暗原色先验在图像除雾算法中的应用与改进

"基于暗原色先验的流程图-暗通道图像处理" 本文主要讨论的是暗原色先验在图像除雾技术中的应用，尤其是暗通道图像处理方法。暗原色先验是一种统计学原理，它基于大量无雾户外照片的观察，认为在每个小的图像区域中，总存在至少一个像素具有非常低的亮度，这个低亮度可以被视为场景的暗原色。这种现象在非白色或亮色背景的场景中尤为明显，但对于类似雪地、白色背景墙或大海这样的场景可能不适用。 暗原色除雾算法的基本步骤包括： 1. **暗原色图像生成**：首先，通过查找每个像素邻域内的最暗像素值，构建暗原色图像。这种方法有助于识别并提取图像中的雾粒子。 2. **雾天图像复原**：利用暗原色图像，结合大气散射模型来推断雾天图像的透射率分布。透射率描述了光线穿过雾层后未被散射的比例。 3. **去雾图像生成**：根据大气散射模型和估计的透射率，反向计算出无雾图像的强度。通常，这个过程涉及到求解一个带有未知数多于方程数的系统，暗原色先验在这里起到了约束条件的作用。 4. **透射率修复**：为了更准确地恢复图像，算法中还提出了一种快速修复透射率分布的方法，以改进图像处理后的偏暗问题，从而提升图像质量。 雾图成像模型，即大气散射模型，表达为\( I(x,y) = J(x,y) \cdot t(x,y) + A \)，其中\( I(x,y) \)是雾图像，\( J(x,y) \)是无雾图像，\( t(x,y) \)是光线透射率，\( A \)是大气光。这个模型说明雾图像的强度是由无雾图像乘以透射率加上大气光组成。 何恺明提出的算法首先假设大气光\( A \)在整个图像中是恒定的，然后利用暗原色先验估计粗略的透射率。接着，通过求解稀疏线性方程组细化透射率。最终，反解方程组得到无雾图像。这种方法能够减少因边缘处理而导致的色彩过冲和失真问题，同时，对于含有丰富色彩的图像，通过K-L变换进行色彩校正，使得图像色彩更加真实、鲜艳。 此外，为了适应不同分辨率的图像，算法对处理的图像子块进行了自适应调整，平衡了效率和性能之间的关系。例如，局部化的大气光图像可以帮助保持前景和背景的清晰度，减少边缘模糊。通过这些方法，可以有效地恢复雾天图像，使其接近无雾状态。