融合全局与区域大气光值图的暗通道图像去雾方法

针对现有图像去雾方法采用单一大气光值求解、复原图像难以兼顾亮度与远景去雾效果的问题,提出一种融合全局与区域大气光值图的暗通道图像去雾方法.首先提出一种基于最小方差投影的大气光估计方法,减少大气光估计值受极值点的影响,提高大气光估计精度;其次,提出一种基于场景深度的区域大气光估计方法,对不同景深区域独立求解大气光估计,引入景深信息,兼顾改善近景亮度与远景去雾效果;同时,将两者融合,按照大气光值图对高亮区域透射率进行调整优化,既增加了位置相关信息,又提高了区域间的相关性,增强了复原图像亮度的均匀程度,改善了图像质量.实验结果表明,提出的算法与多种文献去雾算法相比,能够较好地平衡复原图像亮度与远景区域去雾效果,有效提高复原图像能见度,雾霾浓度评价指标(FADE)、平均梯度、信息熵及模糊系数等指标均有显著提升,复原图像更加清晰.