已入深夜,您辛苦了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!祝你早点完成任务,早点休息,好梦!

Efficient Single Image Dehazing Based on Gradient Line Prior

计算机科学 像素 能见度 人工智能 计算机视觉 直线(几何图形) 漫射天空辐射 图像(数学) 图像复原 散射 传输(电信) 像面 光学(聚焦) 编码(集合论) 还原(数学) 强度(物理) 图像处理 大气模式 图像渐变 平面(几何) 扫描线 衰减 模式识别(心理学) 结构张量 光学 大气校正
作者
Lei He,Zunhui Yi,Pei Li,Siyi Wang,Chaoyang Chen,Ming Lu
出处
期刊:IEEE Transactions on Multimedia [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:28: 4596-4609 被引量:1
标识
DOI:10.1109/tmm.2026.3660138
摘要

Images captured in hazy environments experience gradient reduction due to the scattering of light by atmospheric particles, yet few existing dehazing methods utilize the gradients of hazy images to restore the visibility of the scene. In this paper, we propose an efficient dehazing method based on gradient line prior. By associating image gradients in atmospheric scattering model, we obtain a stable and simple prior, termed the gradient line prior (GLP), that is, in the corresponding hazy images normalized by atmospheric light, there is a linear relationship between the reciprocal of the gradients distributed across different regions of the hazy image plane and the corresponding ratio of pixel intensity to the gradient. For accurate estimation of the transmission map, its refinement is realized through the analysis of the distribution characteristics of pixels in three channels. Experimental results demonstrate that, compared to different dehazing methods, our approach exhibits good detail enhancement and color restoration performance. The code is available at: https://github.com/heyuanlei/Gradient-Line-Prior.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
kinya完成签到,获得积分10
1秒前
1秒前
kk发布了新的文献求助10
2秒前
2秒前
刘坤选发布了新的文献求助10
2秒前
3秒前
shuaiovo发布了新的文献求助10
5秒前
vol发布了新的文献求助10
5秒前
wsc发布了新的文献求助10
6秒前
笨笨晓筠发布了新的文献求助20
6秒前
热心啤酒完成签到,获得积分10
7秒前
star完成签到 ,获得积分10
8秒前
vol完成签到,获得积分10
14秒前
GingerF应助duoduo采纳,获得50
16秒前
CipherSage应助吃不完的玉米采纳,获得10
17秒前
上官若男应助ZHJ采纳,获得10
17秒前
19秒前
纳兹发布了新的文献求助10
20秒前
21秒前
顺利的玫瑰应助鳗鱼短靴采纳,获得10
21秒前
高锰酸钾发布了新的文献求助10
22秒前
华仔应助Baibai采纳,获得10
22秒前
22秒前
王耑关注了科研通微信公众号
23秒前
23秒前
XunGe发布了新的文献求助10
23秒前
linuo发布了新的文献求助10
25秒前
27秒前
李爱国应助云贝采纳,获得10
27秒前
noair发布了新的文献求助10
28秒前
zzz完成签到 ,获得积分10
29秒前
清爽千柳发布了新的文献求助10
29秒前
BWH发布了新的文献求助10
30秒前
温白开完成签到,获得积分10
30秒前
XunGe完成签到,获得积分10
31秒前
32秒前
32秒前
32秒前
Melody完成签到,获得积分10
33秒前
34秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Principles of town planning: translating concepts to applications 1000
内視鏡的に摘除しえた十二指腸乳頭部腫瘍の2例 660
Management and the Arts 510
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
Positive Obsession: The Life and Times of Octavia E. Butler 500
Interpolation and Regression Models for the Chemical Engineer: Solving Numerical Problems 400
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7687408
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9250461
关于积分的说明 19962596
捐赠科研通 7260427
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3289861
关于科研通互助平台的介绍 2446680
邀请新用户注册赠送积分活动 2294382