Color Lines引导的高阶马尔科夫随机场去雾算法

"基于Color Lines先验的高阶马尔科夫随机场去雾" 本文主要探讨了在图像去雾领域中的一个创新方法，即利用Color Lines先验和高阶马尔科夫随机场（Higher-order Markov Random Fields, HMMRF）来改进传统的去雾算法。传统的图像去雾技术，尤其是基于一阶马尔科夫随机场的模型，往往在表达图像先验信息和全局约束方面存在局限性。此外，基于暗通道先验的去雾算法在处理天空等大面积白色区域时，可能会出现处理偏差，导致图像质量不佳。 针对这些问题，研究者们提出了一个基于Color Lines的高阶马尔科夫随机场去雾算法。Color Lines先验是一种对颜色失真具有强鲁棒性的理论，它能够更准确地捕捉到图像中的颜色结构。在去雾过程中，首先应用Color Lines先验对通过暗通道方法得到的传输图进行初步校正，以减少在白色或明亮区域的误差。接下来，利用高阶马尔科夫随机场模型来进一步优化传输图，这一步骤有助于提升模型对图像复杂性的建模能力，从而获得更精确的去雾结果。 高阶马尔科夫随机场模型相较于一阶模型，可以更好地整合多像素间的依赖关系，增强图像的整体一致性。这种模型能够考虑像素之间的更高阶邻接关系，从而提供更强大的统计建模能力。通过这种方式，算法能够恢复更多的图像细节，提高雾天图像的清晰度，并减少处理过程中可能产生的伪影。 实验结果显示，该算法相比于现有的去雾技术，具有更好的普适性和适应性，尤其在处理各种类型的雾天图像时，能够显著提高图像的视觉质量和信息还原度。因此，基于Color Lines的高阶马尔科夫随机场去雾算法为图像去雾领域提供了一个有效且先进的解决方案，对于提升雾天图像处理的效果具有重要意义。 关键词：图像去雾；暗通道先验；高阶马尔科夫随机场；Color Lines 中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1009-5896(2016)09-2405-05 DOI:10.11999/JEIT151308 此研究论文深入分析并提出了一个新颖的图像去雾方法，旨在解决传统算法在特定场景下存在的不足，对于理解和改进图像去雾技术提供了有价值的参考。