公开(公告)号：CN111640079B

公开(公告)日：2023-05-26

申请号：CN202010494221.4

申请日：2020-06-03

Applicant: 徐州工程学院

Inventor： 田传耕 ,  陈磊 ,  秦伟 ,  田浩澄 ,  徐明

IPC: G06T5/00 ,  G06T5/40 ,  G06T5/10

Abstract: 本发明公开了一种基于图像梯度分布先验的去雾方法，步骤为：首先从大量的高质量自然图像数据集中训练学习得到图像的梯度分布先验模型；其次，改变有雾图像的梯度分布使其无限逼近学习得到先验模型；最后，利用泊松方程求解重构图像得到去雾后的图像；本发明处理后的去雾图像在对比度和平均梯度两个方面，相比现有处理方法有了一定程度上的提升，不仅突出了原图像中的边缘细节等信息，且具有良好的视觉效果，MSSIM和PSNR的值也有了很大的提升，本发明处理后的图像在保持较好的结构相似性的同时，更加有效的去除了雾霾，使图像更加清晰。

公开(公告)号：CN111640079A

公开(公告)日：2020-09-08

申请号：CN202010494221.4

申请日：2020-06-03

Applicant: 徐州工程学院

Inventor： 田传耕 ,  陈磊 ,  秦伟 ,  田浩澄 ,  徐明

IPC: G06T5/00 ,  G06T5/40 ,  G06T5/10

Abstract: 本发明公开了一种基于图像梯度分布先验的去雾方法，步骤为：首先从大量的高质量自然图像数据集中训练学习得到图像的梯度分布先验模型；其次，改变有雾图像的梯度分布使其无限逼近学习得到先验模型；最后，利用泊松方程求解重构图像得到去雾后的图像；本发明处理后的去雾图像在对比度和平均梯度两个方面，相比现有处理方法有了一定程度上的提升，不仅突出了原图像中的边缘细节等信息，且具有良好的视觉效果，MSSIM和PSNR的值也有了很大的提升，本发明处理后的图像在保持较好的结构相似性的同时，更加有效的去除了雾霾，使图像更加清晰。