结合天空分割和透射率映射的图像去雾

针对暗通道先验在天空区域出现轮廓效应和色彩失真等问题,提出天空区域分割和不同区域透射率映射的去雾算法。首先,利用自适应阈值法粗略分割图像天空区域,在天空区域中完成大气光值的估计。其次,结合超像素分割方法改进暗通道,获得初始透射率,利用导向滤波的方法得到细化透射率,对细化透射率进行自适应阈值分割,并保留最大连通域实现天空区域的精细分割。最后,针对天空和非天空区域提出不同的透射率映射方法,得到最终透射率,并利用大气散射模型复原图像。实验结果表明,恢复图像在主观视觉和客观指标方面均表现出色。算法有效地解决了暗通道先验算法容易在天空区域失效的缺陷,可以恢复比较自然的天空,减弱了边缘区域的halo效应。

基于图像天空区域分割的去雾算法

为了提升图像去雾效果,提出了基于天空区域分割的透射率合成图像去雾算法,通过雾霾图像构造的概率分布函数,结合迭代阈值分割及天空区域的暗、亮通道以及最大连通性确定出粗分割阈值。利用引导滤波加强天空与非天空区域像素灰度的差异性,实现了精准分割。利用对数自适应变换估计了天空区域透射率,利用改进的暗通道先验算法估计了非天空区域透射率,通过合成对应像素的透射率实现了图像的去雾。实验结果表明,相比其他去雾算法,所提算法在各客观指标上均有所提高,对天空与非天空区域分割准确,去雾图像整体视觉效果良好。