基于暗原色先验的雾霾天气图像清晰化算法

摘要：

传统基于暗原色先验的去雾算法稳定且去雾效果好, 但算法运行时间长.为在运算时间和图像清晰度之间取得平衡, 在传统基于暗原色先验的去雾算法基础上, 提出一种新的雾霾天气图像清晰化算法.算法在求原始有雾图像的暗原色时, 将传统基于暗原色先验算法中固定的局部区域大小设置为随图像大小变化的值, 从而增强算法的自适应性;设置大气光值的阈值, 避免大气光估计值过高造成的去雾后图像整体向白场过渡;采用导向滤波算法代替传统基于暗原色先验算法中的软抠图算法, 提升算法的运行效率;最后利用自动色阶算法调整去雾后图像颜色的明暗分布.实验结果表明, 该算法输出的图像对比度、清晰度好, 色彩保真度高, 明暗分布合理, 算法稳定且运行时间短, 实现了清晰度和运算时间的平衡.

关键词：暗原色先验、清晰化、自适应、阈值、导向滤波、自动色阶

所属期刊栏目：40

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61471412,61771020

在线出版日期：2019-05-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：2211-2218