图像去雾算法实战：光照分离、直方图均衡与暗原色先验

图像去雾霭算法及其实现是一篇针对电气工程及其自动化领域的研究论文，作者杨超程在导师李国辉的指导下探讨了在雾霭天气下获取图像时存在的问题，如图像模糊、色彩失真等，这些问题会严重影响视觉系统的性能。论文的核心目标是开发和评估几种图像去雾处理技术，以提升图像质量并减少雾霭天气对户外系统成像的影响。 首先，论文提出了三种关键的图像去雾算法： 1. 光照分离模型：这是一种基于物理原理的算法，它假设雾气散射导致图像中的光照强度减弱，通过分离图像中的直接光照和散射光，恢复相对清晰的图像。这种方法通常涉及到构建或估计场景的光照模型，并利用该模型进行图像的逆向操作。 2. 直方图均衡化：这是一种常见的图像增强技术，通过对图像的灰度级分布进行调整，使图像的整体亮度分布更加均匀。在去雾过程中，它可能通过增加对比度和细节来帮助揭示原本被雾遮盖的部分。 3. 暗原色先验：这是一种基于统计学的去雾策略，它假设在雾天环境中，背景像素往往比前景像素更暗。通过检测并增强这些暗区域，算法可以尝试去除雾气造成的不透明效果，提高图像的可见性。 论文在MATLAB环境中实施了这些算法，对实际生活中的雾霭图像进行了处理。通过实验，作者对比了这三种方法的效果，分析了它们各自的优缺点，以及在不同场景下的适用性。这种比较有助于了解哪种算法在特定情况下能提供更好的去雾效果。 总结来说，这篇论文不仅介绍了图像去雾霭的基本理论，还提供了实践经验，对于图像处理、计算机视觉和视觉系统设计具有实用价值。研究者和工程师可以从中学习到如何在实际应用中选择和优化去雾算法，以应对雾霭带来的挑战。