【摘 要】
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雾天户外获取的交通图像质量差，使用现有算法会错误估计大气光值和透射率，产生天空区域颜色失真和光晕现象，为此提出了一种自适应多态特征融合的交通图像去雾算法。根据雾天交通图像天空区域的特征，利用明暗区域检测模型划分天空和非天空区域，分别估算相应的大气光值以消除颜色失真；同时使用多尺度图像分解模型逐像素自动发掘多态特征，进一步利用自适应特征融合策略，突出局部显著特征并重组特征，细化出精准的透射图，解决光
【基金项目】
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国家重点研发计划“宽带通信和新型网络”重点专项2019年度“媒体融合网络智能协作计算与跨网协同传输”（2019YFB1802702）；
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雾天户外获取的交通图像质量差，使用现有算法会错误估计大气光值和透射率，产生天空区域颜色失真和光晕现象，为此提出了一种自适应多态特征融合的交通图像去雾算法。根据雾天交通图像天空区域的特征，利用明暗区域检测模型划分天空和非天空区域，分别估算相应的大气光值以消除颜色失真；同时使用多尺度图像分解模型逐像素自动发掘多态特征，进一步利用自适应特征融合策略，突出局部显著特征并重组特征，细化出精准的透射图，解决光晕效应。实验结果表明：新算法复原后的交通图像视觉效果真实，客观评价指标整体优于其他经典算法，相比耗时最短。该算法有效解决了色彩失真和光晕效应，很好地满足速度快和高精度的要求，对智慧交通建设领域具有重要的应用价值。
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