基于视觉物理模型的去雾算法

针对现有图像去雾算法不能有效增强复杂大气环境下退化图像的问题,结合单色大气散射模型、大气传输函数(ATF)以及Retinex提出了一种基于视觉物理模型(VPM)的图像去雾算法。新模型可同时描述非均匀光照退化、雾霾退化以及噪声退化等复杂大气环境下的图像退化。模型求解过程首先使用变分法消除环境光退化,然后引入马尔科夫随机场将场景反射率求解问题转换为了最大后验概率问题,最后利用对比度抑制自适应直方图均衡来校正场景反射率亮度,从而实现图像去雾。实验结果表明VPM能够指复杂大气环境下退化图像的增强,使其物理保真度和视觉愉悦性得到有效改善。

新的雾霾退化场景再现快速算法

雾霾天气条件下,由于大气粒子的散射作用,使采集图像对比度、清晰度等方面产生降质。针对这一问题,提出了一种新的图像雾霾去除算法。算法从单色大气散射模型出发,根据有关大气光衰减项的先验知识与假设,构建有约束最优化问题对大气光衰减项进行直接求解。根据散射模型与大气光衰减项求解结果实现对原始场景反照率的恢复。实验证明,所提算法能够较好地对具有不同景深的场景图像信息实现恢复,提升场景视见度,算法鲁棒性较好,与同类算法相比运行效率提高1倍以上,能够较好地运用于智能交通监控等可见光计算机视觉系统。