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国内刊号：32-1772/TN
国际刊号：1673-5439
发布日期:
作者：张登银,鞠铭烨,钱雯
单位：南京邮电大学 物联网学院，江苏南京210003南京邮电大学 物联网学院，江苏南京210003南京邮电大学 物联网学院，江苏南京210003
关键词：可视性恢复；图像去雾；机器视觉；图像清晰化；图像增强
基金：国家自然科学基金(61872423)、江苏省高等学校自然科学研究重大项目（19KJA180006）和江苏省重点研发计划(产业前瞻)（BE2017111）资助项目
雾天环境所摄户外图像往往存在视觉模糊、饱和度过低,以及颜色灰白等负面视觉特征，这不仅影响了用户的主观体验，且对后续智能系统的研判也带来了巨大隐患。文中首先总结了图像去雾的发展历史及其研究现状；随后，重点围绕传统图像增强、物理模型去雾以及深度学习模型去雾3个不同处理策略，对当前主流或经典图像去雾算法进行了深入分析，并归纳了其所面临的共性问题，如去雾不彻底、天空区域过增强、近景的过饱和等；最后，针对这些共有缺点或局限，提出了若干具有科学性的研究思路与可行的建议。
来源：2020年第5期
《南京邮电大学学报(自然科学版)》期刊编辑部
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