结合图像分层与暗通道的雾霾图像增强

来源：电子测量技术杂志2022年第2期北京时间：

作者：彭熙舜，陆安江，龙纪安，丁洁，唐鑫鑫

单位：贵州大学 大数据与信息工程学院 贵阳 550025

摘要：为了解决雾霾天气下图像的去雾与增强问题，本文提出了一种结合图像分层与暗通道的去雾增强算法。该算法首先对输入图像建立暗通道模型，估计出大气光值与透射率，对图像进行去雾复原，接下来对图像进行双边滤波变换，将低频图像信息中像素的灰度级地区进行拉伸或压缩，将高频图像信息进行归一化处理，然后利用归一化的直方图与非线性S曲线进行灰度变换，最后利用加权融合方式将低频与高频图像信息进行有效地合并，得到输出图像。实验结果表明，该算法在三组图像中的平均梯度与信息熵的均值分别是0.0734,7.1733，均优于其余三种算法，并且该算法的对比度与时耗的均值分别为422.6与0.76，具有一定的可行性。

关键词：去雾增强;暗通道模型;图像分层;双边滤波

基金资助：国家自然科学基金(61865002);国家重点研发计划重点专项(2021YFE0107700);贵州大学“双一流”研究重大项目(GDSYL2018001)资助