Dieses Dokument schlägt eine Methode zur Entfernung von Nebel aus Bildern vor, die auf einer falschen Schätzung der atmosphärischen Helligkeit und Problemen mit Farbsättigung und geringer Helligkeit in hellen Bereichen nach der Nebelentfernung basiert. Diese Methode verwendet die Segmentierung von Superpixeln für eine feinere Segmentierung von vernebelten Bildern, gruppiert Bereiche mit ähnlichen Tiefenmerkmalen als Superpixelblöcke und ersetzt das traditionelle feste Filterfenster durch einen Superpixelblock, um Effekte Blocks in Bereichen mit starken Gradienten effektiv zu unterdrücken; Segmentierung von hellen und dunklen Bereichen durch adaptive Schwellenwertsegmentierung und Verwendung einer gemischten dunklen Kanalstrategie, um die Robustheit des Entnebelungsalgorithmus in verschiedenen Szenarien zu verbessern; Aufbau eines Modells zur Schätzung der atmosphärischen Helligkeit, das an einen dunklen Kanal gekoppelt ist, und Anwendung eines Leitungsfilters zur Verbesserung der Genauigkeit der Schätzung der atmosphärischen Helligkeit und der räumlichen Konsistenz; Erhalt von nebellosen Bildern durch Umkehrung des verbesserten atmosphärischen Lichtstreuungsmodells anhand eines Satzes von Lichtstreuungsparametern und Helligkeit. Die Ergebnisse des simulierten Experiments zeigen, dass die vorgeschlagene Methode auf dem OTS-Datensatz einen PSNR von 26,815 erreicht, auf dem O-HAZE-Datensatz einen SSIM von 0,576 erreicht, nur 36,281 Sekunden für die Verarbeitung des I-HAZE-Datensatzes benötigt und den PSNR und SSIM im Durchschnitt um 13% bzw. 5% erhöht. Das Experiment zeigt, dass die vorgeschlagene Methode die Farbsättigung und das Helligkeitsgleichgewicht der wiederhergestellten Bilder effektiv verbessert und alle objektiven und subjektiven Bewertungsindikatoren die Vergleichsalgorithmen übertreffen.

Entfernung von Nebel aus Bildern, Verschmelzung dunkler und heller Kanäle, Segmentierung von Superpixeln, Modell atmosphärischer Lichtstreuung, vorheriger dunkler Kanal