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作者：李秦君;肖德超;韩刘彧;张国钰;杨萍;
单位：陕西科技大学电子信息与人工智能学院;
摘要：针对传统暗通道先验去雾算法在处理户外含雾图像时，出现天空区域颜色失真和处理速度慢的问题，提出一种可自适应识别天空区域的快速去雾算法。在天空分割方面，选用图像中细节特点明显的亮度分量为研究对象，结合最大类间方差法（OTSU）和动态参数建立自适应识别天空区域算法模型，得到最佳分割阈值，分割出有雾图像的天空区域和非天空区域，并根据天空区域计算出大气光值。在提高处理速度方面，在使用引导滤波优化透射率过程中引入图像下采样算法，保证复原后图像质量的同时减少算法耗时。最后经过与多种经典算法对比，文中算法在视觉效果上细节更加自然，SSIM、PSNR和MSE的综合指标均超过其他算法，并且处理速度较快。主观和客观评价结果均表明，文中算法在视觉效果和时间效率方面都优于其他几种算法，具有一定的实用价值。
关键词：图像去雾;;暗通道;;天空分割;;大气光值;;引导滤波;;透射率优化
基金资助：国家自然科学基金面上项目（61871260）;; 咸阳市重点研发计划项目（2020K02-64）;; 陕西科技大学教学改革研究项目（21Y036）
