一种面向城市道路的视觉图像去雾方法

针对雾天环境的城市道路下自动驾驶车辆视觉感知效果不佳的问题，提出一种基于大气光值的快速图像去雾改进算法，并验证了算法的有效性。首先，制定了大气光动态估算策略，并设计了大气光动态估算的自适应触发函数，通过大气散射模型进行了大气光的估计；其次，利用最小滤波技术获取了雾天图像的暗通道图，并估算了对应的投射图像；再次，制定了大气光计算策略，并优化了去雾系数；最后，利用直方图均衡化算法抑制了残余噪声，进一步提升了无雾图像的对比度。实验结果表明，所提算法相比DCP、CAP等在NIQE和SSEQ性能指标上都有所提升，拥有更好的细节恢复能力和处理性能，更有利于交通信息的提取。