基于暗通道先验的去雾算法研究与优化改进

资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/f989b9092fc5 图像去雾是计算机视觉领域的重要研究方向，尤其在雾霾等恶劣天气条件下，提升图像质量和清晰度具有重要意义。暗通道先验算法是一种常见的去雾技术，由Tao He等人于2008年提出。该算法基于一个自然现象：在无雾图像中，大部分非天空区域存在一些像素在至少一个颜色通道上的亮度极低，即“暗通道”。其核心思想是通过寻找图像中最暗的像素来推断大气散射导致的透射率。根据大气散射模型，有雾图像I(x)可表示为I(x)=J(x)t(x)+A(1−t(x))，其中J(x)是场景辐射，t(x)是透射率，A是大气光。然而，该算法存在处理速度慢、天空区域过曝、去雾后图像色彩变暗等缺点。 针对这些问题，本文提出了以下改进方法：一是优化透射率计算以提升处理速度。例如，将RGB图像转换为灰度图像并进行下采样，减少计算量，再通过插值恢复原图透射率。二是纠正天空等明亮区域的透射率误估计，避免过曝问题。三是引入自动色剂算法进行颜色校正，使去雾后图像色彩更接近原始无雾图像，提升视觉效果和颜色保真度。实验结果表明，本文改进算法在处理效率和颜色还原方面优于传统算法，有助于在实时应用中实现更快、更逼真的去雾效果，对机器视觉系统的图像识别具有重要意义。这项工作不仅深化了对暗通道先验去雾算法的理解，还推动了其在实际应用中的性能优化，为图像处理领域提供了有价值的参考。