TY -的A2 Touhafi Abdellah盟——元,Yubin盟,沈昱AU -彭,静王盟——林盟——张Hongguo PY - 2020 DA - 2020/11/16 TI -除雾技术基于双通道传感器信息融合的近红外和可见光SP - 8818650六世- 2020 AB -因为把雾从图像的方法是复杂和细节和颜色失真可能发生损失的除雾图像,除雾方法提出了基于近红外和可见光图像融合。本文中的算法使用近红外图像细节丰富新数据源,采用图像融合方法获得除雾图像丰富的细节和高颜色恢复。首先,丰富多彩的可见图像转化为HSI颜色空间来获得一个强度通道图像,颜色通道图像,和饱和度频道形象。强度通道图像融合是一个近红外图像和除雾,然后由Nonsubsampled分解Shearlet变换。获得高频系数由保存过滤双指数平滑滤波器边缘的边缘,而低频antisharpening掩蔽治疗对低频系数进行。新的强度通道图像可以获得基于融合规则和相互转化。然后在可见图像的颜色处理,饱和度图像的退化模型,建立了估计参数基于暗原色的原则获得估计饱和度图像。最后,新的强度频道形象,估计饱和度图像,和主要反映彩色图像RGB空间获得融合图像,增强色彩和锐度校正。为了证明算法的有效性,浓雾形象和薄雾形象是较受欢迎的单个图像除雾和多个图像除雾算法和可见光light-near红外融合除雾算法基于深度学习。实验结果表明,该算法在提高边缘对比度和可视图像的清晰度比现有的高效除雾方法。 SN - 1687-725X UR - https://doi.org/10.1155/2020/8818650 DO - 10.1155/2020/8818650 JF - Journal of Sensors PB - Hindawi KW - ER -