【摘 要】
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为提高雾霾天气图像的清晰度,提出了一种结合分数阶微分、暗原色先验及Retinex的去雾算法.首先将纹理丰富的雾霾天气下的图像进行分数阶微分,然后将分数阶微分后的图像作暗原
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61170147）
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为提高雾霾天气图像的清晰度,提出了一种结合分数阶微分、暗原色先验及Retinex的去雾算法.首先将纹理丰富的雾霾天气下的图像进行分数阶微分,然后将分数阶微分后的图像作暗原色先验处理,并根据暗原色景深图信息计算其在图像中的Retinex尺度,最后对分数阶微分后的图像进行Retinex变换得到结果图像.对一系列雾霾天气下图像的测试结果表明：文中算法能够有效提高雾霾天气中模糊图像的清晰度,减少Retinex的光晕现象;与现有的多尺度Retinex及暗原色先验算法相比,对于纹理丰富及场景深度差异较大的雾霾天气下的
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