-
题名基于目标场景颜色恢复的偏振图像去雾算法
- 1
-
-
作者
孙超
范之国
罗茂文
胡泉
-
机构
合肥工业大学计算机与信息学院
-
出处
《计算机工程》
北大核心
2025年第9期268-279,共12页
-
基金
国家自然科学基金(61571177)。
-
文摘
尽管现有图像去雾方法在处理浓雾场景时可基本去除图像中的雾气,但在复原过程中容易导致图像的颜色分布发生明显偏移。针对传统偏振去雾算法色彩失真的问题,提出一种基于目标场景颜色恢复的偏振图像去雾算法。根据大气光饱和度低与亮度高的特征,结合总光强图和偏振差分图估计无穷远处大气光值,以降低白色高亮物体的影响。充分利用无穷远处大气光的估计位置来提取大气光偏振角,并通过Stokes矢量自动估算出随深度变化的大气光偏振度矩阵。基于大气散射光边缘跳变处的空间相关性,利用大气光偏振度与图像色度构建正则化约束来校正大气散射光。此外,为提升目标场景的色彩保真度,提出自适应色彩均衡方法来改善复原结果的颜色分布。实验结果表明,相比DCP、BCCR、GPLPF、PLF、POBS等经典去雾算法,所提算法的NIQE、BRISQUE和偏色因子K分别提升了9.62%、13.49%、40.13%,并且对于不同雾霾浓度场景均具有良好的复原效果,有效提高了不同深度下目标的能见度,避免出现颜色失真现象,尤其是对浓雾场景同样适用。
-
关键词
偏振去雾
大气光校正
颜色失真
Stokes矢量
正则化约束
-
Keywords
polarization dehazing
atmospheric light correction
color restoration
Stokes vector
regularization constraint
-
分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
