暗原色先验与NL-CTV模型融合的彩色图像去雾方法

本文研究的主题是"暗原色先验与NL-CTV模型相结合的图像去雾方法"，针对计算机工程与应用领域中的图像处理问题。雾天图像质量的下降严重影响了户外识别、跟踪和智能交通系统的性能，因此图像去雾技术具有实际的重要价值。该研究基于大气退化物理模型，尤其是利用暗原色先验这一关键概念。 暗原色先验理论指出，在无雾图像中，非天空区域的子块通常存在一个颜色通道上的亮度极低像素，这使得图像呈现暗原色特性。He等人通过统计分析这一现象，提出了利用暗原色信息来粗略估计大气透射率的方法。然而，这种方法可能存在计算复杂度高的问题，如Levin等人提出的软抠图算法虽能细化透射率图，但涉及求解拉普拉斯矩阵方程。 为了改进这一状况，作者结合了暗原色先验与非局部色彩总变分(NL-CTV)模型。NL-CTV模型利用非局部算子来保持图像的边缘和纹理细节，这对于去雾后的图像恢复至关重要。作者首先通过暗原色先验获取准确的大气光强度和大气传输函数，然后构建一个包含这些参数的非局部能量泛函。为了高效求解这个模型，他们设计了一种快速split Bregman算法，引入辅助变量和Bregman迭代参数，这有助于优化算法的性能。 实验部分，作者将这一新型去雾模型与He算法、暗原色先验和Retinex算法进行了对比分析。结果显示，无论从视觉效果还是客观数据指标来看，他们的方法都表现出优越性，能够更有效地复原图像，增强景物细节，并减少雾气带来的失真。这表明暗原色先验与NL-CTV模型的融合为图像去雾提供了一种有效且高效的解决方案，对于提升雾天图像质量和增强户外系统性能具有重要意义。 总结来说，这篇论文的核心贡献在于提出了一种创新的图像去雾策略，通过结合暗原色先验和NL-CTV模型，提高了去雾效果和计算效率，为解决雾天图像处理问题提供了新的视角和技术手段。