边缘保持自适应高斯去雾算法：解决深度边缘Halo效应

本文主要探讨了一种基于边缘保持的自适应高斯衰减去雾算法，针对在图像去雾过程中常见的景深突变边缘导致的Halo效应问题。传统的透射率估计方法依赖于局部相似性假设，这在遇到复杂场景时可能会失效，产生不自然的边缘效果。为了解决这个问题，研究者从大气散射模型出发，引入了大气幕亮度的概念，将场景透射率的计算转换为大气幕亮度的估计。 该算法的核心在于边缘检测技术的应用。通过边缘检测算子精确地识别图像中的边缘区域，将边缘像素与非边缘像素区分开来。非边缘区域的像素利用空间邻域内的像素点构建自适应高斯函数，这种函数考虑了像素间的空间关系，通过平滑衰减处理，有效地抑制了Halo效应，使得图像在去雾后保持了自然的过渡和细节清晰度。 自适应高斯衰减的过程是关键步骤，它确保了对图像的不同区域采用不同的衰减程度，以适应场景的变化。这种方法的优势在于其灵活性和准确性，能够在保持图像边缘特征的同时，有效地去除由于雾气造成的模糊。实验结果表明，这种方法显著提高了图像复原的质量，不仅整体效果平滑，而且细节表现力增强，客观评价指标也证实了其在消除景深突变处Halo效应方面的有效性。 总结来说，这篇论文介绍了一种创新的图像处理技术，结合了边缘保持、高斯衰减和自适应策略，为去雾算法提供了一种新的解决方案。它在处理复杂场景下的图像去雾任务时表现出色，值得在相关领域进一步研究和应用。