Home
Giới thiệu
Tài khoản
Đăng nhập
Quên mật khẩu
Đổi mật khẩu
Đăng ký tạo tài khoản
Liệt kê
Công trình khoa học
Bài báo trong nước
Bài báo quốc tế
Sách và giáo trình
Thống kê
Công trình khoa học
Bài báo khoa học
Sách và giáo trình
Giáo sư
Phó giáo sư
Tiến sĩ
Thạc sĩ
Lĩnh vực nghiên cứu
Tìm kiếm
Cá nhân
Nội dung
Góp ý
Hiệu chỉnh lý lịch
Thông tin chung
English
Đề tài NC khoa học
Bài báo, báo cáo khoa học
Hướng dẫn Sau đại học
Sách và giáo trình
Các học phần và môn giảng dạy
Giải thưởng khoa học, Phát minh, sáng chế
Khen thưởng
Thông tin khác
Tài liệu tham khảo
Hiệu chỉnh
Số người truy cập: 107,664,182
Single-image Dehazing using Detail Enhancement and Image Fusion
Tác giả hoặc Nhóm tác giả:
Nguyen D. Hien, Nguyen V. Tho, Nguyen Q. Hieu, Nguyen H.H. Cuong, Tran T.M. Hanh, Tran H. Vu
Nơi đăng:
Journal of Science and Technology Issue on Information and Communications Technology;
S
ố:
1859-1531;
Từ->đến trang
: 25-30;
Năm:
2022
Lĩnh vực:
Chưa xác định;
Loại:
Bài báo khoa học;
Thể loại:
Quốc tế
TÓM TẮT
Haze is the suspension of atmospheric particles which is sufficient to reduce the visibility. Image dehazing refers to the processing tasks that lessen this negative effect. In this work, an alternative approach to single-image dehazing is developed which skips solving the haze formation equation, while still respects its hypothesis. In this method, we generated multiple under-exposed images from a single hazy input, followed by a detail enhancement process. Such resulting images were then merged using weights calculated based on the Dark Channel Prior assumption and overcame luminance enhancement. The visual improvement has been validated by both qualitative and quantitative evaluations.
ABSTRACT
Haze is the suspension of atmospheric particles which is sufficient to reduce the visibility. Image dehazing refers to the processing tasks that lessen this negative effect. In this work, an alternative approach to single-image dehazing is developed which skips solving the haze formation equation, while still respects its hypothesis. In this method, we generated multiple under-exposed images from a single hazy input, followed by a detail enhancement process. Such resulting images were then merged using weights calculated based on the Dark Channel Prior assumption and overcame luminance enhancement. The visual improvement has been validated by both qualitative and quantitative evaluations.
© Đại học Đà Nẵng
Địa chỉ: 41 Lê Duẩn Thành phố Đà Nẵng
Điện thoại: (84) 0236 3822 041 ; Email: dhdn@ac.udn.vn