​有雾天气下图像清晰化方法研究

资 源 简 介

​有雾天气下图像清晰化方法研究

详 情 说 明

在有雾天气条件下拍摄的图像往往存在对比度低、色彩失真等问题。针对这一问题，研究者们开发了多种图像清晰化方法。这些技术从不同角度入手，旨在恢复雾天图像的清晰度和色彩保真度。

传统方法中，直方图均衡化和Retinex算法是常用的图像增强技术。直方图均衡化通过重新分布像素值来增强对比度，而Retinex算法则模拟人类视觉系统对光照和反射的感知能力。这些方法虽然简单易实现，但对严重雾化图像效果有限。

基于物理模型的方法则更进一步，其中暗通道先验算法尤为突出。该方法通过分析无雾图像的统计特性，估计大气散射模型中的透射率和大气光成分，然后进行逆向计算去除雾效。这类方法能更真实地还原场景，但对深度变化剧烈的场景可能出现光晕现象。

近年来，深度学习技术在图像去雾领域展现了强大潜力。卷积神经网络通过大量雾天-清晰图像对的训练，可以自动学习雾化特征并实现端到端的去雾处理。这类方法在保持图像细节和色彩自然度方面表现出色。

无论采用哪种方法，评估去雾效果时都应综合考虑图像清晰度、色彩还原度、细节保留程度等指标。实际应用中还需根据场景特点和处理效率要求选择合适方案。