结合自适应高斯滤波的单幅图像去雾方法

传统图像去雾方法中基于景深局部相似性假设来估计场景透射率时,因无法适应景深突变而在其边缘处出现偏移,严重影响去雾效果.为此,提出了一种结合自适应高斯滤波的单幅图像去雾方法.首先,为简化参数的估计,对大气散射模型进行改进,将场景透射率的估计等效为附加大气光的估计,综合利用邻域内像素点的空间邻近度和景深边界信息构建自适应高斯滤波器,对附加大气光进行细化操作.然后,引用四叉树分割理论估计大气光强度,进而恢复场景反射光.最后,将该去雾方法与传统方法进行对比分析.实验结果表明,该方法能有效去除图像中的雾霾,消除景深突变处的Halo,保持图像整体亮度平衡,对图像细节信息的复原也取得了不错的效果,从根本上提高了图像的可视性.