46、图像去雾与多智能体系统有限时间共识控制方法

图像去雾与多智能体系统有限时间共识控制方法

单图像去雾方法

在许多实际应用场景中，如户外监控、交通监测、航空导航和遥感等，雾霾天气会严重影响图像质量，降低后续图像处理和计算机视觉任务的效率。因此，图像去雾是这些应用中必不可少的预处理步骤。

目前，主流的图像去雾方法主要分为基于图像恢复和图像增强两类。基于图像恢复的方法利用大气退化模型进行去雾，例如He等人提出的暗通道先验方法，以及Wang等人提出的多尺度深度融合方法。然而，由于雾霾是一种与深度相关的现象，图像不同区域的退化程度不同，这些方法在处理时可能会受到深度信息不足的限制。基于图像增强的方法，如直方图均衡化算法、Retinex算法和小波变换等，计算简单且能实时处理，但没有充分考虑雾霾图像退化的原因，整体去雾效果一般。

本文提出了一种基于参数动态选择的多曝光融合单图像去雾方法，具体步骤如下：
1. 伽马校正 ：通过一系列伽马校正降低模糊图像的曝光度，以提高图像的局部对比度。伽马校正的计算公式为：
[I(x) = \alpha \cdot I’(x)^{\gamma}]
其中，(\alpha)和(\gamma)为正数，(I(x))是伽马校正后的图像，其值在0到1之间。对于雾霾图像，由于其亮度较高，为了提高对比度，需要降低曝光度，因此(\gamma)的值需设置大于1。通过选择六个大于1的(\gamma)值，生成六个具有增强局部对比度的低曝光图像。
2. 空间线性饱和度拉伸 ：对每个低曝光图像进行空间线性饱和度拉伸，以增强图像的颜色饱和度。计算公式如下：
[S_k(x) = \sum_{c\in{R,G,B}}