尹 静，何金玉，罗荣鑫，俞文静

(广州软件学院，广东 广州 510990)

0 引 言

雾霾[1]对人们的交通出行和身体健康都造成了十分严重的影响。雾霾不仅会降低物体的能见度，使采集到的户外图像严重降质，还会对人们的身体健康造成很大的危害，导致疾病传播的风险增高。图像去雾也一直是计算机视觉的热点问题，因此，探索一种有效的去雾方法具有重要的研究价值。

图像去雾算法主要分为图像增强和图像复原两类[2-3]，经过国内外学者多年的研究，出现了众多有效的图像去雾算法。例如，Jobson等[4]在SSR算法的基础上提出了MSR(多尺度Retinex)算法，该算法可以实现图像颜色恒常性，增强图像的色彩；He等[5]提出了一种简单且有效的去除单幅雾霾图像的方法，即暗通道先验算法，该算法使用大气散射模型和软抠图插值方法复原图像，但在处理天空区域时，白边效应十分明显；Xu等[6]在对天空区域进行分割的基础上，针对不同区域分别估算大气光值和透射图，最后利用优化后的合成全局图生成去雾图像。

针对暗通道先验算法去除天空区域雾霾效果不理想、大气误提取以及传统阈值分割需要多次观测获取分割阈值的问题，提出了一种结合透射率图的单阈值分割和暗通道先验的方法，将输入的雾霾图像分割为天空区域和非天空区域，从天空区域提取大气光值，对非天空区域使用暗通道先验算法处理，最后合并天空区域图像和非天空区域图像，获得清晰的复原图像。……