基于雾气分布的大气光幕估计去雾算法

杨燕; 张雯波

doi:10.37188/CJLCD.2022-0237

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基于雾气分布的大气光幕估计去雾算法

图像处理 | 更新时间：2023-04-10

- 基于雾气分布的大气光幕估计去雾算法
- Dehazing algorithm with atmospheric light veil estimation based on haze distribution
- 液晶与显示 2023年38卷第4期页码：534-542
- 作者机构：
  
  兰州交通大学电子与信息工程学院，甘肃兰州 730070
- 作者简介：
  
  [ "杨燕（1972—），女，河南临颍人，博士，教授，2010年于兰州大学获得博士学位，主要从事数字图像处理、智能信息处理及语音信号处理方面的研究。E-mail：yangyantd@mail.lzjtu.cn" ]
  [ "张雯波（1997—），女，甘肃酒泉人，硕士研究生，2020年于长春理工大学获得学士学位，主要从事计算机视觉、数字图像处理方面的研究。E-mail：522380710@qq.com" ]
- 基金信息：
  
  甘肃省教育厅高等学校产业支撑计划(2021CYZC-04)
- DOI：10.37188/CJLCD.2022-0237
  中图分类号： TP391.41
- 收稿日期：2022-07-13，
  
  修回日期：2022-08-18，
  
  纸质出版日期：2023-04-05
- 稿件说明：
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杨燕, 张雯波. 基于雾气分布的大气光幕估计去雾算法[J]. 液晶与显示, 2023,38(4):534-542.

YANG Yan, ZHANG Wen-bo. Dehazing algorithm with atmospheric light veil estimation based on haze distribution[J]. Chinese journal of liquid crystals and displays, 2023, 38(4): 534-542.
杨燕, 张雯波. 基于雾气分布的大气光幕估计去雾算法[J]. 液晶与显示, 2023,38(4):534-542. DOI： 10.37188/CJLCD.2022-0237.

YANG Yan, ZHANG Wen-bo. Dehazing algorithm with atmospheric light veil estimation based on haze distribution[J]. Chinese journal of liquid crystals and displays, 2023, 38(4): 534-542. DOI： 10.37188/CJLCD.2022-0237.

摘要

由于雾霾天气下空气中介质粒子的影响，成像设备所捕获的图像通常会存在对比度低、色彩丢失等问题。针对这些问题，本文提出一种基于雾气分布的大气光幕估计去雾算法。首先，将Fade方法提取的初始雾气分布图像进行阈值分割与细化处理得到较为准确的雾气分布信息。其次，通过分析景深、雾浓度、大气光幕之间的关系建立大气光幕估计模型。最后，通过亮度权重图与自适应大气光阈值选取大气光区域，获取较为准确的大气光，进而恢复退化场景。实验与结果表明，本文算法恢复的图像清晰自然，去雾效果彻底，并且能够保留图像中的细节信息。

Abstract

Due to the influence of medium particles in the air under hazy weather， the images captured by imaging devices usually suffer from low contrast and color loss. To address these problems， an atmospheric light veil estimation dehazing algorithm based on haze distribution is proposed in this paper. Firstly， the initial haze distribution image extracted by twelve features of the image is subjected to thresholding and refinement to obtain more accurate haze distribution information. Secondly， the atmospheric light veil estimation model is established by analyzing relationships among the depth of field， haze concentration， and atmospheric light veil. Finally， the atmospheric light region is selected by luminance weighting map and adaptive atmospheric light threshold， and then recover the degraded scene. The experimental results show that this algorithm restores images clearly and can retain detailed information in the image.

关键词

Keywords

references

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