基于Non-Local means滤波的雾天降质图像恢复算法

针对目前去雾算法易导致边缘晕环效应、边缘轮廓及景物特征比较模糊问题,提出了一种景深等先验信息未知条件下基于Non-Local means滤波的雾天降质图像恢复算法。首先,根据大气散射模型将经典的场景深度估计转化为大气面纱以及天空亮度估计,避免难求的场景深度图;然后,对雾天降质图像进行雾气平均化预处理,经过预处理图像平均亮度变小;其次,依据大气面纱的边缘跟雾天图像的低频具有大的相似性,采用Non-Localmeans滤波算法估计大气面纱模型;最后,为了使恢复图像的亮度跟色度都更加接近晴天图像,进行防止对比度放大的平滑与色度调整处理。通过与已有实验结果对比表明,提出的算法可以获得更精确的大气面纱,恢复图像不但边缘轮廓及景物特征都比较清楚,而且可有效抑制边缘晕环效应。