<div>
	图像去雾算法研究综述
</div>

Please wait a minute...

主管单位：广东省科学技术厅
主办单位：广东省科技合作研究促进中心
编辑出版：《电脑与电信》编辑部
ISSN 1008-6609　CN 44-1606/TN
邮发代号：46-95
国内发行：广东省报刊发行局
《电脑与电信》唯一官方网站。

图像去雾算法研究综述

School of Electronic and Communication Engineering, Guangzhou Universit

Review of Image Dehazing Algorithms

全文: PDF( KB)
输出: BibTeX | EndNote (RIS)

摘要

随着人工智能技术的不断发展，计算机视觉在各个领域有着广泛的应用。然而这些应用作用在有雾图像上，其

性能将受到严重的影响。为解决此类问题，图像去雾算法研究已受到较多研究者的关注。图像去雾算法是为了处理有雾受损

场景、获取细节增强的图像预处理结果图的处理方法。为了研究图像去雾算法的发展现状，将对传统图像处理去雾算法和深

度学习去雾算法进行分类。在此基础上，介绍不同算法的优缺点，并总结图像去雾算法的发展展望。

关键词 ：

计算机视觉, 图像去雾, 深度学习

年卷期日期: 2022-07-10 出版日期: 2022-07-27

引用本文:

陈俊安陆庚有谢倩怡龚智慧刘建平彭绍湖.

图像去雾算法研究综述

[J]. 电脑与电信, 2022, 1(7): 63-.
CHEN Jun-an LU Geng-you XIE Qian-yi GONG Zhi-hui LIU Jian-ping PENG Shao-hu.

Review of Image Dehazing Algorithms

. Computer & Telecommunication, 2022, 1(7): 63-.

链接本文:

[1]	张望. 基于空间通道Transformer的双分支网络图像去雾方法 [J]. 电脑与电信, 2022, 1(10): 82-89.
[2]	苟婷婷严瑾黄凌霄刘立波. 基于暗通道先验的图像去雾方法研究[J]. 电脑与电信, 2019, 1(1-2): 5-8.
[3]	张阳, 王璟, 肖梦, 徐国庆. 图像去雾透射率的优化算法[J]. 电脑与电信, 2017, 1(6): 7-9.

No Suggested Reading articles found!

Viewed

Full text

Abstract

Cited

Shared

Discussed