基于暗原色先验与变分正则化的图像去雾研究

摘要：

现有雾天图像处理方法能够实现较好的去雾效果,但会丢失部分细节并产生噪声放大的问题.将暗原色先验与基于TV、BH规则项的变分模型相结合,提出一种新的变分去雾模型H-TVBH.根据暗原色先验原理估计图像的初始透射率,采用四叉树分解估计大气光值,将初始透射率和大气光值输入H-TVBH模型中,采用分裂Bregman算法和快速傅立叶变换并引入辅助变量和Bregman迭代参数,通过交替迭代求得优化后的透射率和去雾图像.实验结果表明,H-TVBH在增强图像对比度的同时能够有效抑制图像中的噪声,保留图像的纹理细节,使去雾图像更加清晰自然.

关键词：图像去雾;暗原色先验;变分模型;分裂Bregman算法;快速傅里叶变换

所属期刊栏目：47

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61772294

在线出版日期：2021-10-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：214-220