三区域划分的单幅图像去雾新方法：解决天空区问题与细节保留

本文主要探讨了一种创新的单幅图像去雾方法，名为“基于三区域划分的单幅图像去雾算法”。该算法针对图像中存在的雾气导致的退化问题，尤其是在天空区和边界区域的表现不佳，提出了独特的解决方案。它将图像分为天空区、非天空区以及过渡区三个部分，每个区域具有其特有的处理策略。 首先，对于天空区，采用了大尺度Retinex算法，该算法在处理大面积的均匀区域时表现出色，有助于恢复天空的清晰度，解决颜色紊乱和光斑问题。大尺度Retinex利用全局的信息来改善图像的整体亮度和对比度。 在非天空区，作者应用暗通道先验去雾技术。暗通道先验是一种有效的去雾方法，它通过识别并利用图像中的暗通道信息来估计雾层，从而去除雾气，保留图像的自然纹理和细节。 在关键的过渡区，算法结合了上述两种方法的结果，并通过加权融合的方式，确保在保持图像细节的同时，有效减少区域之间的模糊或虚假边缘现象。这种方法旨在优化不同区域的处理效果，提供更加自然且无明显边界干扰的去雾结果。 实验结果显示，该算法在整体上相较于现有的常见去雾算法有显著的优势，特别是在处理天空区和过渡区时，去雾后的图像质量得到了显著提升。这不仅提高了图像在诸如监测监控、遥感航拍等应用领域的可用性，也为图像处理技术的发展提供了新的思考方向。 此外，研究团队由郭新运、孙丕波、卢潇、高尚、刘晓欣和范迪等专家组成，分别来自山东科技大学电子信息工程学院和青岛酒店管理职业技术学院的信息工程技术学院，他们的合作展示了跨学科研究在解决实际问题上的价值。 总结来说，这篇文章的核心贡献是提出了一种创新的图像去雾策略，它通过分区处理和多方法融合，有效地提升了图像在雾天环境下的视觉质量和可读性，对于提升图像处理技术的实际应用性能具有重要意义。