現在の不均一な霧天画像処理における薄霧領域の歪みや濃霧領域の除去不完全といった問題に対して、霧濃度分割と大気光幕マッピングを組み合わせた画像の霧除去アルゴリズムを提案する。まず、画像内の異なる領域の霧濃度分布を分析し、彩度と色度を組み合わせて霧濃度推定モデルを構築し、曖昧クラスタリングアルゴリズムを用いて領域を分割し、薄霧および濃霧領域を効果的に識別する。次に、霧濃度と大気光幕との関係に基づき、各領域に特定の大気光幕推定モデルを設計して、さまざまな霧濃度領域への正確な処理を確保する。最後に、霧濃度の輝度成分により局所的大気光推定を改良し、大気散乱モデルに基づき霧のない画像を取得する。実験結果は、本アルゴリズムが不均一な霧天画像の復元性能低下の問題を効果的に解決し、可視縁増加率、正規化平均勾配、画像エントロピー、画像可視性の均衡指標、視覚的コントラスト、画像コントラスト、計算時間の各客観評価指標において、それぞれ39％、28％、10％、20％、37％、47％、35％向上したことを示している。

霧濃度推定;曖昧クラスタリングアルゴリズム;大気光幕;大気光