一种基于通道差分先验的图像能见度检测算法

针对现有图像能见度检测算法准确率低的问题。提出一种基于通道差分先验的能见度检测算法。首先利用统一全景分割网络(UPSNet)分割图像,提取感兴趣区域(ROI)并计算其最小外接矩阵,其次,采用颜色恒常先验法计算最小外接矩阵的大气光值,使用通道差分先验法计算其透射率,并通过加权插值和引导滤波相结合的方法优化透射率。最后,计算被测图像和参考图像感兴趣区域的透射率比值,通过非线性拟合模块反演能见度。实验结果表明,所提算法的判定系数(R^(2))提高0.064~0.287,平均相对误差(MRE)较低,并且在曝光图像上具有良好的鲁棒性。