【图像去雾】基于暗通道先验和Retinex图像增强附Matlab代码

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🔥 内容介绍

在自然环境中，雾霾等因素导致的图像降质严重影响图像质量与视觉效果，阻碍计算机视觉任务的开展。本文提出一种基于暗通道先验和 Retinex 理论的图像去雾增强方法。利用暗通道先验准确估计大气透射率，去除图像中的雾气；借助 Retinex 理论对去雾后的图像进行增强处理，提升图像对比度与细节。实验结果表明，该方法相较于传统图像去雾增强算法，在清晰度、色彩还原度和细节保留方面表现更优，能有效改善雾天图像质量，为图像去雾增强提供了新的有效途径。

关键词

图像去雾；暗通道先验；Retinex 理论；图像增强；大气透射率

一、引言

1.1 研究背景与意义

在计算机视觉和图像处理领域，图像去雾是一个长期受到关注且极具挑战性的课题 。在雾、霾等恶劣天气条件下，图像采集设备获取的图像会因大气散射和吸收作用而出现对比度降低、色彩失真、细节模糊等问题 。这不仅影响图像的视觉效果，降低人类对图像内容的感知，还会对目标检测、图像分割、场景理解等计算机视觉任务的准确性和可靠性产生负面影响 。例如，在智能交通系统中，雾天拍摄的道路图像会干扰车辆和行人检测；在遥感图像分析中，雾霾会掩盖地表信息，影响目标识别 。因此，研究高效的图像去雾增强方法，对于提升图像质量、推动计算机视觉技术在复杂环境下的应用具有重要的理论和现实意义 。

1.2 国内外研究现状

图像去雾技术经过多年发展，已涌现出众多方法 。传统方法中，基于物理模型的去雾算法通过建立大气散射模型，估计模型参数来恢复清晰图像 。其中，暗通道先验算法（Dark Channel Prior，DCP）凭借其简单有效、计算效率高的特点，成为经典方法之一 ，它通过观察发现无雾图像的暗通道像素值趋近于零，进而估计大气透射率实现去雾 。然而，该方法在处理天空区域和亮度较高区域时容易出现过饱和、颜色失真等问题 。基于 Retinex 理论的图像增强方法则从人类视觉系统对光照和反射的感知出发，通过分离图像的照度分量和反射分量，增强图像的对比度和细节 ，但单独使用 Retinex 理论无法去除图像中的雾气 。近年来，一些深度学习方法也被应用于图像去雾领域 ，如基于卷积神经网络（CNN）的端到端去雾模型，通过大量数据训练学习雾图和清晰图之间的映射关系 ，但这类方法往往需要大量标注数据，计算复杂度高，且泛化能力有待提高 。将暗通道先验和 Retinex 理论相结合的方法，有望弥补单一方法的不足，实现更优的图像去雾增强效果 。

二、暗通道先验与 Retinex 理论基础

2.1 暗通道先验理论

暗通道先验理论基于对大量无雾图像的统计分析，发现除天空区域外，无雾图像的暗通道（即图像中每个像素在 RGB 三个通道中的最小值组成的通道）像素值趋近于零 。其数学表达式为：

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

🔗 参考文献

[1] 刘海波,杨杰,吴正平,等.基于暗通道先验和Retinex理论的快速单幅图像去雾方法[J].自动化学报, 2015, 41(7):10.DOI:10.16383/j.aas.2015.c140748.

[2] 杨爱萍,白煌煌.基于Retinex理论和暗通道先验的夜间图像去雾算法[J].激光与光电子学进展, 2017, 54(4):7.DOI:10.3788/LOP54.041002.

[3] 赵春丽,董静薇.基于暗通道及多尺度Retinex的雾霾天气图像增强算法[J].激光杂志, 2018, 39(1):6.DOI:10.14016/j.cnki.jgzz.2018.01.104.

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