Resumen

La neblina degrada la informacin espacial y espectral de las imgenes exteriores. Puede reducir el rendimiento de los modelos de imagen existentes. Por ello, se han diseado varios enfoques de modelos de restauracin de la visibilidad para restaurar la neblina de las imgenes fijas. Pero la restauracin de la bruma es un rea de investigacin abierta. Aunque los enfoques existentes tienen un rendimiento significativamente mejor, no son tan eficaces contra un gradiente de neblina grande. Adems, no se tiene en cuenta el efecto del ajuste de los hiperparmetros. Por lo tanto, se propone un modelo de desdibujado basado en el canal de brillo previo (BCP). El filtro de gradiente se utiliza para mejorar el mapa de transmisin calculado utilizando el filtro de gradiente. Tambin se utiliza el Algoritmo Gentico de Ordenacin No Dominante para optimizar los parmetros iniciales del enfoque BCP. El anlisis comparativo muestra que el BCP funciona eficazmente en una amplia gama de niveles de degradacin de la niebla sin causar artefactos visibles.

• Materias:Algoritmos (Matemáticas) Algebra Ingeniería Lógica matemática Matemáticas
• Subjects:Agorithms (Math) Algebra Engineering Mathematical logic mathematics
• Palabras claves:Neblina; Imágenes; Restauración; Modelos; Dehazing; Gradiente
• Keywords:Haze; Images; Restoration; Models; Dehazing; Gradient