邵明省

(鹤壁职业技术学院 电子信息工程学院，河南 鹤壁 458030)

1 引 言

在雨雾霾天气条件下，会使户外获得图像对比度下降，动态范围小[1]，远景模糊不清，给图像后期处理带来影响，因此，利用去雾技术获得清晰无雾的图像具有重要的意义。

目前研究方法主要有：He提出暗通道先验方法[2]，利用此方法可取得不错的去雾效果，但其抠图处理具有极高的时空复杂度；Tan基于统计信息[3]，通过最大化雾天图像的局部对比度来实现图像复原，但若没有物理模型的支持，复原图像颜色往往过于饱和；Tarel提出中值滤波估算大气耗散函数的方法[4]，但中值滤波器无法对图像边缘进行保持，参数设置不当易引入光晕效应；Fattal采用盲源分离技术提取了景物深度信息[5]，从而达到去雾目的；基于偏振特性的图像去雾算法[6]，在有天空区域的图像去雾较好；Schechner利用大气偏振特性获得图像场景深度[7]，但要手工选取图像中的区域来估计相关参数；引导滤波方法解决抠图修复透射率的高时空复杂度问题[8]，但滤波参数的设置复杂，若设置不当易引起halo效应；固定阈值来修复透射率[9]，在一定程度能够保护有天空雾图的复原效果，但对于无天空区域的图像，去雾不足。

本文采用改进暗通道算法对图像去雾，大气耗散函数结合混合通道值计算，分段式映射；传输图优化使得去雾后的图像真实自然；自适应导向滤波克服光晕存在。实验仿真显示本文算法去雾视觉效果较好，评价指标较优。……