基于偏振度优化与大气光校正的图像去雾

摘要：

为提高偏振去雾算法对雾气场景的恢复能力,提出一种偏振度优化与大气光校正的偏振图像去雾算法.首先,依据雾气场景亮度分布,使用导向滤波将雾气图像分解为亮面残差和暗面残差;其次,扩大亮面残差对应的偏振度值,削减暗面残差对应的偏振度值以优化偏振度,该偏振度可将大气光图像模糊;最后,利用偏振度在亮面和暗面残差上的差异,对大气光强度进行校正,以使其随雾气的变化规律满足大气退化模型.实验结果表明:本文算法的去雾图像相较原雾气图像,对比度提高3.07倍、信息熵提高9.21％、标准差提高61.86％.且在不同浓度模拟雾气环境中,本文算法都有较为优异的SSIM、PSNR和CIEDE2000.相较于现有先进图像去雾算法,本文算法去雾效果明显,可以有效地复原雾气中场景的细节信息.

关键词：图像去雾、偏振度优化、大气光图像模糊、图像强度校正、导向滤波残差

所属期刊栏目：31

分类号：TP394.1(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金No.62105068

在线出版日期：2023-07-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共14页

页码：1827-1840