结合自适应分割策略的图像去雾算法.pdf

图像去雾技术是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，其主要目标是恢复雾霾环境下拍摄的图像的真实清晰度。本文提出的“结合自适应分割策略的图像去雾算法”旨在解决基于暗通道先验的去雾方法中可能出现的局部失真问题。 暗通道先验是一种常见的图像去雾方法，它假设在任何小的局部区域内，至少有一个颜色通道存在非常低的亮度值，这主要是由于雾气对光线的散射导致的。然而，这种方法在处理某些特定区域，如天空，时可能会出现失真，因为它并不考虑图像的具体结构和细节。 该新算法通过以下步骤实现对这一问题的改进： 1. **大气光估计**：使用四叉树分解算法来更精确地估计大气光。四叉树是一种数据结构，能有效处理图像的分层和分解，从而更准确地获取全局信息，有助于改善大气光的估计，减少因估计不准确带来的去雾效果失真。 2. **自适应阈值分割**：接着，结合暗通道图像的直方图分布特性，利用最大类间方差策略（Otsu's method）自适应地确定图像分割阈值。最大类间方差法是一种自动选择最佳分割阈值的方法，它能够根据像素的灰度分布将图像分成两个类别，使得类间方差最大化，从而确保图像的对比度和细节得到保留。 3. **优化透射率**：以自适应分割得到的阈值作为先验知识，优化图像的透射率估计。透射率反映了雾对光的衰减程度，准确的透射率估计对于去除雾气至关重要。 4. **Gamma校正**：应用Gamma校正算法来提升图像的整体对比度，使去雾后的图像看起来更加自然且细节丰富。Gamma校正是一种非线性色彩校正技术，常用于调整图像的亮部和暗部，增强视觉效果。 通过以上步骤，该算法有效地避免了暗通道先验算法在处理特定区域（如天空）时可能出现的失真问题，同时提高了去雾后图像的视觉质量和客观评价指标。实验证明，相比于其他去雾算法，该算法的性能更优，恢复的图像视觉效果良好。 这项工作对于提升雾霾天气下的图像质量，尤其是在安防监控、无人机侦查等领域有着实际的应用价值。它不仅推动了图像去雾技术的发展，也为后续研究提供了新的思路和方法。