边缘优化暗通道去雾算法：速度提升60%

“一种边缘优化的暗通道去雾算法”这篇论文主要关注的是图像处理领域中的去雾技术，尤其是针对暗通道先验去雾算法的优化。传统的暗通道先验算法在处理图像时，大部分时间用于优化透射率，这导致了较高的计算复杂度和较慢的运算速度。为了解决这一问题，研究者提出了一种新的边缘优化的暗通道去雾算法。 该算法首先利用暗通道先验进行初步的透射率估计，然后通过应用边缘检测算子提取图像中的边缘信息。接着，对识别出的边缘及其周围扩展区域内的像素，采用差值抠图法进行优化，特别关注那些场景深度变化明显的区域，以更准确地估计透射率。这种方法旨在减少计算量，提高去雾算法的运算效率。 实验结果显示，边缘优化的暗通道去雾算法不仅能够获得与原始算法相当的去雾效果，而且平均计算时间仅为原算法的60%左右，这意味着它显著提升了算法的运行速度。这一改进对于实时图像处理和需要快速响应的系统具有重要的实际意义，尤其是在资源有限的嵌入式设备上。 关键词包括“去雾”、“图像复原”、“暗通道先验”和“边缘优化”，表明该研究关注的焦点是改善基于暗通道先验的图像去雾技术，并且侧重于通过边缘信息来优化计算过程。中图分类号及相关文献标志码则反映了该研究属于计算机科学与技术领域的图像处理分支。 论文作者包括石文轩、詹诗萦和李婕，他们分别来自武汉大学电子信息学院，专业方向涉及图像处理、嵌入式系统、计算机视觉等。文章发表的相关日期和编号也提供了论文的发表和修订信息，这有助于进一步追踪研究背景和学术交流。 这篇论文提出的边缘优化的暗通道去雾算法通过精确处理图像边缘区域，有效地减少了计算复杂度，提高了去雾算法的执行速度，这对于图像处理领域特别是实时和嵌入式应用具有重大价值。