Ante los problemas actuales de los algoritmos de eliminación de niebla al procesar imágenes con niebla no uniforme, como la distorsión en áreas de niebla ligera y la eliminación incompleta en áreas de niebla densa, se propone un algoritmo de eliminación de niebla que combina la segmentación de la concentración de niebla y la mapeo del velo atmosférico. Primero, mediante el análisis de la distribución de la concentración de niebla en diferentes áreas de la imagen, junto con la saturación y crominancia, se construye un modelo de estimación de concentración de niebla y se utiliza un algoritmo de clustering difuso para segmentar las regiones, identificando efectivamente áreas de niebla ligera y densa; segundo, basado en la relación entre la concentración de niebla y el velo atmosférico, se diseña un modelo específico de estimación del velo atmosférico para diferentes regiones, asegurando un tratamiento preciso de las diversas concentraciones de niebla; finalmente, se mejora la estimación local de la luz atmosférica basada en el componente de luminancia de la concentración de niebla y se obtiene una imagen sin niebla basada en el modelo de dispersión atmosférica. Los resultados experimentales muestran que este algoritmo resuelve eficazmente el problema de la mala restauración de imágenes con niebla no uniforme, y mejora en un 39 %, 28 %, 10 %, 20 %, 37 %, 47 % y 35 % respectivamente indicadores objetivos como el aumento de bordes visibles, el gradiente medio normalizado, la entropía de la imagen, el índice de compensación de visibilidad, el contraste visual, el contraste de la imagen y el tiempo de cálculo en comparación con los algoritmos dominantes actuales.

Estimación de concentración de niebla; Algoritmo de clustering difuso; Velo atmosférico; Luz atmosférica