左健宏，蔺素珍，禄晓飞，李大威，李 毅

〈图像处理与仿真〉

基于雾线暗原色先验的红外图像去雾算法

左健宏1，蔺素珍1，禄晓飞2，李大威1，李 毅2

（1. 中北大学 大数据学院，山西 太原 030051；2. 酒泉卫星发射中心，甘肃 酒泉 735000）

红外图像去雾算法的主要任务是解决红外图像因米氏散射引起的低可见性和模糊。但是当前红外图像去雾算法对红外图像暗处透射率估计欠佳，针对这一情况，研究了基于雾线暗原色先验的红外图像去雾算法。首先，利用霍夫变换估计大气光照；然后，针对雾线去雾方法在部分场景中失效的现象，采用雾线暗原色先验方法，通过假设雾线较暗端为真实颜色估计透射率，获取透射率图；最后为去除透射率图中噪声，对透射率图全变分正则化进一步优化透射率图。以公开红外数据库LTIR作为测试对象，实验结果表明，本文去雾算法在增强红外图像清晰度的同时未破坏红外辐射分布，对各种场景的红外图像有较好去雾效果。透射率估计准确，有较好红外图像去雾能力。

红外图像增强；图像处理；图像去雾；全变分；图像增强

0 引言

红外图像反映的场景温度分布信息，对图像融合、目标检测和视频监控任务有着重要作用[1-3]。尽管红外成像具有全天候的优势，但在雾霾天气下，米氏散射会削减红外图像的对比度和可见性，像质退化不可避免。因此，研究红外图像去雾算法不但需要增强其对比度和细节，同时不能破坏红外图像像素分布信息，避免出现过增强现象[4-6]。……