单幅图像的暗原色先验去雾改进算法

资 源 简 介

单幅图像的暗原色先验去雾改进算法

详 情 说 明

单幅图像的暗原色先验去雾改进算法是针对传统暗原色先验（Dark Channel Prior）方法在天空或明亮区域易出现色彩失真的问题提出的优化方案。传统暗原色先验基于统计规律，认为无雾图像的局部区域至少有一个颜色通道的强度很低，但这一假设在天空等高亮区域不成立，导致去雾后产生明显失真。

改进算法的核心思路在于动态调整透射率估计过程，避免对高亮区域过度处理。首先，算法通过自适应阈值区分天空与非天空区域，对天空区域采用不同的透射率计算策略。其次，引入亮度补偿机制，在估计大气光值时结合区域亮度分布，减少明亮区域的颜色偏移。最后，通过引导滤波优化透射率图，保留边缘细节的同时抑制块效应。

该算法的Matlab实现通常包含以下关键步骤：暗通道计算、天空区域检测、自适应透射率估计、大气光修正以及引导滤波后处理。通过分区域处理和参数自适应调整，显著改善了天空区域的色彩自然度，同时保持其他区域的去雾效果。代码中详细的注释可帮助理解每个模块的数学推导与实现逻辑，例如透射率修正公式的物理意义、滤波参数的选择依据等。

此外，改进算法还兼容不同场景的雾气浓度，通过分析暗通道的统计特性自动调节增强强度，避免了人工调参的需求。这一特性使其适用于监控、航拍等多种实际场景的图像增强需求。