陈志恒，严利民，张竞阳

〈图像处理与仿真〉

采用自适应全局亮度补偿的夜间去雾算法

陈志恒，严利民，张竞阳

（上海大学 微电子研究与开发中心，上海 200444）

针对夜间雾霾天气情况下还原的去雾图像存在颜色失真、纹理损失严重、去雾效果差等问题，本文提出了一种夜间去雾算法，采用自适应全局亮度补偿、同态滤波、限制对比度自适应直方图均衡化算法以及联合双边滤波对降质图像进行处理，结合大气散射模型得到还原的去雾图像。实验结果表明，该算法的夜间去雾效果好、处理速度快，较对比算法在对比度、平均梯度以及信息熵上均有改善，有效减少了还原图像的颜色失真、纹理损失。

夜间去雾；自适应全局亮度补偿；同态滤波；限制对比度自适应直方图均衡化算法；联合双边滤波

0 引言

在雾霾等天气情况下，城市监控系统所获取图像、视频往往存在能见度低、对比度差等问题，严重影响了城市的交通安全以及市民的生产生活。随着去雾技术的快速发展，有关白天去雾算法的研究已日臻成熟，但对夜间雾霾条件下去雾算法的研究相对较少。因此，如何在夜间雾霾条件下对降质图像进行有效去雾，具有一定的理论研究意义和社会应用价值[1-4]。

目前，针对白天单幅降质图像的去雾算法研究已取得了很大的进展，这些算法大致可分为两类：一类是基于图像增强的去雾算法，如基于单尺度Retinex的雾天图像去雾算法，该算法通过自适应调节双曲正切函数增强降质图像从而实现去雾，具有一定的去雾效果[5]；……