立体图像去雾新方法：基于对比度的数字小波分解

本文主要探讨了"基于对比度的立体图像去雾"这一主题，作者是Yimin Qiu和Shiqian Wu，他们分别来自武汉科技大学的信息科学与工程学院和机械与自动化学院，以及湖北省先进钢铁协同创新中心。论文的研究背景起源于人类视觉对场景的感知，实际上，雾的效果在一定程度上模拟了相机与物体之间的距离差异。立体图像因其包含了两个或多个角度的视差信息，为去雾问题提供了新的解决思路。 该研究提出了一种新颖的去雾算法，核心步骤首先运用数字小波变换（Digital Wavelet Transformation, DWT）对给定的雾天和清晰立体图像对中的视差图进行分解。小波变换能够捕捉图像的不同频率成分，有助于提取雾气影响下的细节特征。接着，利用对比敏感函数（Contrast Sensitivity Function, CSF）来调整图像的对比度，这是根据人眼对不同对比度的感知特性来设计的。为了量化对比度，作者设计了一种成本函数，它结合了DWT CSF掩模和小波对比度测量，以此优化图像质量。 论文实验部分展示了该方法在处理各种实际有雾图像时的有效性，结果显示，该对比度基元的立体图像去雾算法显著提高了图像的清晰度和视觉效果。特别值得一提的是，相比于传统的单张图像去雾方法，这种方法在保持立体信息的同时，更有效地去除雾气，从而呈现出更加真实和自然的画面。因此，这项研究对于增强立体图像的视觉质量、提高去雾效果具有重要的理论价值和实践意义。