肖钟捷, 郭 磊



暗通道先验在雾化图像复原中的应用①

肖钟捷, 郭 磊

(福建武夷学院数学与计算机学院, 武夷山 354300)

目前, 基于暗通道先验的去雾算法是目前最有效的单幅图像去雾方法之一. 文中研究比较了各种基于暗通道先验的雾化图像去雾技术; 由于采用软抠图算法的暗通道先验去雾算法时间复杂度太大, 文中提出利用自适应中值滤波实现对透射率的平滑与细化, 以提升去雾算法的速度; 提出了一种具有鲁棒性的大气光值求取方法. 实验结果表明, 文中所提方法能实现雾化图像的有效去雾, 能保证去雾图像的清晰度, 大幅提高暗通道先验去雾算法的速度, 具有一定实用价值.

图像; 暗通道先验; 去雾; 透射率; 自适应中值滤波

雾霭天气往往会造成图像模糊、对比度降低、细节或部分信息缺失等, 影响目标识别与跟踪、智能导航、公路监控、卫星遥感等视觉系统的性能. 因此, 以获取清晰图像为目的研究成为图像处理领域的一个热点. 有关雾化图像复原的研究方法一般可以分两类: 一类是基于图像增强的方法, 如直方图均衡化[1-2]、基于大气调制传递函数、以及Retinex算法[3]等, 但由于图像增强只是改善雾化图像的视觉效果, 没有考虑雾化图像的退化原因, 虽然应用上具有普遍性, 但容易造成图像信息丢失; 另一类是基于物理模型的图像复原, 这方面研究取得的重点进展有: 2008年Tan[4]提出通过最大化图像的局部对比度来复原雾化图像……