論文の概要: Single Image Dehazing Algorithm Based on Sky Region Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.06492v1
• Date: Fri, 10 Jul 2020 06:03:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-11 22:34:15.867271
• Title: Single Image Dehazing Algorithm Based on Sky Region Segmentation
• Title（参考訳）: スカイ領域分割に基づく単一画像デハージングアルゴリズム
• Authors: Weixiang Li, Wei Jie, Somaiyeh MahmoudZadeh
• Abstract要約: 暗チャネル事前アルゴリズムの欠点に対処するために,ハイブリッド画像デフォージング計算手法を提案する。 最終的に、スカイエリアはDehazeNetアルゴリズムによって処理される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.130701679872189
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper a hybrid image defogging approach based on region segmentation is proposed to address the dark channel priori algorithm's shortcomings in de-fogging the sky regions. The preliminary stage of the proposed approach focuses on the segmentation of sky and non-sky regions in a foggy image taking the advantageous of Meanshift and edge detection with embedded confidence. In the second stage, an improved dark channel priori algorithm is employed to defog the non-sky region. Ultimately, the sky area is processed by DehazeNet algorithm, which relies on deep learning Convolutional Neural Networks. The simulation results show that the proposed hybrid approach in this research addresses the problem of color distortion associated with sky regions in foggy images. The approach greatly improves the image quality indices including entropy information, visibility ratio of the edges, average gradient, and the saturation percentage with a very fast computation time, which is a good indication of the excellent performance of this model.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,空域のデフォギングにおけるダークチャネル優先アルゴリズムの欠点に対処するために,領域分割に基づくハイブリッド画像デフォギング手法を提案する。 提案手法の予備段階は、平均シフトとエッジ検出の利点を生かした霧画像における空と非スキー領域のセグメンテーションに焦点を当てている。 第2段階では、非空領域を識別するために改良されたダークチャネル優先アルゴリズムが用いられる。 最終的に、スカイエリアは、ディープラーニング畳み込みニューラルネットワークに依存するdehazenetアルゴリズムによって処理される。 本研究で提案したハイブリッド手法は,霧画像の空域に付随する色歪みの問題に対処するものである。 このアプローチは、エントロピー情報、エッジの可視率、平均勾配、飽和率を含む画像品質指標を非常に高速に計算できるため、このモデルの優れた性能を示す良い指標となる。

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