使用暗通道的单图像除雾

资 源 简 介

使用暗通道的单图像除雾

详 情 说 明

图像去雾技术旨在从受大气散射影响的图像中恢复清晰场景。暗通道先验是一种有效的单幅图像去雾方法，它基于一个关键观察：在户外无雾图像的非天空区域局部块中，至少有一个颜色通道的像素值非常低（接近零）。这一现象被称为暗通道先验。

暗通道去雾的主要实现步骤包括：首先计算输入图像的暗通道，这是通过取每个像素在三个颜色通道中的最小值，然后在局部窗口内取最小值得到的。其次，通过暗通道估计全局大气光值，通常选择暗通道中最亮的0.1%像素对应的原始图像像素的平均值。接着利用暗通道和大气光值估计透射率图，透射率描述了光线在介质中传播后未被散射的比例。

软铺垫是去雾过程中的重要技术，用于处理天空等明亮区域的问题。由于这些区域本身就可能具有较高的像素值，直接应用暗通道先验会导致过度估计雾浓度。软铺垫通过引入一个阈值，对透射率进行调整，避免在这些区域产生明显的去雾伪影。

在实现过程中还需要注意透射率的精细化处理。原始透射率图可能存在块效应，需要通过引导滤波等技术进行边缘保留的平滑处理，以获得更自然的去雾效果。最后，根据估计的大气光和透射率，通过大气散射模型重建无雾图像。

这种方法虽然计算效率高且效果显著，但在处理大面积天空或白色物体时仍需谨慎。后续研究提出了许多改进方案，如结合颜色衰减先验或深度学习技术来进一步提升去雾质量。