Para el algoritmo actual de desempañado de imágenes, que trata con días de niebla no uniforme y presenta distorsiones en las áreas de niebla ligera y un desempañado incompleto en las zonas de niebla densa, se propone un algoritmo de desempañado de imágenes que combina la segmentación de la densidad de niebla y el mapeo de la pantalla de luz atmosférica. En primer lugar, mediante el análisis de la distribución de la densidad de niebla en diferentes áreas de la imagen, y combinando la saturación y la cromaticidad para construir un modelo de estimación de la densidad de niebla, y utilizando un algoritmo de agrupamiento difuso para la segmentación de áreas, se identifican eficazmente las áreas de niebla ligera y densa. En segundo lugar, en base a la relación entre la densidad de niebla y la pantalla de luz atmosférica, se diseñan modelos específicos de estimación de la pantalla de luz atmosférica para cada área para asegurar un procesamiento preciso de diferentes áreas de densidad de niebla. Por último, a través del componente de luminancia de la densidad de niebla, se mejora la estimación de la luz atmosférica local y se obtiene una imagen sin niebla basada en un modelo de dispersión atmosférica. Los resultados experimentales muestran que este algoritmo resuelve efectivamente el problema de restauración de imágenes en días de niebla no uniforme, y aumenta en un 39 %, 28 %, 10 %, 20 %, 37 %, 47 %, 35 % respectivamente en comparación con los algoritmos principales actuales en los indicadores de evaluación objetiva del aumento del límite visible, el gradiente medio normalizado, la entropía de la imagen, el equilibrio de la visibilidad de la imagen, el contraste visual de la imagen, el contraste de la imagen y el tiempo de procesamiento.

estimación de la densidad de niebla;algoritmo de agrupamiento difuso;pantalla de luz atmosférica;luz atmosférica