结合对比度与亮度相似度估算透射率实现图像去雾

唐斌; 王永平; 陈清容; 段春红; 龙文

doi:10.37188/CJLCD.2026-0041

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结合对比度与亮度相似度估算透射率实现图像去雾

图像处理 | 更新时间：2026-09-12

- 结合对比度与亮度相似度估算透射率实现图像去雾
- Atmospheric transmittance estimation for image dehazing using contrast and luminance similarity
- 液晶与显示 2026年41卷第6期页码：894-907
- 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：
  
  唐斌，男，硕士，讲师，2011年于贵州大学获得硕士学位，主要从事机器视觉、进化计算等方面的研究。E-mail：tangbin54@163.com
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目(62362007);贵州省高层次创新型人才项目（黔科合平台人才-GCC［2023］006）
- DOI：10.37188/CJLCD.2026-0041
  中图分类号： TP391.4
- CSTR：32172.14.CJLCD.2026-0041
- 收稿：2026-03-17，
  
  修回：2026-04-25，
  
  纸质出版：2026-06-06
- 稿件说明：
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唐斌, 王永平, 陈清容, 等. 结合对比度与亮度相似度估算透射率实现图像去雾[J]. 液晶与显示, 2026,41(6):894-907.

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.
唐斌, 王永平, 陈清容, 等. 结合对比度与亮度相似度估算透射率实现图像去雾[J]. 液晶与显示, 2026,41(6):894-907. DOI： 10.37188/CJLCD.2026-0041. CSTR： 32172.14.CJLCD.2026-0041.

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

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