引导滤波与自适应容差的图像去雾算法提升计算机视觉性能

本文主要探讨了一种基于引导滤波和自适应容差的图像去雾算法，针对雾霾天气下计算机视觉系统面临的图像质量下降问题。雾霾导致的图像降质问题主要包括对比度降低、色彩失真和细节模糊，这对目标识别和特征提取等任务造成困扰。 首先，介绍背景中提到的图像去雾算法的基本分类，即非物理模型和物理模型。非物理模型如全局、局部直方图均衡化算法，它们不依赖于雾气的具体物理模型，但可能无法精确恢复图像细节。而物理模型通常依据大气散射模型，如瑞利散射和米氏散射，这类方法更接近实际物理过程，但计算复杂度较高。 文章的核心贡献在于提出了一种创新的IDAFT算法，它结合了引导滤波和自适应容差。引导滤波作为一种边缘保持滤波技术，通过对图像的灰度图应用引导图像的规则，有效地减少了算法执行时间，并在一定程度上保留了图像的边缘信息。自适应容差机制则是针对天空等大区域的透射率修正，通过分析图像天空区域的特性，动态调整容差参数，避免了传统引导滤波在处理这类区域时可能出现的失真问题，提高了透射率估计的准确性。 具体步骤包括：首先，通过暗通道图和透射率图的分析，利用不同尺寸的邻域窗口进行线性拟合，获取相对精确的透射率图。接着，使用引导滤波技术处理图像，增强透射率的细节。然后，针对特定区域采用自适应容差机制，优化透射率，减少复原图像的失真。最后，将图像从RGB色彩空间转换到HSV空间，进行亮度和对比度的补偿，确保颜色还原的准确性，再从HSV空间转换回RGB空间，完成去雾图像的生成。 IDAFT算法通过结合引导滤波和自适应容差，克服了传统去雾方法在处理雾霾图像时的不足，提供了一种更为精确和高效的图像复原方案，对于提升计算机视觉系统的性能具有重要意义。