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采用暗态点光源模型的夜间去雾算法

张竞阳 严利民 陈志恒

张竞阳, 严利民, 陈志恒. 采用暗态点光源模型的夜间去雾算法[J]. 红外技术, 2021, 43(8): 798-803.
引用本文: 张竞阳, 严利民, 陈志恒. 采用暗态点光源模型的夜间去雾算法[J]. 红外技术, 2021, 43(8): 798-803.
ZHANG Jingyang, YAN Limin, CHEN Zhiheng. Nighttime Fog Removal Using the Dark Point Light Source Model[J]. Infrared Technology , 2021, 43(8): 798-803.
Citation: ZHANG Jingyang, YAN Limin, CHEN Zhiheng. Nighttime Fog Removal Using the Dark Point Light Source Model[J]. Infrared Technology , 2021, 43(8): 798-803.

采用暗态点光源模型的夜间去雾算法

基金项目: 

国家自然科学基金 61674100

详细信息
    作者简介:

    张竞阳(1996-),女,安徽省亳州市人,硕士研究生,研究领域为数字图像处理。E-mail: Azjy5566@163.com

    通讯作者:

    严利民(1971-),男,博士,副教授,研究领域为集成电路设计及系统集成、新型显示技术和计算机视觉。E-mail: yanlm@shu.edu.cn

  • 中图分类号: TP391

Nighttime Fog Removal Using the Dark Point Light Source Model

  • 摘要: 针对夜间雾、霾场景下的去雾图像存在颜色失真、纹理损失、亮度低等缺陷,本文提出了一种采用暗态点光源模型的夜间去雾算法,通过构建夜间雾、霾场景的暗态点光源模型,利用联合双边滤波、限制对比度自适应直方图均衡化等算法对降质图像进行处理,结合大气散射模型得到去雾图像。实验结果表明,该算法的处理速度快、夜间去雾效果较好,较对比算法在对比度、平均梯度以及信息熵上均有一定程度地改善,有效解决了去雾图像的颜色失真、纹理损失、亮度低等缺陷。
  • 图  1  本文算法的实现过程

    Figure  1.  The implementation of the proposed method

    图  2  大气光分布估计过程

    Figure  2.  Estimation process of atmospheric light distribution

    图  3  透射率分布的估计过程

    Figure  3.  Estimation process of transmittance distribution

    图  4  实验结果比较

    Figure  4.  Comparison of experimental results for different method

    表  1  图 4的客观评价结果

    Table  1.   Evaluation of the results in Fig. 4

    Index Algorithm Fig. 1 Fig. 2 Fig. 3 Fig. 4
    IE HE[7] 7.3539 6.9861 6.9447 6.5511
    Zhang[4] 7.0074 6.6843 6.8380 6.4599
    Li[5] 6.2890 5.8723 6.4657 5.4543
    Proposed 7.5694 6.7746 7.0220 6.6502
    AG HE[7] 0.0646 0.0693 0.0521 0.0415
    Zhang[4] 0.0491 0.0519 0.0471 0.0311
    Li[5] 0.0272 0.0276 0.0288 0.0161
    Proposed 0.0653 0.0707 0.0535 0.0457
    Contrast HE[7] 0.1745 0.1709 0.1346 0.1059
    Zhang[4] 0.1565 0.1622 0.1528 0.1217
    Li[5] 0.1129 0.0913 0.1183 0.0875
    Proposed 0.1823 0.1754 0.1562 0.1238
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出版历程
  • 收稿日期:  2020-11-24
  • 修回日期:  2020-12-25
  • 刊出日期:  2021-08-20

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