雾天图像复原技术研究：从先验信息到客观评估

本文主要探讨了基于先验信息的雾天图像复原技术，特别是针对单幅降质图像的去雾方法。文章介绍了几种主流的去雾技术，包括早期的对比度增强方法、Fattal的传播图像估计方法以及何恺明等人的基于暗原色的去雾技术。同时，文章指出每种方法都有其局限性，如对比度过饱和、复原图像失真或在特定场景下失效等问题，并列举了一个主要去雾方法的对比分析表。此外，文章还提到了图像去雾效果的客观评估标准的重要性，因为当前大多数评价方法依赖于完全参考，即需要晴天图像作为基准，这对实际应用构成挑战。 在基于先验信息的雾天图像复原中，Tan等人提出的方法依赖于无雾图像的高对比度特性，通过最大化局部对比度去除雾气，但可能会导致色彩饱和度过高。Fattal的方案则基于光传播和遮光的局部不相关性，通过估计场景的辐照度来恢复图像，但对浓雾和颜色暗淡的图像效果不佳。何恺明等人的暗原色先验方法，利用阴影、黑色物体和鲜艳颜色物体中的低亮度像素，局部修复颜色以达到去雾目的，但在目标亮度接近大气光时可能失效。 针对去雾方法的优缺点，实际应用中常采用多种方法结合的策略，根据图像具体情况选择合适的技术。此外，文章强调了客观、定量评估图像去雾效果的重要性，指出当前缺乏非参考性的评估方法，这是未来研究的一个重要方向。 文章总结了图像去雾领域的研究进展，对未来的研究进行了展望，建议研究者不仅关注新的去雾算法，还要探索更加客观、全面的评估标准，以推动该领域的技术发展。图像去雾技术在自动驾驶、监控、无人机航拍等领域有广泛应用，因此，提高去雾效果的准确性和鲁棒性对于提升这些应用的性能至关重要。