基于空域分解的雾天图像增强方法

王 鹏，齐 洁，张 鑫，邓守京，孙莉莉

(1.大连交通大学 软件学院，辽宁 大连 116028；2.大连口岸物流网有限公司，辽宁 大连 116000)

0 引言

雾与霾是特定气候条件与人类活动相互作用的结果。在空气中悬浮的大量颗粒物会导致拍摄得到的图像质量下降，对计算机视觉应用造成不利影响。对图像进行去雾处理已经成为图像增强领域的主要研究课题之一。

图像去雾技术主要分为两大类：基于图像的去雾方法[1-3]与基于物理模型的场景复原方法[4-6]。芮义斌等人[7]结合雾天图像和场景景深强度关系对交互式图像进行去雾操作，实现了用户对于图像的主观判断先验经验与模型的结合，获得良好的图像去雾效果。禹晶等人[8]设计了一种快速图像去雾算法，利用双边滤波算法合理地估计大气消散函数，进而得到场景反射率，以提高图像的清晰度。为了对高分辨率图像进行去雾，周首峰等人[9]提出将暗通道先验理论与高斯滤波算法结合，对去雾图像进行恢复，优化了算法的计算量。於敏杰等人[10]同时利用不同的算法得到的透射图以及初步去雾图像，得到复原图像，对灰度图像也同样适用。唐宁等人[11]利用双边滤波局部估计雾浓度，间接求取大气耗散函数，最终通过变换的大气散射模型恢复无雾图像。方帅等人[12]设计了针对夜间图像进行去雾的算法，基于信息熵的传输图粗估计的方法，去除不均匀光照影响，提高图像质量。王殿伟等人[13]利用统计截断方法去估计大气光值，并结合暗通道进行粗略估计投射图从而对雾天图像进行去雾。……