引导滤波与自适应容差结合的高效图像去雾算法

"基于引导滤波和自适应容差的图像去雾算法，旨在解决暗通道算法在处理天空区域时的失真问题。该算法通过计算不同尺寸窗口的拟合透射率图，采用引导滤波细化透射率，并利用自适应容差机制修正天空区域的透射率，最后在HSV空间中进行色彩补偿，提高图像清晰度和对比度。实验证明，此方法在去雾效果上表现出色，尤其在处理明亮区域如天空时。" 图像去雾是计算机视觉领域的一个重要课题，主要目的是恢复因大气散射导致的图像模糊。传统的暗通道先验方法是一种常用的技术，它假设在局部小区域内存在至少一个像素具有极低的亮度，这个像素对应于无雾场景的亮度。然而，这种方法在处理明亮区域，尤其是天空时，可能会出现失真，导致颜色不自然或过度去雾。 本研究提出的算法结合了引导滤波和自适应容差机制来改善这一问题。引导滤波是一种保边滤波技术，能够保持图像边缘的清晰同时平滑噪声，适用于透射率图的精细化处理。通过对透射率图进行引导滤波，可以更精确地捕捉图像结构，减少噪声影响，从而提高去雾后图像的质量。 自适应容差机制则是针对天空等明亮区域的透射率修正策略。传统的暗通道方法可能无法准确估计这些区域的透射率，导致过高的去雾程度。通过自适应容差，算法可以根据周围环境动态调整容差值，使得天空区域的去雾更加自然，避免过度去雾或失真。 在处理结束后，算法将复原图像从常见的RGB色彩空间转换到HSV色彩空间。HSV空间（色相、饱和度、明度）更容易处理亮度和对比度，通过对亮度和对比度的调整，可以进一步提升去雾图像的视觉效果，使其看起来更加真实且生动。 实验结果显示，该算法有效地解决了暗通道算法在处理天空等明亮区域的失真问题，提高了图像的清晰度和整体的去雾效果。由于采用了自适应策略，算法对于不同光照条件和场景的适应性更强，因此在实际应用中具有更广泛的应用前景。其文献标识码为A，表明这是一项具有学术价值的研究成果，对图像处理领域具有重要贡献。