保留边缘A-Trous小波修正单一图像去雾算法

"基于保留边缘的A-Trous小波修正单一图像去雾" 本文主要探讨了一种针对有雾场景图像的去雾算法，该算法旨在解决图像复原时目标边缘细节模糊和丢失的问题。该算法结合了暗原色先验理论、引导图像滤波以及保留边缘的A-Trous小波滤波技术，以实现更精确的图像去雾效果。 首先，暗原色先验理论是图像去雾处理中的基础，它假设在没有雾的条件下，图像的局部亮度（暗原色）保持不变。利用这一理论，可以推断出有雾图像中的原始颜色信息。然后，文章引用了引导图像滤波方法，通过此方法，可以初步去除图像中的雾气，但可能会导致边缘细节的模糊。 接下来，为了进一步改善边缘细节的保留，研究者引入了保留边缘的A-Trous小波滤波。A-Trous小波是一种可扩展的小波变换，具有平移不变性和多尺度特性，特别适合处理图像的边缘和细节信息。在三级小波滤波后，利用得到的残差来补偿引导图像滤波的结果，这样可以在保持图像边缘清晰的同时，提升图像的去雾效果。 实验结果显示，与仅使用暗原色先验的引导图像滤波相比，新算法在可见边对比度上表现优秀，可见边之比至少提高了69.5%，可见边的规范化梯度均值提升了30%。此外，算法还显著降低了饱和黑色或白色像素点的比例，减少了色彩失真的情况。在主观评估中，去雾后的图像不仅保留了边界和纹理细节，而且颜色更加接近实际，整体去雾效果有显著提升，特别是纹理边缘更为细腻。 关键词涉及图像处理、去雾技术、暗原色先验理论、导向滤波以及保留边缘的A-Trous小波滤波，这些都体现了该算法的关键组成部分和技术路线。这项研究为单一图像的去雾提供了新的解决方案，提高了图像处理的精度和视觉质量，对于图像增强和恢复领域具有重要意义。