李林飞，孙　鑫

(西南科技大学 信息工程学院，四川 绵阳　621000)



基于图像分割的去雾算法

李林飞，孙鑫

(西南科技大学 信息工程学院，四川 绵阳621000)

针对雾霾条件下，所得的单幅图像出现降质现象，因而对视觉效果要求高的图像进行复原具有必要性；基于图像分割的去雾算法以暗通道先验模型为基础对大气光矢量A值的求取和透射率t(x,y)的处理方法实现改进；首先对单幅图像进行阈值分割找到天空区域，在所获取的天空区域部分结合skyline算法，可以找到精确的大气光矢量A值；进而对初始透射率t(x,y)采用改进的约束最小二乘方滤波进行优化，得到优化透射率t1(x,y)，最后将所得的大气光矢量A值和优化透射率t1(x,y)利用大气光传输物理模型复原；改进算法的去雾结果具备保留细致的边缘细节，同时具有高效的去除图像噪声能力；实验结果表明，与he方法相对比，改进去雾算法的处理时间大程度缩短的同时，图像效果得到了提升。

暗通道；阈值分割；skyline；最小二乘方滤波；去噪

0　引言

近年来，许多去雾算法被提出，去雾图像的质量也在不断地提升。基于大量的户外图像分析之后，Tan[1]发现图像在雾气状态比清晰状态之下具有更高的对比度，因而Tan的主要去雾思想是对雾气图像增加尽可能大的对比度，通过这种方式能够得到较好的去雾图像效果。然而，真实场景的对比度是不能够完全复原的，对雾气图像增加的对比度会使得图像出现过饱和现象并且效果不自然；……