实时去雾：暗原色先验与双边滤波结合的图像去雾算法

本篇论文主要探讨了基于暗原色先验的大气光估计及其在实时图像去雾中的应用，以及结合双边滤波技术的优化方法。首先，暗原色先验作为一种重要的统计规律，源自无雾图像中局部区域可能出现的纯色或黑色阴影，这些区域往往在至少一个颜色通道内的值接近于0。论文通过表达式描述了这一先验在图像IJ中的具体应用，即对每个局部区域进行分析，利用颜色通道IcJ来检测潜在的暗色信息。 论文引用了Tan和Fattal等人的工作，他们分别通过增强颜色对比度和利用ICA估计透射比来处理雾天图像去雾。然而，He等人提出了更为直接的暗原色先验方法，它利用物理规律直接估计大气透射比，从而去除雾气，显著提高了图像质量。这种方法的优点在于减少算法复杂性和提升处理速度。 作者针对当前去雾算法存在的不足，引入暗原色先验来估计全局大气光，然后将大气光幕的精确估计转化为快速双边滤波问题。通过这种转换，文章提出了一种新型的去雾策略，它不仅能够更有效地恢复图像，而且显著加快了计算速度。大气散射模型在这个过程中起着关键作用，Narasimhan的模型给出了雾天成像的数学表达，包括理想条件下辐射强度、衰减后的辐射强度以及大气光的影响。 具体到双边滤波去雾算法，它在估计出大气光后，通过对暗原色先验的图像进行处理，将雾的影响减少到最低程度。当雾较浓时，暗原色先验图像的亮度变化明显，这被用来区分雾区和清晰区域。通过求解大气散射物理方程，最终实现去雾图像的快速重建，达到了实时性和效果的双重提升。 总结来说，这篇论文的核心是提出了一种基于暗原色先验的高效去雾方法，通过双边滤波技术改善了传统去雾算法的性能，特别是在处理速度上取得了重大突破。这种方法不仅考虑了图像的局部特征，还遵循了大气散射物理原理，从而为实时图像去雾提供了一种实用且高效的解决方案。