基于雾气浓度估计的图像去雾算法

摘要：

根据雾气浓度的视觉特征，提出一种雾气浓度估计模型。在此基础上，结合大气散射模型，提出一种新的图像去雾算法。首先，基于雾气浓度估计模型计算出雾气浓度量化图，利用模糊聚类算法在量化图中识别出雾气最浓区域并估计出全球光；然后，对量化图中的“非雾气最浓”区域再次进行聚类处理，根据文中所提最优透射率评价指标估计出每个聚类单元的透射率，将全球光与透射图以及有雾图像导入散射模型，便可达到去雾的目的；最后，针对去雾后图像较实际场景偏暗，提出一种基于小波域的多尺度锐化算法进行增强处理，以改善其主观视觉质量。实验结果表明，本文算法与现有主流算法相比，具有更好的去雾效果，并且其计算速度也相对较快。

关键词：图像去雾、模糊聚类、雾气浓度估计模型、导向滤波器、大气散射模型

所属期刊栏目：42

分类号：X83;TQ1

资助基金：国家自然科学基金61571241;江苏省高校自然科学研究重大项目15KJA510002;江苏省产学研前瞻性联合研究项目BY2014014资助Supported by National Natural Science Foundation of China61571241;Key University Science Research Project of Jiangsu Province15KJA510002;Prospective Joint Research Project of Jiangsu ProvinceBY2014014

在线出版日期：2016-10-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共13页

页码：1367-1379