基于自适应gamma校正估计的图像去雾算法

• 作者: 吴正平 岑帅红
• 来源期刊: 液晶与显示
• 学科: 工学
• 关键词: 图像去雾 gamma校正 最小通道 四叉树 高斯相对性
• 年，卷（期）: 2022,（1）
• 所属期刊栏目: 图像处理|Image Processing
• 页码范围: 106-115
• 页数: 10页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.37188/CJLCD.2021-0182

摘要

针对当前流行的图像去雾算法存在去雾过度造成图像颜色失真,或者去雾不足等问题,提出了一种自适应gamma校正估计的图像去雾算法.首先根据图像亮度,利用不同的gamma校正函数拟合不同场景深度下有雾图像与无雾图像之间的关系,自适应估算出无雾图像最小通道,并通过引导滤波算法进行修正,保持局部区域内线性的关系,进而根据大气散射模型得到初始透射率,然后通过高斯相对性进行优化;另外,通过增加搜索领域,将有雾图像的蓝色通道上半部分作为输入对四叉树算法进行改进,得到场景最深处所对应的有雾图像像素值作为大气光值;最后通过gamma校正函数对复原图像的亮度进行增强.实验结果表明复原图像的对比度、平均梯度分别平均提高了40.66％,20.98％,并具有较高的信息熵.上述算法去雾显著,复原图像具有较高的清晰度.