基于模糊聚类的单幅图像去雾算法及其效果分析

本文研究的论文关注的是图像去雾技术在计算机视觉领域的深入探讨，特别是在基于模糊聚类规则的图像复原方法上的创新。雾天拍摄的图像由于对比度下降和细节信息丢失，常常需要特殊的处理来提高其质量。传统的图像复原方法主要分为两类：一类依赖多幅场景图像来估计景深信息，这种方法虽然在某些情况下效果较好，但获取多幅图像以及确定景深参数的难度较大，限制了其广泛适用性。 论文介绍了一种新的方法，它不依赖于多幅图像，而是专注于单幅有雾图像的处理。作者借鉴了文献[8]中针对遥感图像的去雾策略，即通过直接计算RGB通道的最小像素值来提取暗原色图，虽然简化了计算，但对于景深变化大或包含大量天空区域的图像效果不佳。 Fattal等人的工作则建立在图像场景表面遮光与传递函数之间的局部不相关假设上，这种方法在雾浓度较低的情况下表现出色，但在雾浓度较高时复原效果受限。为了改进这种情况，论文提出了一种基于模糊聚类规则的图像去雾方法。该方法首先利用模糊聚类对有雾图像进行预处理，通过这种方式，可以有效地获取图像的透射率参数，这是图像复原过程中的关键信息。 论文的核心部分，即模糊聚类规则的应用，允许算法更准确地识别图像中的雾元素，并分离出清晰部分的特征。通过将透射率图像与提取的图像饱和度效果图融合，形成多尺度金字塔结构，进一步细化景深信息的获取。这种方法不仅考虑了图像的局部特征，还结合了全局信息，提高了复原结果的准确性。 实验结果显示，论文提出的图像去雾算法在去除图像中的雾信息方面表现优秀，同时具有较快的计算速度，这使得它在实际应用中更具优势。相比于其他单一图像去雾方法，该算法能够更好地适应各种雾度条件下的图像，提升了图像复原的通用性和效率。 这篇论文对基于模糊聚类规则的图像去雾方法进行了深入研究，旨在提供一种高效且适应性强的解决方案，为机器视觉领域中图像质量的提升做出了贡献。通过结合模糊聚类和多尺度金字塔策略，论文展示了如何在保持计算效率的同时，实现对有雾图像的有效复原，具有重要的理论价值和实践意义。