基于改进暗通道先验的图像去雾算法
Computer Simulation（2022）
摘要
针对雾霾天气下采集的图像存在细节丢失和对比度较低的问题,提出了基于改进暗通道先验的图像去雾算法.现有的图像去雾算法仍然受到颜色失真和亮度偏暗的困扰.而改进算法首先通过四叉树搜索算法来估计大气光候选区域,提高了大气光值估计的准确性,降低了大气光候选区域定位在亮白色物体上导致去雾后的图像出现颜色失真的情况.其次,将去雾后图像转为HSI颜色空间,对亮度进行限制对比度自适应直方图均衡化处理,有效的改善了去雾后图像亮度偏暗的问题,并且更加凸显图像的细节.最后,在真实有雾图像上的实验结果表明,改进算法具有较好的去雾效果并且亮度更自然.
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