您当前的位置:
首页 >
文章列表页 >
基于先验知识与大气散射模型的图像增强算法
学术论文 | 更新时间:2025-07-16
    • 基于先验知识与大气散射模型的图像增强算法

    • Image Enhancement Based on Prior Knowledge and Atmospheric Scattering Model

    • 电子学报   2017年45卷第5期 页码:1218-1225
    • DOI:10.3969/j.issn.0372-2112.2017.05.027    

      中图分类号: TP391
    • 纸质出版:2017

    移动端阅览

  • 鞠铭烨, 张登银. 基于先验知识与大气散射模型的图像增强算法[J]. 电子学报, 2017,45(5):1218-1225. DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2017.05.027.

    JU Ming-ye, ZHANG Deng-yin. Image Enhancement Based on Prior Knowledge and Atmospheric Scattering Model[J]. Acta Electronica Sinica, 2017, 45(5): 1218-1225. DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2017.05.027.

  •  
  •  
icon
试读结束,您可以激活您的VIP账号继续阅读。
去激活 >
icon
试读结束,您可以通过登录账户,到个人中心,购买VIP会员阅读全文。
已是VIP会员?
去登录 >

0

浏览量

2

下载量

3

CSCD

文章被引用时,请邮件提醒。
提交
工具集
下载
参考文献导出
分享
收藏
添加至我的专辑

相关文章

基于内容语义感知多模态融合的图像增强方法
基于渐进式边缘感知交互的多退化暗光图像增强
基于对比性视觉-文本模型的光场图像质量评估
结合多尺度循环卷积和多聚类空间的红外图像增强
基于快速模糊聚类的动态多直方图均衡化算法

相关作者

祝汉城
刘新宇
姚睿
邵志文
周勇
李雷达
李悦洲
牛玉贞

相关机构

西安电子科技大学人工智能学院
矿山数字化教育部工程研究中心
中国矿业大学计算机科学与技术学院/人工智能学院
福建师范大学光电与信息工程学院
福州大学计算机与大数据学院
0