结合对比度与亮度相似度估算透射率实现图像去雾OA

为了解决有雾图像能见度低和去雾图像亮度偏暗问题,提出一种基于对比度和亮度相似度的透射率估算新方法实现图像去雾。首先,根据对比度和亮度相似度构建可微图像质量目标函数,最大化该函数获取透射率的闭合解析解,并使用反馈机制向上修正透射率。然后,提出一种基于暗通道与四叉树分解的候选大气光生成方法,通过选取候选集的次大值增强大气光估计的鲁棒性。最后,使用大气散射模型完成图像复原及亮度增强。实验结果表明,所提算法在多项图像质量评价指标上均优于对照算法。在无参考评价方面,可见边缘梯度比例、饱和像素比例及BRISQUE等指标的均值表现最佳,其中平均梯度比例均值提升不低于11.0%,饱和像素比例平均值降幅不低于30.4%。在全参考评价方面,PSNR均值较同类算法提高不低于9.5%。此外,算法平均运行时间降低不低于12.76%。综合而言,所提算法在有效提升图像能见度和亮度的同时,亦具备良好的计算效率。