图像复原暗通道去雾算法研究与OpenCV实现

在图像去雾算法的研究与实现这一本科优秀毕业论文中，作者深入探讨了在信息化时代背景下图像处理技术面临的挑战，特别是如何提升在低能见度环境下的图像质量。雾气对图像的影响主要表现在降低图像清晰度、对比度和色彩饱和度，这对于许多依赖视觉信息的应用（如自动驾驶、无人机航拍、安防监控等）来说是个难题。 论文的核心内容聚焦于基于图像复原的暗通道先验去雾算法。暗通道原理揭示了在大部分非空白区域，至少有一个颜色通道的像素值较低或接近于零，这为图像恢复提供了线索。通过构建在大气散射模型基础上的图像恢复公式，关键步骤是透射率的计算。为了提高算法性能，作者引入了导向滤波技术，通过对透射率进行优化，增强了算法的精度和稳定性。 然而，原始的暗通道先验算法并不适用于处理所有场景，尤其是天空部分。为此，论文提出了对公式进行扩展，通过添加参数进行二次计算，以适应不同的图像特性，实现了算法的理论优化。实践部分，作者利用OpenCV-Python库进行了算法的具体实现，并对运行速度进行了优化，确保了在实际应用中的高效性。 论文最后展望了结合深度学习和神经网络的可能性，以进一步提升去雾效果，这预示着未来的图像去雾技术可能会朝着更加智能、自适应的方向发展。这篇论文不仅介绍了暗通道先验去雾算法的技术细节，还展示了其在实际问题解决中的应用潜力，对于图像处理领域的研究者和从业者来说，具有很高的参考价值。