视觉信息损失先验的图像分层去雾方法

摘要：

目的 针对自然场景下含雾图像呈现出低对比度和色彩失真的问题,提出一种基于视觉信息损失先验的图像去雾算法,将透射图预估转化成求解信息损失函数最小值的目标规划问题.方法 首先通过输入图像的视觉特性将图像划分成含雾浓度不同的3个视觉区域.然后根据含雾图像的视觉先验知识构造视觉信息损失函数,通过像素值溢出映射规律对透射率取值范围进行约束,采用随机梯度下降法求解局部最小透射率图.最后将细化后的全局透射率图代入大气散射模型求解去雾结果.结果 结合现有的典型去雾算法进行仿真实验,本文算法能够有效地复原退化场景的对比度和清晰度,相比于传统算法,本文算法在算法实时性方面提升约20％.结论 本文算法在改善中、浓雾区域去雾效果的同时,提升了透射图预估的效率,对改善雾霾天气下视觉成像系统的能见度和鲁棒性具有重要意义.

关键词：图像去雾、视觉信息损失先验、目标规划、透射图分层、人类视觉感知

所属期刊栏目：21

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：国土资源部公益性行业科研专项201411019;The Special Fund for Land and Resources Scientific Research in the Public Interest201411019

在线出版日期：2016-07-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共12页

页码：711-722