一种边缘优化的暗通道去雾算法-计算机应用研究.PDF

第 卷第 期 计 算 机 应 用 研 究 年 月 一种边缘优化的暗通道去雾算法 石文轩 詹诗萦 李婕 武汉大学 电子信息学院 武汉 摘 要 针对暗通道先验去雾算法大部分的时间都消耗在对透射率的优化上的问题对暗通道去雾算法进行了 改进提出了边缘优化的暗通道去雾算法 使用边缘算子从粗略估计的透射率中提取边缘对边缘及周围扩展 区域内的像素采用差值抠图法优化图像中场景深度变化明显的区域的透射率 实验结果证明边缘优化的暗通 道去雾算法在得到与原始算法基本一致的去雾结果的同时平均计算时间仅为原算法时间的左右有效减 少了计算量提高了去雾算法的运算速度 关键词 去雾 图像复原 暗通道先验 边缘优化 中图分类号 文献标志码 文章编号 基于物理模型的雾图复原算法则需要研究大雾造成图像 引言 降质的物理过程然后建立雾图退化模型反演退化过程补偿 光线在含有很多杂质的空气中传输必然会受到大气环境 退化过程中造成的图像失真以便获取无雾图像的最优估计 光的影响而造成图像质量的退化雾霾就是降低图像质量的原 值 复原算法相较于增强算法针对性更强去雾的效果更 因之一 在道路上雾致使能见度降低当能见度降低到一定 好一般不会有信息丢失 假设在局部区域环境光可 的范围时人眼对车距很容易产生错觉 以致发生交通事 以看做常量利用模型 马尔可夫随 机场框架构造关于边缘强度的代价函数同时使用 故 因此图像去雾在机器视觉以及计算机摄影业都有着 广泛的需求同时去雾也是一项有一定难度的研究课题因为 理论来估计最优化的光照强度 该算法由于没有从大气 在大气中雾中场景所依赖的深度信息是未知的 因此研究图 耗散函数的物理模型上恢复真实场景的反射率因此恢复后的 像去雾对提高计算机视觉系统的实用性和可靠性具有非常重 图像颜色过饱和同时会在一些景深突变的边界区域产生 要的意义 现有的图像去雾算法主要分为两大类基于图 效应 假设在局部区域光的反照率为常量以及 光的传播与目标物体的表面色度具有局部不相关性 在此前 像增强的去雾算法 基于物理模型的雾图复原算法 提下估计出场景的反射率最终推导出传播图像 但是由于该 全局直方图均衡化是图像增强去雾算法的一种 但该 算法可能会使某些图像色彩与原始场景发生较大的偏移 基 算法基于数理统计是非线性反问题的求解其处理性能在很 大程度上取决于输入的图像信息 在浓雾天气