基于二阶变分模型的图像去雾

摘要：

基于暗原色先验理论的算法可以对不同场景下的雾天图像进行有效去雾, 但是去雾后图像通常含有噪声且部分细节保持效果欠佳. 二阶变分模型以二阶导数为正则项, 可用于图像去噪, 具有良好的边缘保持效果. 文中首先通过暗原色先验方法估算出有雾图像大气光值与原始的透射率图, 然后将非线性扩散模型运用到透射率图的求解中,再将其分别与二阶变分模型拉普拉斯变分模型、Hessian矩阵变分模型、总广义变分模型、总曲率变分模型结合, 提出了4种二阶去雾模型(H-LV模型、H-HMV模型、H-TGV模型和H-TCV模型). 为了提高计算效率, 文中为4种模型设计了相应的交换方向乘子算法, 通过引入辅助变量, 使拉格朗日乘子不断更新迭代, 直到能量方程收敛, 输出去雾图像. 最后采用 LIVE Image Defogging 图像数据库对所提模型和算法进行了实验验证. 结果表明, 所提图像去雾变分模型得到的图像边缘保持良好, 并能抑制图像噪声.

关键词：暗原色先验、二阶变分模型、二阶去雾模型、交换方向乘子算法、图像去噪

所属期刊栏目：31

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61772294;中国博士后基金面上项目2017M612204

在线出版日期：2019-12-04（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：1981-1994