基于统计特性和亮度估计的夜晚图像去雾

由于人工光源的存在,夜晚有雾图像具有光照不均、色偏严重和亮度较低等特点,现有的常规图像去雾算法并不适用.考虑到夜晚雾天图像成像特点,建立了带有色偏因子的雾天图像成像模型,可成功用于夜晚图像去雾,并提出了基于统计特性和亮度估计的夜晚图像去雾算法.由于夜晚雾天图像和低照度图像亮通道直方图具有较大相似性,首先将夜晚有雾图像进行反转,然后基于带色偏因子的雾天图像成像模型,局部估计带色偏的大气光;针对夜晚有雾图像色偏严重,导致三通道透射率差异较大,提出对透射率三通道分别进行处理;在此基础上,利用亮度估计对透射率进行优化;最后,利用局部Grey-world算法对去雾后的图像进行颜色校正.实验结果表明,所提算法能够有效去除夜晚雾气影响,提高图像的整体亮度和对比度,恢复更多的图像细节.