【摘 要】
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在水下场景中,成像系统获取的视频和图像质量严重下降,影响目标的检测和识别。因此,从模糊的视频和图像中恢复真实场景具有重要意义。由于悬浮粒子对光线的吸收和散射作用,获取的图像往往能见度低,存在偏色、对比度低、噪声和模糊等问题。本文旨在对水下图像去雾的重要技术进行分类和比较,为本领域研究人员分析当前研究现状。通过广泛的文献调研,首先分析水下图像退化原因和水下光学成像模型。将现有水下图像去雾方法分为3类
【出 处】
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Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering
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在水下场景中,成像系统获取的视频和图像质量严重下降,影响目标的检测和识别。因此,从模糊的视频和图像中恢复真实场景具有重要意义。由于悬浮粒子对光线的吸收和散射作用,获取的图像往往能见度低,存在偏色、对比度低、噪声和模糊等问题。本文旨在对水下图像去雾的重要技术进行分类和比较,为本领域研究人员分析当前研究现状。通过广泛的文献调研,首先分析水下图像退化原因和水下光学成像模型。将现有水下图像去雾方法分为3类,包括水下图像复原方法、水下图像增强方法和基于深度学习的去雾方法。然后,总结水下图像客观质量评价方法,并
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