单幅图像快速去雾方法：自适应散射系数与雾浓度结合

本文主要探讨了一种结合自适应雾气估计的快速单幅图像去雾算法，针对在雾天拍摄的图像因大气中的水分子和微小颗粒导致的严重质量下降问题进行研究。作者从大气散射模型出发，首先通过分析景深与亮度分量之间的关系，利用线性系数估算出一个粗略的透射率。这种方法依赖于亮度分量的特性，通过最小滤波技术对图像中明亮区域进行校正，以便得到更为精确的透射率估计。 进一步地，作者注意到散射系数值与雾浓度有正相关性，因此提出了自适应散射系数的概念，通过结合雾浓度模型与指数函数，更加精确地估计出透射率。这种自适应方法能够根据不同场景的雾浓度变化动态调整散射系数的计算，从而提高去雾效果的准确性。 最后，利用大气散射模型，算法能够复原出清晰、自然的无雾图像，显著提升了图像的可见度。此外，该算法在时间复杂度上表现良好，意味着处理效率高，适合实时或大规模数据处理。 整个算法的关键技术包括图像去雾、自适应散射系数、指数函数的应用以及线性系数和雾浓度模型的综合运用。研究结果对于提升图像处理技术在雾天环境下的应用具有重要意义，特别是在无人机航拍、自动驾驶等领域，对于实时获取清晰视觉信息具有实用价值。这篇研究论文还得到了国家自然科学基金和兰州交通大学青年基金的支持，展示了科研团队在这个领域的深入探索和创新成果。