改进暗通道先验和策略性融合的图像去雾算法
Image Dehazing Algorithm Using Improved Dark Channel Prior and Strategic Fusion作者机构:浙江工商大学信息与电子工程学院杭州310018
出 版 物:《计算机工程》 (Computer Engineering)
年 卷 期:2023年第49卷第10期
页 面:212-221页
学科分类:08[工学] 081203[工学-计算机应用技术] 0812[工学-计算机科学与技术(可授工学、理学学位)]
基 金:浙江省重点研发科技计划项目(2021C03166)。
主 题:图像去雾 暗通道先验 结构相似性 非线性规划 置信度 策略性融合
摘 要:针对图像去雾领域的暗通道先验算法存在光晕效应、颜色失真及对天空区域处理不佳等问题,提出一种改进暗通道先验和策略性融合的图像去雾算法。依据暗通道先验原理得到多尺寸最小值滤波窗口下的透射率和对应大气光值,设计基于结构相似性指标的调节和侧重因子用于多窗口透射率拟合。利用非线性规划模型和偏度理论计算全局大气光值,引入并调整置信度对天空区域的透射率进行快速补偿,结合大气散射模型恢复去雾图。将去雾图转换成HSV模型并对亮度V空间进行增强,同时对增强前后的图像进行策略性融合。实验结果表明,相比于现有的暗通道先验去雾算法,该算法的可见边增率、信息熵和平均梯度分别提升了79%~131%、3%~9%、39%~81%,具有较好的去雾效果,避免了光晕效应和颜色失真现象,适用于处理包含不同尺寸天空区域的雾图。