基于形态学和高斯滤波的图像快速去雾算法 图像滤波算法.pdf

本文介绍了一种基于形态学和高斯滤波的图像快速去雾算法，旨在解决暗通道先验除雾算法运算效率低和恢复图像中出现Halo效应的问题。暗通道先验是图像去雾的一种常用方法，但其计算复杂度较高，且可能在恢复图像时引入不理想的Halo现象。 该算法利用暗通道先验估计全局大气光值，这是去除雾气的关键步骤。暗通道先验认为在自然图像中存在某些局部区域，几乎所有的颜色分量都非常暗，这些区域通常对应于雾中的无雾部分。通过找到这些暗通道，可以推断出大气光的强度。 接下来，对最小通道图进行形态学开操作过滤，这一操作可以有效地去除图像中的噪声和小颗粒，同时保持大尺度的结构信息。形态学开操作是由腐蚀后跟膨胀两步组成，可以消除小的不连续性并平滑图像边缘。 为了进一步降低由开操作产生的像素差异，算法采用了高斯滤波进行平滑处理。高斯滤波器能有效地模糊图像，减少高频噪声，同时保留图像的主要结构。它通过对每个像素应用一个高斯函数来实现，使得邻近像素的权重逐渐减小，从而平滑图像。 然后，通过膨胀操作消除相邻区域之间的梯度，确保图像的连续性，并更精确地估计透射率。透射率是衡量雾气对光线阻挡程度的重要参数，准确估计透射率对于恢复清晰图像至关重要。 利用大气散射物理模型，结合已估计的透射率和大气光值，快速、准确地重构出无雾图像。大气散射模型考虑了光线在穿过大气层时的散射现象，通过反向传播这些物理过程，可以恢复出原始无雾图像的细节和色彩。 实验结果显示，该算法不仅能够得到良好的去雾效果，生成细节丰富、对比度和亮度适宜的恢复图像，而且显著降低了时间复杂度，提高了运算效率。因此，这种基于形态学和高斯滤波的图像快速去雾算法对于实时或资源有限的环境下的图像处理具有很高的实用价值，特别是在无人机航拍、监控系统以及自动驾驶等领域。