基于拉普拉斯平滑的视频去雾算法
视频去雾是图像处理领域的一项重要任务，消除雾气对视频画面的影响，还原真实场景。简单来说，就是让雾蒙蒙的视频变得清晰可见。去雾后的视频可以恢复被遮挡的细节，提升在交通出行、户外监控等场景下的可见度和安全性。传统的去雾方法效果有限，尤其是在处理细节方面。提出一种基于拉普拉斯平滑的新型能量函数模型，用于视频去雾。该方法首先为视频的每一帧生成深度图，然后利用深度信息计算颜色一致性、几何相关性、平滑项和拉普拉斯平滑项。其中，颜色一致性和几何相关性项考虑了大气散射的影响，而拉普拉斯平滑项则用于保留物体细节，避免图像失真。最后，通过迭代优化能量函数，得到清晰的去雾视频。实验结果表明，该方法能够有效去除视频中的雾气，恢复真实场景，并且在细节保留方面表现出色。
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