基于人眼视觉特性的快速单幅图像去雾算法-论文.pdf

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1、JournalofComputerApplicationsISSN1o01—90812014．06．10计算机应用，2014，34(6)：1753—1757，1761CODENJYIIDUhttp：／／www．joca．ca文章编号：1001—9081(2014)06，1753—05doi：10．11772／j．issn．1001—9081．2014．06．1753基于人眼视觉特性的快速单幅图像去雾算法张红英，张赛楠，吴亚东，吴斌(1．西南科技大学信息工程学院，四川绵阳621010；2．西南科技大学计算机科学与技术学院，四川绵阳621010)(通信作者电子邮箱zhy08

2、38@163．com)摘要：为从降质图像中去除天气的影响，提出一种快速的图像去雾算法。该算法基于二色大气散射模型，针对雾天图像的亮度分布特点以及人眼的视觉特性，首先采用亮度分量来估计粗略传输图，然后采用线性空域滤波对粗略传输图进行细化处理，并利用大气散射模型得到复原图像，最后采用基于人眼视觉特性的拟合函数对复原图像进行亮度调节。使恢复的图像更自然、清晰。大量实验结果表明，该算法恢复的图像在对比度、信息熵和运算时间等客观评价标准上都优于现存算法，具有良好的视觉效果。关键词：图像去雾；大气散射模型；暗通道先验；空域滤波；人眼视觉特性中图分类号：TP751．1文献标志码：AF

3、asthazeremovalalgorithmforsingleimagebasedonhumanvisualcharacteristicsZHANGHongying，ZHANGSainan，WUYadong，WUBin(1．SchoolofInformationEngineering,SouthwestUniversityofScienceandTechnology,MianyangSichuan621010，China；2．SchoolofComputerScienceandTechnology，SouthwestUniversityofScienceandTech

4、nology,MianyangSwhuan621010，China)Abstract：Inordertoremovetheeffectofweatherindegradedimage，afasthazeremovalalgorithmforsingleimagebasedonhumanvisualchara~',teristicswasproposed．Accordingtotheluminancedistributionofthehazyimageandthehumanvisualcharacteristics，theproposedmethodfirstapplie

5、dluminancecomponenttoestimatecoarsetransmissionmap，thenusedalinearspatialfiltertorefinethetransmissionmapandobtainedthedehazedimagebytheatmosphericscatteringmode1．Finallyanewimageenhancementfittingfunctionwasappliedtoenhancetheluminancecomponentofthedehazedimagetomakeitmorenaturalandclea

6、r．Theexperimentalresultsshowthattheproposedalgorithmeffectivelyremoveshazeandisbetterthantheexistingalgorithmsintermsofcontrast，informationentropyandcomputingtime．Keywords：hazeremoval；atmosphericscatteringmodel；darkchannelprior；spatialfiltering；humanvisualcharacteristics学假设。He等基于对室外无雾图像的

7、统计提出了暗通道0引言先验假设(DarkChannelPrior，DCP)，利用该假设信息估计出恶劣天气(雾、霾等)下，由f空气中悬浮微粒散射作用粗略的目标传输图，然后利用软抠图(SoftMatting，SM)方法的影响，使室外计算机视觉系统采集到的图像对比度和颜色进行细化求解，但是该方法利用软抠图方法进行细化时的算等特征衰减，灰度动态范围缩小，景物模糊不清，为室外视频法复杂度较高，不利于实际应用；另外，暗通道先验方法对输监控、地形勘探、智能导航及智能汽车等领域造成了严重的影入的雾天图像进行了两次最小化滤波，这样的操作导致了雾响，降低了图