Atmospheric transmittance estimation for image dehazing using contrast and luminance similarity

TANG Bin; WANG Yongping; CHEN Qingrong; DUAN Chunhong; LONG Wen

doi:10.37188/CJLCD.2026-0041

您当前的位置：

首页 >

文章列表页 >

Atmospheric transmittance estimation for image dehazing using contrast and luminance similarity

Image Processing | 更新时间：2026-09-12

- Atmospheric transmittance estimation for image dehazing using contrast and luminance similarity
- Chinese Journal of Liquid Crystals and Displays Vol. 41, Issue 6, Pages: 894-907(2026)
- 作者机构：
  
  1.贵州财经大学信息学院，贵州贵阳 550025
  2.贵州财经大学信息学院算法与计算复杂性实验室，贵州贵阳 550025
  3.贵州财经大学数学与统计学院，贵州贵阳 550025
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  National Natural Science Foundation of China(62362007);Guizhou Provincial High-level Innovative Talent Project of China （Qian Ke He Platform Talent - GCC［2023］006）
- DOI：10.37188/CJLCD.2026-0041
  CLC： TP391.4
- CSTR：32172.14.CJLCD.2026-0041
- Received：17 March 2026，
  
  Revised：2026-04-25，
  
  Published：06 June 2026
- 稿件说明：
移动端阅览
TANG Bin, WANG Yongping, CHEN Qingrong, et al. Atmospheric transmittance estimation for image dehazing using contrast and luminance similarity[J]. Chinese Journal of Liquid Crystals and Displays, 2026, 41(6): 894-907.
DOI：

TANG Bin, WANG Yongping, CHEN Qingrong, et al. Atmospheric transmittance estimation for image dehazing using contrast and luminance similarity[J]. Chinese Journal of Liquid Crystals and Displays, 2026, 41(6): 894-907. DOI： 10.37188/CJLCD.2026-0041. CSTR： 32172.14.CJLCD.2026-0041.

摘要

为了解决有雾图像能见度低和去雾图像亮度偏暗问题，提出一种基于对比度和亮度相似度的透射率估算新方法实现图像去雾。首先，根据对比度和亮度相似度构建可微图像质量目标函数，最大化该函数获取透射率的闭合解析解，并使用反馈机制向上修正透射率。然后，提出一种基于暗通道与四叉树分解的候选大气光生成方法，通过选取候选集的次大值增强大气光估计的鲁棒性。最后，使用大气散射模型完成图像复原及亮度增强。实验结果表明，所提算法在多项图像质量评价指标上均优于对照算法。在无参考评价方面，可见边缘梯度比例、饱和像素比例及BRISQUE等指标的均值表现最佳，其中平均梯度比例均值提升不低于11.0%，饱和像素比例平均值降幅不低于30.4%。在全参考评价方面，PSNR均值较同类算法提高不低于9.5%。此外，算法平均运行时间降低不低于12.76%。综合而言，所提算法在有效提升图像能见度和亮度的同时，亦具备良好的计算效率。

Abstract

To address the issues of low visibility in hazy images and dim brightness in dehazed results， a new transmittance estimation method based on contrast and luminance similarity is proposed for image dehazing. First， a differentiable image quality objective function is constructed using contrast and luminance similarity， from which a closed-form analytical solution for transmission is derived by maximizing the function. The transmission is then refined upward via a feedback mechanism. Next， a candidate atmospheric light generation method based on the dark channel prior and quadtree decomposition is introduced， which enhances the robustness of atmospheric light estimation by selecting the second-largest value from the candidate set. Finally， the haze-free image is recovered and enhanced using the atmospheric scattering model. Experimental results show that the proposed algorithm outperforms comparative methods across multiple image quality metrics. In terms of no-reference evaluation， it achieves superior mean performance in visible edge gradient ratio， saturated pixel ratio， and BRISQUE， with an average gradient ratio improvement of at least 11.0% and a reduction in saturated pixel ratio of at least 30.4%. For full-reference evaluation， the average PSNR is improved by at least 9.5% compared to similar algorithms. Moreover， the average runtime is reduced by no less than 12.76%. Overall， the proposed algorithm can effectively enhances both image visibility and brightness while maintaining high computational efficiency.

关键词

Keywords

references

FANG X Y ， HU X N ， LI B L ， et al . Orbital angular momentum-mediated machine learning for high-accuracy mode-feature encoding ［J］. Light： Science Applications ， 2024 ， 13 （ 1 ）： 49 . doi: 10.1038/s41377-024-01386-5 http://dx.doi.org/10.1038/s41377-024-01386-5

WANG Y F ， LIAO K ， ZHANG K ， et al . Reconfigurable versatile integrated photonic computing chip ［J］. eLight ， 2025 ， 5 （ 1 ）： 20 . doi: 10.1186/s43593-025-00098-6 http://dx.doi.org/10.1186/s43593-025-00098-6

夏平，李子怡，雷帮军，等 . 小波DehazeFormer网络的道路交通图像去雾［J］. 光学精密工程， 2024 ， 32 （ 12 ）： 1915 - 1928 ． doi: 10.37188/ope.20243212.1915 http://dx.doi.org/10.37188/ope.20243212.1915

XIA P ， LI Z Y ， LEI B J ， et al . Wavelet DehazeFormer network for road traffic image dehazing method ［J］. Optics and Precision Engineering ， 2024 ， 32 （ 12 ）： 1915 - 1928 . （in Chinese） . doi: 10.37188/ope.20243212.1915 http://dx.doi.org/10.37188/ope.20243212.1915

陈清江，杨双 . 频域特征蒸馏的双尺度融合图像去雾网络［J］. 光学精密工程， 2025 ， 33 （ 6 ）： 916 - 927 ． doi: 10.37188/ope.20253306.0916 http://dx.doi.org/10.37188/ope.20253306.0916

CHEN Q J ， YANG S . Dual scale fusion image dehazing algorithm based on frequency-domain feature distillation ［J］. Optics and Precision Engineering ， 2025 ， 33 （ 6 ）： 916 - 927 . （in Chinese） . doi: 10.37188/ope.20253306.0916 http://dx.doi.org/10.37188/ope.20253306.0916

李雄心，夏丰领，张靠民，等 . 强化边缘特征提取的双分支融合真实图像去雾［J］. 光学精密工程， 2025 ， 33 （ 2 ）： 247 - 261 ． doi: 10.37188/ope.20253302.0247 http://dx.doi.org/10.37188/ope.20253302.0247

LI X X ， XIA F L ， ZHANG K M ， et al . Enhanced edge feature extraction dual branch fusion network for real image dehazing ［J］. Optics and Precision Engineering ， 2025 ， 33 （ 2 ）： 247 - 261 . （in Chinese） . doi: 10.37188/ope.20253302.0247 http://dx.doi.org/10.37188/ope.20253302.0247

CHEN D D ， HE M M ， FAN Q N ， et al . Gated context aggregation network for image dehazing and deraining ［C］. 2019 IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision （WACV）. Waikoloa， HI， USA ： IEEE ， 2019 ： 1375 - 1383 . doi: 10.1109/wacv.2019.00151 http://dx.doi.org/10.1109/wacv.2019.00151

ZAMIR S W ， ADITYA A ， KHAN S ， et al . Multi-stage progressive image restoration ［C］. 2021 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition （CVPR）. Nashville， TN， USA ： IEEE ， 2021 ： 14816 - 14826 . doi: 10.1109/cvpr46437.2021.01458 http://dx.doi.org/10.1109/cvpr46437.2021.01458

CUI Y N ， REN W Q ， KNOLL A . Omni-kernel network for image restoration ［C］// Proceedings of the 38th AAAI Conference on Artificial Intelligence . Vancouver， Canada ： AAAI Press ， 2024 ： 1426 - 1434 . doi: 10.1609/aaai.v38i2.27907 http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i2.27907

牛海鹏，颜昌翔，王一霖，等 . 基于快速局部对比度和目标特征的星图弱小目标检测算法［J］. 液晶与显示， 2024 ， 39 （ 1 ）： 69 - 78 ． doi: 10.37188/cjlcd.2023-0060 http://dx.doi.org/10.37188/cjlcd.2023-0060

NIU H P ， YAN C X ， WANG Y L ， et al . Star map spatial target detection method based on fast local contrast and target features ［J］. Chinese Journal of Liquid Crystals and Displays ， 2024 ， 39 （ 1 ）： 69 - 78 . （in Chinese） . doi: 10.37188/cjlcd.2023-0060 http://dx.doi.org/10.37188/cjlcd.2023-0060

常志文，王立忠，梁晋，等 . 基于图像块分解融合的水下标定图像增强［J］. 中国光学（中英文）， 2024 ， 17 （ 4 ）： 810 - 822 ． doi: 10.37188/co.2023-0218 http://dx.doi.org/10.37188/co.2023-0218

CHANG Z W ， WANG L Z ， LIANG J ， et al . Underwater calibration image enhancement based on image block decomposition and fusion ［J］. Chinese Optics ， 2024 ， 17 （ 4 ）： 810 - 822 . （in Chinese） . doi: 10.37188/co.2023-0218 http://dx.doi.org/10.37188/co.2023-0218

AYOUB A ， EL-SHAFAI W ， EL-SAMIE F EABD ， et al . Enhanced modified contrast enhancement and exposure fusion： a visionary dehazing approach for clarity in hazy imagery ［J］. Multimedia Tools and Applications ， 2025 ， 84 （ 31 ）： 38717 - 38740 . doi: 10.1007/s11042-024-20068-3 http://dx.doi.org/10.1007/s11042-024-20068-3

NISA A K ， VISHNUKUMAR S ， MATHEW P A . Single image dehazing using multi-enhanced image stacking and pyramidal fusion ［J］. Computers and Electrical Engineering ， 2025 ， 128 ： 110737 . doi: 10.1016/j.compeleceng.2025.110737 http://dx.doi.org/10.1016/j.compeleceng.2025.110737

HE K M ， SUN J ， TANG X O . Single image haze removal using dark channel prior ［J］. IEEE Transactions on Pattern Analysis Machine Intelligence ， 2011 ， 33 （ 12 ）： 2341 - 2353 . doi: 10.1109/tpami.2010.168 http://dx.doi.org/10.1109/tpami.2010.168

LING P Y ， CHEN H A ， TAN X ， et al . Single image dehazing using saturation line prior ［J］. IEEE Transactions on Image Processing ， 2023 ， 32 ： 3238 - 3253 . doi: 10.1109/tip.2023.3279980 http://dx.doi.org/10.1109/tip.2023.3279980

KIM J H ， JANG W D ， SIM J Y ， et al . Optimized contrast enhancement for real-time image and video dehazing ［J］. Journal of Visual Communication and Image Representation ， 2013 ， 24 （ 3 ）： 410 - 425 . doi: 10.1016/j.jvcir.2013.02.004 http://dx.doi.org/10.1016/j.jvcir.2013.02.004

张平改，陈洪亮，魏利胜，等 . 基于动态自适应优化模型的新型图像质量增强方法研究［J］. 电子测量与仪器学报， 2025 ， 39 （ 6 ）： 88 - 99 ．

ZHANG P G ， CHEN H L ， WEI L S ， et al . Research on novel image quality enhancement method based on dynamic adaptive optimization model ［J］. Journal of Electronic Measurement and Instrumentation ， 2025 ， 39 （ 6 ）： 88 - 99 . （in Chinese）

NARASIMHAN S G ， NAYAR S K . Contrast restoration of weather degraded images ［J］. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence ， 2003 ， 25 （ 6 ）： 713 - 724 . doi: 10.1109/tpami.2003.1201821 http://dx.doi.org/10.1109/tpami.2003.1201821

RAIKWAR S ， TAPASWI S ， SHARMA R K . Structure based transmission estimation in single image dehazing ［J］. Journal of Visual Communication and Image Representation ， 2024 ， 101 ： 104161 . doi: 10.1016/j.jvcir.2024.104161 http://dx.doi.org/10.1016/j.jvcir.2024.104161

唐斌，陈清容，段春红，等 . 使用像素质量函数和边界约束实现图像去雾［J］. 计算机应用研究， 2023 ， 40 （ 11 ）： 3503 - 3508 ．

TANG B ， CHEN Q R ， DUAN C H ， et al . Image dehazing using pixel quality function and boundary constraint ［J］. Application Research of Computers ， 2023 ， 40 （ 11 ）： 3503 - 3508 . （in Chinese）

WANG W C ， YIN B X ， LI L ， et al . A low light image enhancement method based on dehazing physical model ［J］. Computer Modeling in Engineering Sciences ， 2025 ， 143 （ 2 ）： 1595 - 1616 . doi: 10.32604/cmes.2025.063595 http://dx.doi.org/10.32604/cmes.2025.063595

HE L ， YI Z H ， LIU J S ， et al . ALSP+： fast scene recovery via ambient light similarity prior ［J］. IEEE Transactions on Image Processing ， 2025 ， 34 ： 4470 - 4484 . doi: 10.1109/tip.2025.3586514 http://dx.doi.org/10.1109/tip.2025.3586514

张楠楠，李志伟，郭新军，等 . 使用改进型大气散射模型的双阶段图像修复［J］. 光学精密工程， 2022 ， 30 （ 18 ）： 2267 - 2279 ． doi: 10.37188/OPE.20223018.2267 http://dx.doi.org/10.37188/OPE.20223018.2267

ZHANG N N ， LI Z W ， GUO X J ， et al . Two-stage image restoration using improved atmospheric scattering model ［J］. Optics and Precision Engineering ， 2022 ， 30 （ 18 ）： 2267 - 2279 . （in Chinese） . doi: 10.37188/OPE.20223018.2267 http://dx.doi.org/10.37188/OPE.20223018.2267

WU W D ， YAO M M . Optimization of underwater images based on gray world algorithm and Jaffe-McGlamery models ［J］. Frontiers in Computing and Intelligent Systems ， 2025 ， 11 （ 1 ）： 80 - 84 . doi: 10.54097/papgd308 http://dx.doi.org/10.54097/papgd308

NGO D ， LEE S ， KANG B . Robust single-image haze removal using optimal transmission map and adaptive atmospheric light ［J］. Remote Sensing ， 2020 ， 12 （ 14 ）： 2233 . doi: 10.3390/rs12142233 http://dx.doi.org/10.3390/rs12142233

WANG S L ， REN W Q ， GAO P ， et al . ZRID-Net： zero-reference real-world image dehazing framework via deep self-decoupling and reverse knowledge transfer ［J］. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology ， 2026 ， 36 （ 2 ）： 2034 - 2052 . doi: 10.1109/tcsvt.2025.3609735 http://dx.doi.org/10.1109/tcsvt.2025.3609735

HAUTIÈRE N ， TAREL J P ， AUBERT D ， et al . Blind contrast enhancement assessment by gradient ratioing at visible edges ［J］. Image Analysis Stereology ， 2008 ， 27 （ 2 ）： 87 - 95 .

万丙辰，张选德 . 基于元学习和失真感知的图像质量评价［J］. 液晶与显示， 2024 ， 39 （ 11 ）： 1519 - 1531 ． doi: 10.37188/cjlcd.2024-0141 http://dx.doi.org/10.37188/cjlcd.2024-0141

WAN B C ， ZHANG X D . Image quality assessment based on meta-learning and distortion perception ［J］. Chinese Journal of Liquid Crystals and Displays ， 2024 ， 39 （ 11 ）： 1519 - 1531 . （in Chinese） . doi: 10.37188/cjlcd.2024-0141 http://dx.doi.org/10.37188/cjlcd.2024-0141

VENKATANATH N ， PRANEETH D ， MARUTHI CHANDRASEKHAR B H ， et al . Blind image quality evaluation using perception based features ［C］// 2015 Twenty First National Conference on Communications （NCC） . Mumbai， India ： IEEE ， 2015 ： 1 - 6 . doi: 10.1109/ncc.2015.7084843 http://dx.doi.org/10.1109/ncc.2015.7084843

MITTAL A ， SOUNDARARAJAN R ， BOVIK A C . Making a “completely blind” image quality analyzer ［J］. IEEE Signal Processing Letters ， 2013 ， 20 （ 3 ）： 209 - 212 . doi: 10.1109/lsp.2012.2227726 http://dx.doi.org/10.1109/lsp.2012.2227726

Views

123

下载量

CSCD

Alert me when the article has been cited

提交

Tools

Publicity Resources

Nighttime dehazing algorithm of dark channel and bright channel fusion optimization

Image enhancement algorithm based on global and local multi features

Color tograyscale algorithm based on local contrast enhancement in contourlet transform domain

Liquid crystal achromatic polarization rotator

A spatiotemporal consistency-based robust fusion method for collaborative perception

Related Author

WANG Yongping

CHEN Qinrong

DUAN Chunhong

LONG Wen

Peng-fei LI

Xiao-hai HE

Lin-bo QING

Wei SHI

Related Institution

College of Electronics and Information Engineering, Sichuan University

The Second Research Institute of Civil Aviation Administration of China

Zhuhai City Polytechnic

School of Electronic and Information Engineering, Changchun University of Science and Technology

Department of Applied Physics, Hebei University of Technology

AI问答

Address：No.3888 Dong Nanhu Road, Changchun, Jilin, China 130033 Postal code：130033
Tel：0431-86176059 Email：yjxs@ciomp.ac.cn
Technical support is provided by Beijing Founder electronics co., LTD 吉ICP备11002662号-17 京公网安备11010802024621
It is recommended to read the content of this site in Chrome&IE9+. Please switch to extreme mode in browser 360.
Cookies We use cookies to help provide and enhance our service and tailor content. By continuing, you agree to the use of cookies.

⁰