基于暗通道补偿和透射率修正的图像去雾算法

针对传统暗通道去雾算法应用于含有天空区域的有雾图像时出现的色彩失真以及细节缺失的问题,提出一种基于暗通道补偿和透射率修正的图像去雾算法。使用均值滤波替代最小值滤波,对暗通道进行补偿,利用补偿的暗通道对大气光值的预估方法进行优化;根据像素点与大气光点距离的远近对图像的初始透射率进行了修正,并使用快速引导滤波进一步细化图像的透射率;通过大气散射模型将透射率图像恢复为无雾图像。实验结果表明,该算法得到的复原图像具有较好的色彩保真和细节保持能力,在峰值信噪比以及结构相似性上都取得了提升,同时该算法在执行时间上缩短为原来的一半。

基于暗通道补偿与大气光值改进的图像去雾方法

针对暗通道先验去雾算法存在的光晕现象、大气光值选取不准确等问题,提出了一种基于暗通道补偿与大气光值改进的图像去雾方法。为减弱图像景物边缘处的光晕效应,提出了一种基于暗通道补偿模型的解决办法,利用加权通道差值的方法识别光晕区域,通过腐蚀、融合等处理修正该区域的暗通道值,采用线性融合的方式与原暗通道进行融合,实现对暗通道的补偿。针对大气光值选取不准确的问题,改进了四叉树分割方法,即增加相邻区域比较的策略,使该算法可以更加精确地获取大气光值,使恢复后的图像更加清晰自然,细节保留更加丰富。借助大气散射模型与优化后的透射率恢复无雾图像。实验结果表明,本文方法能够有效地去除光晕效应,准确地获取大气光值。