实时图像去雾技术：基于双边滤波的亮度调整与暗原色先验

"去雾后图像亮度的调整-基于双边滤波的实时图像去雾技术研究" 本文主要探讨了实时图像去雾技术，特别是在去雾后如何调整图像亮度以提高图像质量的问题。研究中提到了一个关键的技术——双边滤波，这是一种在保留图像边缘细节的同时平滑图像内部的滤波方法，常用于图像处理中的去噪和增强。 在去雾过程中，由于雾的影响，图像通常会呈现出整体偏暗的现象。为了改善这种情况，研究采用了标准差截断法来调整图像亮度。这种方法涉及到对R、G、B三个颜色通道内的像素值进行分析。具体来说，计算每个颜色通道的最大分位数fmax和最小分位数fmin，然后根据颜色饱和阈值s (范围在0到1之间)，对各通道的值域[rmin, rmax]进行处理，以增强图像亮度。 论文首先回顾了历史上的去雾技术，包括Tan的方法，通过增强局部颜色对比度实现去雾；Fattal的假设，即雾天大气介质透射比与表面阴影局部不相关，并运用独立成分分析(ICA)估算透射比；以及He等人提出的暗原色先验(dark channel prior)，这是基于单幅图像信息直接估算大气透射比的开创性工作。 针对现有去雾算法的计算复杂度高、处理速度慢等问题，作者提出了一个新的方法。首先，利用暗原色先验统计规律来鲁棒地估计全局大气光IA，这个先验认为在无雾图像的某些局部区域，至少在一个颜色通道内存在接近零的低值。接着，通过一种快速双边滤波器来估计大气光幕（atmospheric veil），将大气散射物理模型的成像方程转化为可求解的形式。这样，不仅能够得到更好的去雾效果，而且显著提高了运算效率。 双边滤波去雾算法分为两个主要步骤：一是基于暗原色先验估计全局大气光；二是将大气光幕的估计转换为快速双边滤波问题，通过求解大气散射模型恢复清晰图像。在雾较浓的区域，暗原色先验图像Id的亮度增加，这有助于识别和去除雾的影响。 这篇研究深入研究了基于双边滤波的实时图像去雾技术，强调了亮度调整的重要性，并提出了一套有效且高效的解决方案，为图像去雾领域提供了新的思路和技术支持。