Para resolver os problemas de perda de detalhes, deslocamento de cores e degradação da qualidade visual em imagens obtidas sob condições de neblina, propõe-se um algoritmo rápido de remoção de névoa baseado na estimativa segmentada do véu atmosférico utilizando uma função logarítmica em forma de S. Primeiramente, foi feita uma derivação aprofundada do modelo de dispersão atmosférica, obtendo-se a relação positiva entre o véu atmosférico e o canal mínimo da imagem com névoa; em seguida, considerando que diferentes regiões da imagem possuem diferentes concentrações de névoa, foi construído um modelo de restrição segmentada para estimar o véu atmosférico; por fim, propõe-se um método de estimativa local do véu atmosférico do canal médio otimizado por filtro mediano, combinado com o modelo de dispersão atmosférica para restaurar a imagem sem névoa. Os resultados experimentais mostram que o algoritmo proposto aumentou as bordas visíveis adicionadas, o gradiente médio e a entropia da informação em 17,4%, 50,5% e 30%, respectivamente, e reduziu o tempo de execução em 17,5% em comparação com algoritmos tradicionais rápidos de remoção de névoa. O algoritmo apresentado possui as vantagens de remoção completa da névoa, cores naturais e detalhes evidentes.

Remoção de névoa de imagens; véu atmosférico; função logarítmica em S; estimativa segmentada; véu atmosférico do canal médio