陈 茹 ，张珍明 ，陈 龙

(1.火箭军指挥学院，湖北 武汉 430012；2.大同煤集团电业公司，山西 大同 037000 )

一种基于暗通道的航拍图像去雾算法

陈 茹1，张珍明1，陈 龙2

(1.火箭军指挥学院，湖北 武汉 430012；2.大同煤集团电业公司，山西 大同 037000 )

针对无人机航拍图像在雾霾天气下降质特点，提出一种基于暗通道先验原理的航拍图像去雾改进算法。根据大气物理模型和暗通道原理，对有雾图像进行自适应分块求取暗通道图；通过降采样得到初始透射率图，再应用导引滤波对投射率进行优化，同时利用最小值滤波和均值滤波求解大气光强；应用雾天模型恢复降质图像。通过实验对比验证，该算法简单且能够高效去雾，在客观评价指标上总体性能也优于其他算法。

无人机侦察；图像去雾；大气物理模型；暗通道

0 引言

近年来，光学传感器作为无人机搭载的重要感知器件，当无人机在不良天气条件下进行航拍时，尤其是在雾霾天气下，由于空气中的悬浮颗粒对光线的散射、吸收等作用影响，使得光学系统成像质量下降，造成图像对比度低、颜色失真，目标特征被覆盖，细节缺失，信息的可辨识度大大降低，影响人眼感观。因此，研究高效、快速并具有一定鲁棒性的图像去雾算法具有十分重要的理论价值和现实意义。

目前，国内外的研究学者针对雾霾引起的图像降质问题，提出了很多有效的去雾算法。主要分为以下2类：① 基于图像增强的去雾方法，即通过增强图像对比度改善图像视觉效果，达到去雾的目的，但由于没有考虑雾图的成像机理，适用范围小；……