基于暗原色先验的图像去雾算法改进与实现

"一种暗原色先验的图像去雾改进算法" 本文介绍了一种基于大气散射物理模型和暗原色先验理论的图像去雾算法改进方法，旨在提升视觉系统的全天候工作能力。该算法首先通过改进的最小值滤波技术计算透射率图，以减少传统最小值滤波器可能产生的Halo效应和块状效应，同时弥补了双区域滤波中中值滤波对图像细节保留不足的问题。接着，应用导向滤波对透射率图进行精细化处理，增强图像的清晰度。最后，利用图像分割技术重新定义大气光，使得恢复的图像更加接近实际场景，从而提升了图像的色彩和对比度，显著提高了视见度。 在传统图像去雾算法中，暗原色先验是关键的理论基础，它假设图像中存在部分像素值低于大气光的区域，这些区域的原始颜色在无雾情况下是最暗的。本文提出的改进算法在这一基础上，通过优化的滤波方法和大气光估计，增强了去雾效果。 具体来说，改进的最小值滤波方法是通过局部邻域搜索找到最小值并进行平滑处理，以得到更准确的透射率估计。这有助于减轻Halo效应，即在图像边缘附近可能出现的不自然亮边，以及块效应，即因大滤波核导致的图像分块感。导向滤波则是在保持边缘锐利的同时进行平滑，提高了透射率图的精细度，使得去雾后的图像细节更加丰富。 此外，通过图像分割技术，算法能够更准确地区分不同场景元素，对大气光进行个体化处理。这种方法避免了一刀切的大气光估计，使得最终恢复的图像色彩更加真实，更接近于无雾条件下的视觉体验。 实验结果证明，该算法在恢复图像颜色、对比度和视见度方面表现出色，能有效去除雾气对图像质量的影响。这对于需要高清晰度视觉输入的诸多应用，如自动驾驶、监控系统和远程遥感等，具有重要的实用价值。 这篇研究论文提供了一种改进的图像去雾算法，结合了大气散射模型、暗原色先验、导向滤波和图像分割等多种技术，以实现更高质量的图像去雾效果，对于推进自动化技术在各种视觉系统中的应用有着积极的推动作用。