结合卷积变换与细节优化的图像去雾算法

摘要：

为了解决由于雾霾天气影响而导致采集的图像存在视见度低和细节可见性不足的问题,提出一种结合卷积变换与细节优化的图像去雾算法.首先,将大气光幕的初始估计定义为高维流形信号,利用空间域的等距变换思想实现降维,经归一化卷积提取精确的大气光幕值.接着,融合形态学运算和最大通道实现浓雾区域的检测,从而获得准确的大气亮度.最后,通过大气散射模型对雾天图像进行还原,并采用分段线性映射图进行细节和亮度的优化提升.理论分析和实验结果表明:复原图像的细节特征得到优化,保真度和整体亮度得到提升,相比于当前主流的算法,平均梯度提高了50.89％,信息熵提高了6.44％.该算法能有效消除图像中的雾气,所获得的视觉效果真实自然,基本能够满足对视见度和细节的要求.

关键词：图像去雾、卷积、细节优化、图像复原、图像增强、大气散射模型

所属期刊栏目：42

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：福建省中青年教师科研项目JAT191032

在线出版日期：2021-05-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：842-846