基于改进暗通道先验的图像去雾算法

摘要：

针对暗通道先验去雾算法在含有浓雾、亮白、非均匀光照区域造成的图像失真的问题,提出了一种改进的自适应局部阈值分割和自适应参数优化相结合的去雾算法.首先根据暗通道先验理论运用局部阈值分割出亮白区域和非亮白区域,然后采用引导滤波将求取的原始透射率进行细化,并通过亮白区域与非亮白区域加权求取更加精准的大气光强,提高了大气光强的鲁棒性,使得该算法适用于暗通道去雾效果不好的浓雾高亮区域和非均匀光照区域.最后,通过雾天图像降质模型恢复出无雾图片,将该算法与几种常用的去雾算法进行比较.结果表明,该算法在绝大多数情况下恢复的图片清晰自然,解决了图像去雾后视觉效果不好的问题,同时也有效改善了亮白区域色彩失真的现象.

关键词：局部阈值分割、大气光强、暗亮通道先验、图像去雾

所属期刊栏目：52

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：河南省交通厅重点项目220024140173

在线出版日期：2020-03-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：72-78