马尔可夫随机场结合暗通道先验的单幅图像去雾算法

"基于马尔可夫随机场框架的单幅图像去雾技术是针对图像在雾天环境下能见度下降的问题，旨在恢复清晰的图像。本文提出了一种结合马尔可夫随机场（Markov Random Field，MRF）与暗通道先验理论的新图像去雾算法，以改善现有的去雾技术的不足。该算法基于大气散射模型，通过暗通道先验获取初步的介质传输图估计，并在MRF框架下构建优化成本函数，以保留图像的纹理细节。进一步，通过引入纹理检测函数改进成本函数，以获得更精确的去雾图像和介质传输图。实验结果显示，该方法不仅能够有效去除雾气，还能保持丰富的图像纹理细节，且计算效率较高。 马尔可夫随机场是一种统计模型，常用于图像处理中的图像分割、恢复等领域。在图像去雾应用中，MRF模型能够捕捉图像像素间的局部连贯性，帮助恢复图像的自然结构。暗通道先验理论则是基于大部分清晰图像中存在某些颜色通道非常暗的观察，这一特性在雾天图像中尤为明显。通过这个先验，算法可以估计出大气光和介质传输图，进而推算出无雾图像。 文章指出，传统基于马尔可夫随机场的去雾算法可能无法很好地保持图像的细节。因此，作者们提出在代价函数中结合纹理检测，这样可以更好地处理图像的复杂区域，避免过度平滑导致的细节丢失。通过优化这一改进后的代价函数，算法可以找到一个平衡点，既能有效去雾，又能尽可能保留图像的原始纹理信息。 实验部分，作者对比了提出的算法与其他去雾方法的效果，证明了新算法在去雾质量和保持纹理细节方面的优越性，同时，由于优化策略的引入，其计算速度也有所提升。这表明，该算法在实际应用中具有较高的实用价值，特别是在需要快速处理大量图像的机器视觉系统中。 文章的作者分别来自空军工程大学航空航天工程学院，他们在智能信息处理领域有着丰富的研究经验。这项工作得到了国家自然科学基金的支持，展示了在理论研究与实际应用之间取得的进展。 该研究提供了一种创新的图像去雾方法，结合了马尔可夫随机场和暗通道先验的优势，对于提升机器视觉在恶劣天气条件下的性能有着重要意义。这种方法不仅可以用于提升图像质量，也有潜力应用于自动驾驶、监控系统等依赖视觉信息的领域，对提升这些系统的安全性和可靠性具有积极影响。"