基于L1范式优化透射率和饱和度补偿的去雾方法

摘要：

雾霾天气下捕获的图像存在低饱和度与色调偏移等现象,传统的暗通道先验去雾算法在处理有雾图像时各有不足.为此,提出一种基于L1范式优化透射率和饱和度补偿的图像去雾方法.首先,利用交叉双边滤波器对大气光值进行区间估计,并通过引导滤波方法获得介质传输率的粗略估计;然后,利用Kirsch与Laplacian算子构成的一组高阶滤波器对透射率进行处理,同时通过L1范式对目标函数进行优化,从而得到优化后的透射率;最后,根据饱和度补偿与色调调整对图像进行细节处理,获得无雾的清晰图像.根据提出的模型对单幅图像进行去雾处理,并分析该方法的效率与误差.实验表明,该方法处理的图像具有最佳的视觉效果,相比于其他方法,图像边缘细节信息明显,且具有较快的运算速度;采用饱和度补偿与色调调整可以在避免颜色畸变的同时获得高饱和度与高对比度的复原图像,鲁棒性较好.

关键词：暗通道先验、L1范式、饱和度补偿、大气散射模型、图像复原

所属期刊栏目：42

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;中国铁路总公司科技研究开发计划

在线出版日期：2020-10-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：92-101