单幅雾天图像复原：一种新的分割与修复算法

"单幅雾天图像复原是一种旨在从受雾影响的图像中恢复清晰图像的技术。该方法首先利用黑体原理来估计大气光传输图，然后通过拉普拉斯修补矩阵对分割后的传输图进行修复。在场景目标与大气光相似的情况下，应用置信传播推断算法对传输图进行校正，以更准确地反映光线穿过雾的传输过程。最后，结合雾天图像的光学模型，基于雾的物理特性去除图像上的雾影响。实验结果显示，这种分割复原算法能有效地恢复清晰图像，并能获取图像的深度信息。关键词包括图像复原、分割修补、去雾和暗原色。" 本文介绍了一种针对单幅雾天图像的复原技术，旨在解决因雾气导致的图像质量下降问题。首先，该方法利用黑体原理，这是一种基于热辐射理论的概念，来估计图像中粗糙的大气光传输图。这个传输图描述了光线在穿过雾气时的衰减情况。由于在实际图像中，传输图可能存在不准确，因此接下来使用拉普拉斯修补矩阵对分割后的传输图进行精细化处理，以改善其细节和准确性。 当图像中的场景目标与大气光颜色相近时，可能会导致传输图的估算出现误差。为解决这一问题，该方法引入了置信传播推断算法。这种算法基于概率论和图论，能够在不确定性和噪声环境中进行信息传播和修正，从而纠正传输图的错误部分，确保其能真实反映光线传输的过程。 接下来，结合雾天图像的光学模型，该算法进一步分析雾的物理特性，如散射和吸收，从图像中去除雾的影响。这个过程涉及到对图像像素的处理，以还原其在无雾条件下的原始色彩和对比度。通过这种方法，不仅能够恢复出清晰的图像，还能提取图像的深度信息，这对于理解场景的三维结构至关重要。 实验结果验证了该算法的有效性，显示它能成功地恢复出受雾影响的图像，使其清晰度显著提高，并且能获取到图像的深度信息。这种方法对于雾天环境下的视觉识别、自动驾驶、监控系统等应用具有重要意义，因为它可以增强在低能见度条件下的图像处理能力。 "单幅雾天图像复原"是一种创新的图像处理技术，它通过精确的传输图估算、修复和推断，结合雾的物理特性，实现了对雾天图像的高效复原，为相关领域的研究和应用提供了有力的工具。