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🔥 内容介绍

一、引言

在户外场景中，由于大气中的粒子会将入射光散射到相机，导致拍摄的图像在对比度和色彩方面出现退化。现有的基于模型的去雾方法所采用的雾霾模型，难以避免去雾伪影的产生。这些伪影表现为色彩失真，以及由于天际线深度误差导致的传输估计错误，特别是在明亮物体上因错误的雾霾信息，使得物体边界出现过度增强的现象。为解决这一问题，我们提出一种基于优化的新型去雾算法，该算法将光泽与反射率成分相结合，并利用结构引导的l0范数滤波器进行额外的细化处理。

二、现有方法的问题

1. 去雾伪影成因

   ：基于模型的去雾方法通常依赖对图像中雾霾情况的估计来恢复清晰图像。然而，在估计过程中，当处理天际线等区域时，由于难以准确获取深度信息，会导致传输估计错误。这种错误在明亮物体上更为明显，进而引发色彩失真和物体边界过度增强等去雾伪影。例如，在处理含有大片天空的图像时，错误的深度估计可能使天空部分的颜色出现偏差，同时物体与天空交界处的细节被过度放大，破坏了图像的自然感。

三、提出的去雾算法

1. 弱反射率图估计与传输图优化

   ：我们的算法首先对弱反射率图进行估计。通过分析图像的特性，利用一些先验知识和图像处理技术，初步确定图像中各区域的反射率情况。基于这个估计出的弱反射率图，进一步优化传输图。传输图反映了光线在雾霾环境中的传播情况，对其进行优化有助于更准确地去除雾霾。例如，通过对反射率的分析，可以更精确地判断光线在不同区域的衰减程度，从而调整传输图，为后续的去雾操作提供更可靠的基础。

2. 结构引导的l0传输图估计

   ：在得到优化的传输图后，我们利用结构引导的l0范数滤波器来估计传输图，以去除去雾过程中产生的伪影。l0范数滤波器在图像处理中具有独特的性质，它能够在保留图像重要结构信息的同时，抑制不必要的细节和噪声。结构引导则是根据图像的结构特征来指导滤波器的操作，使得滤波器能够更好地适应图像的局部特性。例如，在物体边界等结构明显的区域，滤波器可以更精准地调整，避免过度增强或失真，从而有效去除去雾伪影，提高图像质量。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

set(groot,'defaulttextinterpreter','latex');

set(groot,'defaultLegendInterpreter','latex');

% f1 = figure;

% ax1 = axes;

% f2 = figure;

% ax2 = axes;

% f3 = figure;

% ax3 = axes;

% f4 = figure;

% ax4 = axes;

% f5 = figure;

% ax5 = axes;

% f6 = figure;

% ax6 = axes;

% f7 = figure;

% ax7 = axes;

% f8 = figure;

% ax8 = axes;

% f9 = figure;

% ax9 = axes;

% f10 = figure;

% ax10 = axes;

% f11 = figure;

% ax11 = axes;

%--------------- declaration of constant parameters ----------------------%

global Vgd k_kai k_prop k_Nelson k_kaidot flag1 t_flag1 flag2 t_flag2 figure_type_good

flag1 = true;

flag2 = true;

Vgd = 10;

k_kai = 200;

k_kaidot = sqrt(k_kai); % 20 for better curvature profile %%

% k_kaidot = 10; % 20 for better curvature profile %%

figure_type_good = 1;

%-------------------------------------------------------------------------%

🔗 参考文献

[1] Shin J , Kim M , Paik J ,et al.Radiance–Reflectance Combined Optimization and Structure-Guided $ell _0$-Norm for Single Image Dehazing[J].IEEE, 2020(1).DOI:10.1109/tmm.2019.2922127.

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