基于暗通道先验理论的去雾算法

资 源 简 介

基于暗通道先验理论的去雾算法

详 情 说 明

基于暗通道先验的去雾算法是一种经典的图像去雾方法，其核心思想源于对自然无雾图像的统计观察。该算法通过分析雾天图像的物理退化模型，利用暗通道先验特性估算关键参数，最终实现清晰图像的恢复。

在雾天成像模型中，图像退化主要受大气散射效应影响，包含大气光和透射率两个关键因素。暗通道先验理论指出，在绝大多数非天空的局部区域，至少存在一个颜色通道的某些像素具有极低的强度值。这一统计规律为算法提供了重要约束条件。

算法实现主要分为三个步骤：首先通过计算局部区域的最小通道值来获取暗通道图像；然后基于暗通道先验假设定位最亮区域，估计全局大气光成分；最后利用暗通道数据推算透射率分布，建立物理模型恢复无雾图像。

该方法能有效处理中等浓度雾霾，但存在对浓雾区域估计偏差和天空区域失真的局限性。后续改进算法通常会结合软抠图、导向滤波等技术优化透射率估计，或在暗通道计算时引入自适应权重以提升边缘保持能力。该理论为后续基于深度学习的去雾方法提供了重要的物理模型基础。