基于暗通道原理的图像去雾算法改进研究-论文.pdf

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1、综合电子信息技术doi：10．3969／j．issn．1003—3114．2015．04．22引用格式：徐威．于暗通道原理的图像去雾算法改进研究[J]．无线电通信技术，2015，41(4)：84-86，103基于踣通道原理的图像去雾算法改进研究徐威(中国电波传播研究所，山东青岛266107)摘要：针对采用暗通道原理的单幅图像去雾算法的处理效率，提出了采用低分辨率暗通道模板进行有雾图像去雾处理的改进方法；该方法利用低分辨率图像估算大气透射率并利用插值还原模板分辨率以估算无雾图像，可以在保持处理效果的同时，有效节省图像去雾的处理时间及与对处

2、理单元资源的需求；通过分析及仿真计算验证了该方法的有效性。该方法还适用于对高分辨率图像去雾处理，具有良好的工程实用性。关键词：图像处理；暗原色先验；图像去雾；图像分辨率中图分类号：TP751．1文献标识码：A文章编号：1003-3114(2015)04-84-3ResearchonImageDehazingAlgorithmImprovementBasedonDarkChannelPriorXUWei(ChinaResearchInstituteofRadiowavePropagation，QingdaoShandong66107，Ch

3、ina)Abstract：Inordertoimprovetheprocessingefficiencyofdehazingalgorithmusingdarkchannelpriorprinciple，anewmethodis．presentedinthispaper．Themethodusesalow—resolutiondarkchanneltemplatetoestimatetheatmospherictransmissivityandrestoresthetemplateresolutionusinginterpolation

4、．Throughanalysisandsimulation，itisvalidatedthatthemethodcaneffectivelysavecomputingtimeandreducetherequirementsfortheprocessingunitwithoutaffectingtheprocessingperformance．Itcanalsobeusedforhigh—resolu—tionimagedehazingprocessing．Keywords：imageprocessing；darkchannelprior

5、；imagedehazing；imageresolution除雾、霾成像的影响。这类方法中仍可分为2种情0引言况：一种是利用一些辅助信息，如偏振图像、空间深在野外动、静态图像信息采集系统中，所获取的度信息或无雾时的静态图像等，进行图像的还原，这图像、视频信息质量不可避免地会受到作业期间各类方法相对而言实现较为复杂，特别是一些辅助信种气象环境因素的影响。在这些因素中，雾、霾的影息的获取需硬件单元的支持，因而这种方法的适应响犹为突出。采用可行的技术手段，最大限度地提性有限；另一种是从所获取图像中提取部分相关信高系统的工作适应能力，就成为系统

6、研制中所必须息，而后利用模型进行运算处理，这种方法由于实现正视的问题。利用图像处理算法，以相对较小的代相对简单、且对硬件单元提出的要求小，近几年来成价获取满足使用需求的图像、视频数据就成为各种为图像去雾方法研究工作的热点，这其中利用暗通解决方案中的首选。道原理的单幅图像去雾算法研究工作更是获得了众图像去雾方法的研究工作已开展了多年，相关多研究者的重点关注。的方法基本上可以分为两大类¨：一类是基于图暗通道去雾算法，巧妙地利用暗原色规律解像增强技术，直接利用图像处理算法，如局部或全局决了从单幅图像中获取场景空间深度的问题，虽然直方图均衡、同

7、态滤波等，提升图像的对比度、改善算法仍存在一些不足，但瑕不掩瑜，其处理效果是非图像质量；另一类则是基于物理模型的处理方法，其常明显的。故而近年来许多学者针对算法存在的暗主要是图像降质过程的逆运算，利用相应的算法消原色先验失效区域、透射率内插计算量偏大及物理意义的解释等方面开展了大量的研究工作。然收稿日期：2015-04-10而这些工作更多的是从去雾效果本身出发进行算法作者简介：徐威(1969一)，男，高级工程师，主要研究方向：电子与信息技术、嵌入式系统、信号处理技术。的改进。本文则从工程实际出发，以提高算法的实84RadioCommun

8、icationsTechnology综合电子信息技术用性为目地进行简化性改进，以求在满足使用需求式中，，()即为无雾图像的估算值。的前提下，更好地提高算法在使用中的高效性。在实际所采集数据中并非所有区域、所