基于融合的夜间去雾算法研究

Research of Nighttime Image Dehazing by Fusion

在雾、霾等天气条件下拍摄的户外图像,由于受到大气悬浮粒子的吸收和散射作用会产生对比度下降、颜色失真等退化现象。这些退化严重影响户外视觉系统的发挥。目前,针对光照不均匀场景(夜晚)的雾天图像复原研究较少。且夜晚雾天图像具有整体亮度低、光照不均匀、偏色和噪声大等特点,去雾难度大。本文从夜间雾天图像特点(光照不均匀、整体亮度低、细节模糊)出发,提出了基于融合的夜间雾天图像复原框架。针对光照不均匀和整体亮度低提出了新的亮度调整曲线,在保证提升亮度的同时避免曝光现象,生成光照图;针对细节模糊提出了在景深较浅的地方物体的颜色较为鲜艳,即饱和度较高,但是亮度较低。随着景深的增加,场景受雾的干扰导致亮度增加,但是饱和度变低。据此推导出新的传输图估计方法,生成细节增强图。在融合上述两张图片过程中使用三种权重图(亮度权重图、饱和度权重、显著度权重),保证能够保留每幅图像上较好的部分,达到去雾的效果。