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通常会受到散射效应的影响，导致画面模糊、对比度下降以及色彩失真。针对这一问题，研究者们提出了多种图像清晰化方法，旨在恢复雾天图像的视觉质量。

传统图像增强方法 传统方法主要依赖于直方图均衡化、对比度拉伸等技术，通过调整图像的像素分布来增强视觉效果。这类方法计算简单，但往往无法有效区分雾气和真实场景信息，容易造成局部过增强或细节丢失。

基于物理模型的去雾算法 这类方法从大气散射模型出发，通过估计大气光值和透射率来还原无雾图像。其中暗通道先验算法具有代表性，它假设局部区域至少存在一个颜色通道的像素值极低，从而推断透射率并恢复清晰图像。这类方法对自然场景效果显著，但对天空等明亮区域可能出现光晕现象。

深度学习去雾方法 近年来，基于卷积神经网络的方法通过端到端训练直接学习雾图到清晰图的映射关系。此类方法能够自适应不同浓度的雾霾，且在复杂场景下表现出更强的鲁棒性。生成对抗网络的引入进一步提升了去雾结果的自然度和细节保留能力。

评价指标与应用场景 去雾效果通常通过峰值信噪比（PSNR）和结构相似性（SSIM）等指标量化评估。实际应用中需权衡算法实时性与去雾效果，例如交通监控系统更注重处理速度，而卫星图像分析则优先保证细节还原精度。

当前研究趋势集中在多模态数据融合和轻量化网络设计方向，旨在提升算法在极端天气下的适应性和移动端的部署效率。