雾霾图像去雾：暗通道先验的自适应改进算法

本文主要探讨了基于暗通道先验的去雾改进算法，针对雾霾图像中存在的问题，如高亮区域的浓雾导致天空区域难以识别，以及处理后图像偏暗、色彩失真等现象。作者针对这些问题，提出了一个创新的方法。 首先，算法利用OTSU（Otsu's Thresholding）阈值分割技术，将图像划分为前景（含有雾霾的区域）和背景（清晰可见的区域）。通过这种方法，可以有效地分离出受雾影响的区域，同时保留图像的结构信息。 接着，通过对亮暗通道的分析，算法计算前景和背景区域的像素比例，然后采用加权的方式求取大气光值。这里的暗通道原理是利用颜色空间中的某些通道（通常为红色、绿色通道）在雾霾背景下具有相对稳定的特性，通过这些通道的对比，可以推断出相对清晰的图像部分。 然而，原始的暗通道方法可能在处理天空和浓雾区域时出现失真，为此，引入了透射率补偿参数K。通过这个参数，算法能够更准确地估计大气对光线的穿透程度，从而得到更接近实际的透射率，减少去雾过程中的失真。 最后，利用CLEAR（Color Correction by Local Enhancement and Retinex）法进行色度调整，这一步旨在修复由于大气散射引起的色彩偏差，确保去雾后的图像色彩更自然，细节更加清晰。 实验结果显示，这种改进的去雾算法在保持图像细节信息的同时，显著降低了失真度，提高了视觉效果。具体表现为信息熵平均提升了7.03%，结构相似性指数（SSIM）平均提高了5.56%，均方误差（MSE）平均减小了9.19%。这些量化指标证实了算法的有效性和优越性。 总结来说，这篇文章介绍了一个结合暗通道先验、自适应阈值分割、透射率补偿和CLEAR法的图像去雾方案，针对雾霾环境下图像质量下降的问题提供了一种有效且精确的解决方案。该方法在图像去雾领域具有较高的实用价值和研究意义。