基于补偿透射率和自适应雾浓度系数的高效图像复原算法

"基于补偿透射率和自适应雾浓度系数的图像复原算法" 本文提出了一种基于补偿透射率和自适应雾浓度系数的雾天图像复原算法，以解决传统暗通道先验在高亮度区域失真和产生光晕效应的问题。该算法首先利用高斯函数拟合有雾和无雾图像间的衰减关系，然后修正透射率对高亮区域进行补偿。接着，算法分析雾气特性，提出亮度熵概念，对原图亮通道进行逐像素处理求取熵值，结合高斯金字塔提取纹理特征，得到雾气分布图。同时，算法建立一种线性变换来自适应求取雾浓度系数，并获得优化透射率。最后，算法改进局部大气光的获取方法，结合大气散射模型得到复原结果。 在图像复原领域，暗通道先验是一种常用的方法，但是它存在一些不足之处，例如在高亮度区域容易失真和产生光晕效应。为了解决这个问题，本文提出了一种基于补偿透射率和自适应雾浓度系数的雾天图像复原算法。该算法可以有效地复原出降质图像的颜色与细节，明亮度适宜，去雾程度彻底，效果清晰自然。 在该算法中，高斯函数用于拟合有雾和无雾图像间的衰减关系。这一步骤非常重要，因为它可以确保算法能够正确地修正透射率对高亮区域的补偿。然后，算法使用亮度熵概念对原图亮通道进行逐像素处理，求取熵值。这一步骤可以帮助算法更好地分析雾气特性。 在算法中，高斯金字塔也扮演着重要的角色。它可以帮助算法提取纹理特征，得到雾气分布图。这一步骤可以帮助算法更好地理解雾气的分布模式。同时，算法还建立了一种线性变换来自适应求取雾浓度系数，并获得优化透射率。这一步骤可以帮助算法更好地调整雾浓度系数，以获得更好的复原结果。 最后，算法改进局部大气光的获取方法，结合大气散射模型得到复原结果。这一步骤可以帮助算法更好地复原出降质图像的颜色与细节。实验结果表明，该算法可以有效地复原出降质图像的颜色与细节，明亮度适宜，去雾程度彻底，效果清晰自然。 本文提出了一种基于补偿透射率和自适应雾浓度系数的雾天图像复原算法，该算法可以有效地解决传统暗通道先验在高亮度区域失真和产生光晕效应的问题。该算法可以广泛应用于图像处理领域，例如图像复原、去雾、暗通道等。 同时，该算法也可以应用于其他领域，例如计算机视觉、机器学习、模式识别等。例如，在计算机视觉领域，该算法可以用于图像分割、目标检测、图像分类等。在机器学习领域，该算法可以用于模型训练、数据预处理等。在模式识别领域，该算法可以用于图像识别、目标识别等。 本文提出了一种基于补偿透射率和自适应雾浓度系数的雾天图像复原算法，该算法可以有效地解决传统暗通道先验在高亮度区域失真和产生光晕效应的问题，并且可以广泛应用于图像处理领域和其他相关领域。