改进的海雾图像去除方法

摘要

针对传统去雾处理复原得到的图像清晰度和对比度较低、整体颜色偏暗的问题,提出了一种改进的图像去雾方法,应用于海上含雾图像处理中.首先,获取含雾图像的暗通道及最小值图像,将含雾图像转换到HSV颜色空间计算各个像素点的颜色衰减率,对其按降序排序取前10％中的最小值作为亮暗部分界阈值,据此计算出HSV暗部图像区域(IHSV_dark).通过引入变差函数来判断像素点是否来自于高亮区域,并获得基于变差函数的变差暗部图像区域(IVAM_dark).对两个暗部图像区域做并运算,得到用于估计暗区域大气环境光值的暗部图像Idark.将像素值进行递减排序,选取前1‰的像素点所对应雾化降质图像像素点集合的平均值作为Adark的值.其次,提出一种基于多级权重相对总变差模型的去纹理方法,对最小值图进行滤波作为粗估计的透射率图,并使用透射率函数对其进行调整,弱化亮部图像的去雾,增强暗部图像的去雾.最后,提出一种最小方差中值引导滤波算法对调整后的透射率进行优化,根据雾天图像降质模型得到复原后的清晰图像.实验结果表明,提出的算法与基于暗通道先验理论以及融合变差函数和形态学滤波的去雾算法相比,获得的复原图像信息熵、平均梯度、对比度及雾霾浓度评价指标(FADE)等指标均有显著提升,更加清晰.