摘要：为了提高农田图像去雾的效果，提出划区域暗通道算法。通过双阈值把有雾图像划分为远景区域、近景区域、中间区域;不同区域采用不同的透射率计算方法，远景区域的透射率计算基于非线性容差机制，近景区域的透射率计算基于修正因子，中间区域的透射率计算基于引导滤波;再利用全局大气光照度和各区域的透射率得到去雾图像，并给出算法流程。试验仿真结果表明，与其他去雾算法相比，该算法提高了去雾图像的可见性，平均梯度评价指标值为0.106，均方误差评价指标值为20，结构相似度评价指值为0.97，评价指标较优。

关键词：农田图像去雾;远景区域;近景区域;中间区域;透射率

中图分类号： TP391.41  文献标志码： A

文章编号：1002-1302（2021）20-0201-04

收稿日期：2021-04-05

基金项目：河南省重点研发与推广专项科技攻关项目（编号：212102210385）;河南省高等職业学校青年骨干教师培养计划（编号：2019GZGG026）;鹤壁职业技术学院校本科技类重点课题（编号：2020-KJZD-002）。

作者简介：邵明省（1980—），男，河南滑县人，硕士，副教授，主要从事图像、信息处理以及应用研究。E-mail：wapinetcn@126.com。

雾是由微小液滴组成的气溶胶，属于自然界常见的天气现象，特别在农田原野间常常有雾出现，这种天气对农业生产中图像信息采集产生极大的影响，采集到的图像会出现对比度降低等情况，导致场景目标细节信息丢失[1]。因此，对农田图像进行去雾处理，对提高农田图像质量具有重要意义。目前研究农田图像去雾的算法有以下几种：第一，暗通道先验算法（dark channel prior，DCP）[2]，其假设无雾图像中的暗通道值接近于0，但这种假设适合场景存在局限性，且算法复杂度较高，不利于实时去雾。……