基于灰度特征值分割的暗通道先验去雾增强算法

暗通道先验算法去雾的效果较好,但是去雾后的图像普遍存在光晕现象和亮度偏低等问题。基于双边滤波的多尺度Retinex算法去雾的效果一般,但是可以提高图像的亮度和清晰度,因此本文提出基于灰度特征值分割的暗通道先验去雾增强算法,首先基于灰度特征值分割天空区域来更好的求出大气光值;其次,改进透射率模型后用引导滤波对其进行细化;最后,用容差值对亮区域的透射率进行调整。去雾后的图像利用基于双边滤波的多尺度Retinex算法提高图像的亮度和清晰度,用sigmoid函数调整对比度,最后线性拉伸得到最后的增强图像。实验结果表明,基于灰度特征分割的暗通道先验去雾增强算法可使图像具有更好的视觉效果,图像的亮度、清晰度较好,细节保留也更加完整。