基于先验知识的单幅图像雨雾去除方法

梁楚萍，冯一箪，谢浩然，魏明强，*，燕雪峰

（1.南京航空航天大学计算机科学与技术学院,江苏南京 210016；2.模式分析与机器智能工业和信息化部重点实验室,江苏 南京 210016；3.香港岭南大学 电脑及决策科学学系,中国 香港 999077）

0 引言

在室外场景图像中，空气中的混浊介质是导致图像质量下降的常见环境因素［1］，根据空气中介质的物理性质以及所产生的视觉效果类型，可将其分为平稳介质（烟、雾和霾）和动态介质（雨、雪和冰雹）两类［2］。此外，在糟糕天气条件下取景时，场景光被不同介质吸收和分散，降低了图像的对比度和色彩逼真度，影响室外取景图像的质量，如将其直接用于图像处理算法，会影响分析效果。

图像去雾和去雨都是计算机视觉中具有挑战性的课题，在摄影学和图像处理，如视频监控、自动驾驶、图像识别和目标检测等中均具重要应用。目前已出现了许多效果显著的图像去雨算法和去雾算法，但缺少高效的单幅图像去雨雾技术。由于在自然条件中，降雨环境必然存在一定的雾气和水汽，因此，在真实拍摄的雨雾图像中，除雨痕造成的图像噪声外，还存在平稳介质对环境细节的遮挡和干扰。真实环境中，含雾场景的能见度取决于雾的浓度和分布，雾层越浓，该区域灰度图像的像素强度越高。

雨雾图像的场景能见度还与成像距离有关，一般来说，离摄像机越近的场景，受雨滴的影响越大，而远离摄像机的场景主要受雾气的干扰，即雨滴的能见度与场景深度有关。……