【单幅图像自动去雾新算法】
在计算机视觉和图像处理领域，图像去雾是一个重要的研究课题，特别是在户外监控和自动驾驶等应用场景中。当图像在雾天环境下拍摄时，由于大气散射的影响，图像会呈现出低对比度和色彩褪色的现象，这严重阻碍了图像信息的准确提取和分析。因此，开发有效的图像去雾算法对于提高图像质量至关重要。
本文介绍的是一种针对单幅图像的自动去雾新算法，该算法旨在改善雾天拍摄图像的退化现象，提高图像的清晰度。算法将带有雾的RGB图像转换到YCbCr颜色空间。这种颜色空间转换是为了更好地分离图像的亮度和色度信息，以便于在后续处理中聚焦于影响视觉感知的亮度成分。
接着，算法在亮度分量上执行多尺度Retinex处理。Retinex理论是一种模拟人眼视觉系统的图像处理方法，它通过计算图像局部的光强比来增强图像的对比度和细节。多尺度处理则允许算法在不同分辨率级别上处理图像，以适应不同尺度的雾气影响。
然后，利用图像清晰度评价指标来调控反色变换和中值滤波的操作。反色变换可以增强图像的对比度，而中值滤波可以去除噪声和不连续的结构，这两步操作有助于得到更准确的传播图，即图像中各像素点的透射率估计。
通过传播图和初始图像的组合，可以得到去雾后的复原图像。这种方法结合了物理模型和图像处理技术，能够在一定程度上恢复雾天图像的真实色彩和对比度，提升图像的视觉效果。
实验结果表明，该新算法在改善雾天图像退化现象方面表现出良好的性能，能够有效提高图像的清晰度。与传统的图像增强方法相比，如直方图均衡化，该算法考虑了雾天图像的特殊性，能更好地处理景深变化和色彩失真的问题。
这篇论文提出的单幅图像自动去雾新算法在理论和实践中都有一定的创新性和实用性。它不仅适用于图像的视觉增强，还可能应用于需要高清晰度图像的领域，如交通监控、无人机侦查和户外摄影等。然而，该算法可能还需要针对特定环境和复杂雾况进行优化，以进一步提升处理效果和鲁棒性。
