基于对数-S型函数分段估计的快速去雾算法

吕东霞; 杨燕; 张金龙; 张雯波

doi:10.37188/CJLCD.2022-0331

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基于对数-S型函数分段估计的快速去雾算法

图像处理 | 更新时间：2023-08-10

- 基于对数-S型函数分段估计的快速去雾算法
- Fast dehazing algorithm based on segmented estimation of log-S type function
- 液晶与显示 2023年38卷第8期页码：1084-1094
- 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：
  
  [ "吕东霞（1995—），女，甘肃天水人，硕士研究生，2019年于西北师范大学获得学士学位，主要从事计算机视觉、图像处理的研究。E-mail：2464410424@ qq.com" ]
  [ "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" ]
- 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.2022-0331
  中图分类号： TP 391.41
- 收稿日期：2022-10-12，
  
  修回日期：2022-11-07，
  
  纸质出版日期：2023-08-05
- 稿件说明：
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吕东霞, 杨燕, 张金龙, 等. 基于对数-S型函数分段估计的快速去雾算法[J]. 液晶与显示, 2023,38(8):1084-1094.

LÜ Dong-xia, YANG Yan, ZHANG Jing-long, et al. Fast dehazing algorithm based on segmented estimation of log-S type function[J]. Chinese journal of liquid crystals and displays, 2023, 38(8): 1084-1094.
吕东霞, 杨燕, 张金龙, 等. 基于对数-S型函数分段估计的快速去雾算法[J]. 液晶与显示, 2023,38(8):1084-1094. DOI： 10.37188/CJLCD.2022-0331.

LÜ Dong-xia, YANG Yan, ZHANG Jing-long, et al. Fast dehazing algorithm based on segmented estimation of log-S type function[J]. Chinese journal of liquid crystals and displays, 2023, 38(8): 1084-1094. DOI： 10.37188/CJLCD.2022-0331.

摘要

针对雾霾天气下获取的图像细节丢失、颜色偏移、视觉质量退化等问题，提出一种基于对数-S型函数分段估计的大气光幕估计快速去雾算法。首先，在大气散射模型上深入推导，得到了大气光幕与有雾图像最小通道的正相关关系；然后，根据有雾图像不同区域具有不同的雾浓度，构造了分区域约束模型用以估计有雾图像的大气光幕；最后，提出基于中值滤波优化的中通道局部大气光估计方法，并结合大气散射模型恢复无雾图像。实验结果表明：所提算法复原图像的新增可见边、平均梯度，信息熵分别提升了17.4%、50.5%、30%，运行时间比传统快速去雾算法降低了17.5%。本文算法具有去雾彻底、颜色自然、细节明显的优点。

Abstract

To address the problems of detail loss， color shift and visual quality degradation of images acquired under hazy weather， a fast dehazing algorithm is proposed for estimating atmospheric light veil based on segmental estimation of log-S type function. Firstly， the positive correlation between the atmospheric light veil and the minimum channel of the haze image is obtained by in-depth derivation on the atmospheric scattering model. Then， according to the different haze concentrations in different regions of the haze image， a segmented estimation model is constructed to estimate the atmospheric light veil of the haze image. Finally， the method of local atmospheric light estimation in the middle channel based on median filter optimization is proposed， and the haze-free image is recovered by the atmospheric scattering model. The experimental results show that the new visible edges， average gradient and information entropy of the restored image are increased respectively by 17.4%， 50.5% and 30%， the running time is 17.5% lower than that of the conventional fast dehazing algorithm. The algorithm is able to recover images with complete dehazing， natural colour and significant detail recovery.

关键词

Keywords

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