基于B-样条曲线暗通道的图像去雾算法

摘要：

针对暗原色去雾算法在高亮背景图像中出现光晕(Halo)效应的问题,提出一种基于B-样条曲线加gamma(γ)修正透射率去除Halo效应的算法.通过分析暗原色透射率图像的统计直方图,得出Halo效应的产生是由于HE算法透射率直方图中低灰度值占比较大,因此需要对直方图低灰度包络进行修正.寻找直方图中第1个低灰度波峰,在2个波谷间进行子区间分割,并以区间边界点作为样条区间节点计算三次样条曲线,以拟合低灰度包络.基于透射率图中修正位置对修正结果的关键性作用,采用改进的大津法从横向和纵向两个维度对透射率图进行分割,以确定修正区域,实现精准补偿,提高抗噪性能.根据不同雾图选择合适的γ修正系数修正拟合的灰度包络并对图像进行还原,验证不同修正系数对结果的影响.实验结果表明,当修正系数γ>1.5时,Halo效应能被有效减缓或消除,与HE算法相比,该算法的对比度、信息熵最大可分别提高10.1％和9.9％,算法并行度可达到M或N级.

关键词：图像去雾、B-样条、暗原色、透射率、γ修正

所属期刊栏目：48

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;陕西省交通厅重点项目;西安市未央区科技计划项目;长安大学实验教学改革研究项目

在线出版日期：2022-11-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：215-223