单幅图像去雾算法.pdf

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1、计算机与现代化2015年第5期JISUANJIYUXIANDAIHUA总第237期文章编号：1006-2475(2015)05-0040-08单幅图像去雾算法陈伟，范新南，李敏，汪耕任(河海大学物联网工程学院，江苏常州213022)摘要：目前图像去雾算法研究大多忽略颜色失真问题，特别是存在高亮度区域的图像复原，针对如何同时保证图像细节与颜色信息问题，本文提出一种基于双边滤波的单幅图像去雾算法。首先，利用巴特沃斯低通滤波直接估计背景空气光，避免对不同尺寸的图像以及对图像不同的分块所引起的误差；然后，利用双边滤波估计大气光幕，代替He算法中softm

2、atting过程，以获得优化的透射图，提高计算效率；最后，在HSV空间利用亮度增益函数对复原图像进行颜色校正，最终获得复原图像。仿真实验通过与几种经典算法的比较验证本文算法在色彩保真度及算法鲁棒性等方面的有效性。关键词：巴特沃斯低通滤波；双边滤波；HSV；亮度增益函数；颜色校正中图分类号：TP391文献标识码：Adoi：10．3969／j．issn．1006-2475．2015．05．009SingleImageHazeRemovalAlgorithmCHENWei，FANXin-nan，LIMin，WANGGeng—Yen(CollegeofI

3、nternetofThingsEngineering，HohaiUniversity，Changzhou213022，China)Abstract：Atpresent，mastofthehazeremovalalgorithmsignorethecolordistortionproblem，especiallyinareaswithhighbrightness．Thispaperproposesasingleimagehazeremovalalgorithmusingthebilateralfilteringtoensuretheimagedet

4、mlandcolorinformationatthesametime．Firstofall，theButterworthlow—passfilterisusedtodirectlyestimatethebackgroundairlightinordertoavoidtheerrorscausedbydifferentsizesofimagesanddifferentblocksofimages．Then，thebilateralfilterisusedtoestimatetheatmosphericlightcurtainsinsteadofth

5、esoftmattingprocessinHe’Salgorithmtoobtaintheoptimumtransmissiondi—agramandimprovethecomputationaleficiency．Finally，thebrightnessgainfunctionisusedtorestorecolorintheHSVspace．Comparedwithseveralclassicalalgorithms，simulationexperimentalresultsverifythecolorcalibrationandtheef

6、fectivenessoftheproposedalgorithm．Keywords：Butterworthlow·passfilter；bilateralfilter；HSV；brightnessgainfunction；colorcalibration大气散射模型，通过估计大气透射率、大气光亮度等0引言参数，进而恢复清晰图像。经典算法主要有：雾霾的形成主要是由于大气中的微尘颗粒及水Narasimhan_4等人在场景深度与大气条件信息未知蒸气的存在，当温度下降时，水蒸气凝结成小水珠或的情况下，结合大气散射模型，通过用户交互来获得冰晶与空气中的微

7、尘颗粒相结合形成J。这些颗粒必要的附加信息，实现雾天单幅图像的复原，然而该物对于地表反射光产生散射作用，从而导致户外场景算法只能全局地恢复图像，不能进行局部修正；He的光学成像系统受到巨大影响。它使得捕获的图像等人提出了一种暗原色先验算法，是视觉领域的重大能见度与对比度降低J，直接限制了交通监测、物体突破，用于图像的去雾取得了很好的复原效果，但该跟踪、户外目标识别、卫星遥感监测等智能视觉系统算法利用软件抠图对介质透射率进行细化复杂度高、的运用。因此，利用有效且快速的去雾方法增强效率较低，且对天空、白云等不存在暗原色的高亮度所获数据的有效性和可用性

8、具有重要的现实意义。区域处理会出现明显的颜色失真。针对这些问题，近基于物理模型的场景复原方法是目前较为流行年来涌现了许多改进方法，文献[