去雾处理

资 源 简 介

去雾处理

详 情 说 明

去雾处理是指通过算法消除图像中因雾气或灰尘导致的模糊和低对比度现象，恢复图像的清晰度和色彩。这项技术在计算机视觉、遥感图像处理和自动驾驶等领域都有重要应用。

实现去雾处理通常需要先生成深度图，深度图能够反映场景中各点与相机的距离信息。常用的去雾算法基于以下核心思路：

暗通道先验原理：自然图像中大多数局部区域至少有一个颜色通道的值很低，利用这个特性可以估计雾的浓度。

大气散射模型：建立雾化图像与清晰图像之间的物理关系模型，通过求解该模型反推出原始清晰图像。

透射率估计：计算每个像素位置的透射率，表示光线在穿过雾气时的衰减程度。

在MATLAB中实现时，通常会先读取输入的有雾图像，然后计算暗通道图像。接着估计大气光值，这通常是图像中最亮的像素值之一。之后计算透射率图，并对其进行细化处理以避免光晕效应。最后利用大气散射模型恢复出无雾图像。

深度图的生成则是通过分析图像各区域的颜色信息与透射率之间的关系得到，它反映了场景的几何结构信息。值得注意的是，去雾处理的效果很大程度上取决于透射率估计的准确性，这也是算法优化的重点方向。