Les images de télédétection sont facilement affectées par les nuages et le brouillard pendant le processus d'imagerie, formant ainsi des images brumeuses ; lors de la transmission, elles sont également influencées par divers facteurs (tels que les erreurs d'émission et de réception, les variations aléatoires de l'ionosphère et de la troposphère perturbant le signal), entraînant une perte d'information ou un mélange avec du bruit. Cet article propose un algorithme de désembuage des images de télédétection monochromes brouillées par perte d'information, basé sur la restauration matricielle et la théorie du canal sombre. En combinant un algorithme de restauration matricielle basé sur la méthode des multiplicateurs de direction alternée (ADMM) avec la théorie classique du canal sombre, une restauration efficace des images de brouillard perdues en informations a été réalisée. Par une évaluation subjective et objective combinée, l'algorithme proposé est comparé aux algorithmes classiques. Les résultats montrent que l'algorithme proposé offre de meilleurs résultats visuels ; pour les images de brouillard avec une perte d'information de 30 %, l'entropie moyenne de l'information sur 6 scènes a augmenté de 1,6652, le rapport signal sur bruit de crête moyen de 11,7029, la similarité structurelle moyenne de 0,8146, avec d'excellents résultats d'évaluation objective. Des expériences ont été menées avec différents ratios de perte d'information, montrant que même en cas de grande perte d'information, il est possible d'obtenir des images désembuées et restaurées claires.

désembuage d'image;images de télédétection monochromes;ADMM;théorie du canal sombre