二色散射模型去雾算法

资 源 简 介

二色散射模型去雾算法

详 情 说 明

二色散射模型去雾算法是一种基于物理模型的图像去雾方法，主要用于提升雾天图像的清晰度。该算法通过分析雾霾对光线的散射效应，建立数学模型来还原原始场景的光照信息，从而去除雾气对图像质量的影响。

核心原理 二色散射模型假设雾霾对光线的散射主要包含两种成分：大气光（全局光照）和物体反射光。算法通过估计这两个分量，结合深度信息（即场景中各点与相机的距离），计算出去雾后的图像。深度图的获取是关键步骤，可以通过立体视觉、深度学习或其他传感器（如LiDAR）获得。

算法流程 大气光估计：通常选取图像中最亮的区域作为大气光的近似值。 透射率计算：结合深度信息，计算光线穿透雾霾到达相机的衰减程度。 恢复清晰图像：利用二色散射模型，修正原始图像的光照分布，去除雾霾影响。

效果与优化 相比传统去雾算法（如暗通道先验），二色散射模型在保留细节和颜色真实性方面表现更好，尤其适用于雾霾分布不均匀的场景。优化方向包括深度图精度的提升和实时计算的效率改进。

应用场景 该算法广泛应用于自动驾驶、航拍图像增强和监控系统，有效提升低能见度环境下的图像可用性。