融合彩色增强信息的暗通道去雾方法

目前基于暗通道的图像去雾算法多存在复原后图像色彩失真和天空边界区域轮廓模糊等问题。为了解决这些问题,提出了一种融合彩色增强信息的暗通道去雾方法。该方法以暗通道先验算法为基础,采用灰度开运算对大气光值进行区间估计得到精确的大气光值和初始透射率;将YC_(b)C_(r)空间上复原图像所对应的灰度图像作为引导图像,并对粗透射率图采用梯度域引导滤波细化处理;再利用自适应容差机制对天空区域及明亮区域的透射率进行自适应修正;最后,利用亮度补偿模型对图像进行修正,提高复原图像的亮度和色彩饱和度。在合成雾天图像和真实雾天图像上的实验结果表明,与现有的单幅图像去雾算法相比,所提方法在峰值信噪比和结构相似性上均有提升,同时有效地解决了去雾后图像颜色失真和细节丢失问题。