基于自適應(yīng)伽瑪校正的去霧算法

辛婷婷　肖雪梅

摘要：考慮到目前去霧算法復(fù)雜度高、效果不穩(wěn)定和處理結(jié)果模糊等問題，為了更好地提高霧霾環(huán)境的圖像能見度，提出基于自適應(yīng)伽馬校正的去霧算法。首先利用暗原色優(yōu)先模型構(gòu)造透射率圖，然后通過對比度評估算法來計算環(huán)境光系數(shù)，以獲取初始去霧圖像，再利用自適應(yīng)伽瑪校正算法增強初始去霧圖像的亮度和對比度，從而最大限度地提高事物的能見度。結(jié)合實例，對算法進行了詳細的闡述，實驗結(jié)果表明，該算法切實可行。

關(guān)鍵詞：去霧算法；自適應(yīng)伽瑪校正；暗原色模型；對比度評估算法；環(huán)境光感知

中圖分類號：TN911.73

文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2017）10-0227-03

越來越嚴重的霧霾環(huán)境給圖像傳感帶來了巨大的挑戰(zhàn)。霧霾中微粒的散射會嚴重衰減圖像的能見度，如何高效去霧是目前圖像傳感領(lǐng)域里亟待解決的問題。

圖像去霧的方法大致分為兩類：非物理模型方法和基于物理模型方法。非物理模型圖像去霧方法通常采用增強圖像對比度來提高圖像清晰度，其優(yōu)點是無需分析降低圖像質(zhì)量的原因，但該類方法去霧的效果往往不理想。基于物理模型的去霧方法，是通過含霧圖像的退化模型來實現(xiàn)圖像的復(fù)原，圖像去霧效果更為明顯，但在許多模型算法實踐中有出現(xiàn)各種問題：Tarel利用中值濾波變形來估計光照耗散，從而實現(xiàn)圖像去霧，但由于過多的參數(shù)設(shè)置會造成去霧效果不穩(wěn)定；He采用暗原色模型進行去霧，明顯缺點是算法復(fù)雜度高、耗時長；……