基于暗通道先验的比值重估透射率去雾算法研究

基于暗通道先验的比值重估透射率去雾算法 在计算机工程与应用领域，图像去雾算法是研究热点之一。当前，基于暗通道先验的图像去雾算法可以较好恢复图像，但在明亮区域的透射率估计存在一定的问题。本文提出了一种基于比值重估透射率去雾算法，以解决暗通道先验的统计规律在明亮区域失效的问题。 首先，论文研究了图像去雾算法的发展历程，从图像增强的处理算法到基于大气散射模型的图像复原算法，最后到基于先验信息的单幅图像去雾算法。其中，Tan等人观察到无雾图像比有雾图像有更高的对比度，通过提高恢复图像的局部对比度来达到光学去雾的效果。Fattal等人假设表面投影和透射率在局部是不相关的，并采用独立分量分析场景透射率，利用模型求解去雾图像。 然而，当前的图像去雾算法仍然存在一些问题。例如，基于暗通道先验的图像去雾算法在明亮区域的透射率估计存在一定的问题，即暗通道先验的统计规律在明亮区域会失效。为了解决这个问题，本文提出了一种基于比值重估透射率去雾算法。 该算法首先设定暗通道图与大气光强的差值阈值，然后利用预估透射率和全局透射率的比值重新估计透射率，从而改善明亮区域过小的透射率。实验结果表明，比值重估透射率去雾算法跟暗通道和容差机制去雾算法相比，该算法恢复的图像更接近于真实图像。 本文基于暗通道先验的比值重估透射率去雾算法可以更好地恢复图像，解决了暗通道先验的统计规律在明亮区域失效的问题。该算法可以广泛应用于户外图像信息的提取和户外检 测系统的应用中，提高图像的清晰度和对比度。 知识点： 1. 图像去雾算法的发展历程 2. 基于暗通道先验的图像去雾算法 3. 暗通道先验的统计规律在明亮区域失效的问题 4. 比值重估透射率去雾算法 5. 图像去雾算法在户外图像信息提取和户外检 测系统中的应用 本文提出了一种基于暗通道先验的比值重估透射率去雾算法，解决了暗通道先验的统计规律在明亮区域失效的问题，提高了图像的清晰度和对比度，广泛应用于户外图像信息的提取和户外检 测系统的应用中。