22、多领域技术研究：天气退化图像恢复与细胞凋亡蛋白定位预测

多领域技术研究：天气退化图像恢复与细胞凋亡蛋白定位预测

1. 天气退化图像的快速恢复

在户外环境中，诸如雾、烟、火山气体和水滴等浑浊天气状况常常会导致图像退化。当光线在传播过程中遇到大气中的颗粒时会发生散射，从而形成模糊的图像。这种模糊图像会显著降低计算机视觉系统（如视频监控、卫星成像和自动驾驶系统）的性能。尽管相关应用需求巨大，但实时系统中的解决方案仍然有限。

目前主要有四种去雾方法：
- 多图像比较法 ：将模糊图像与单个或多个真实图像进行比较。虽然这种方法效果显著，但在实时场景中，时间复杂度高且真实图像难以获取。
- 对比度增强法 ：通过调整图像的对比度或进行直方图均衡化来处理图像。处理时间短，但输出结果可能不符合后续应用的标准。
- 深度学习和机器学习模型法 ：输出结果依赖于先前的数据。
- 先验法 ：根据大气光（ALE）和传输系数（TC）创建并应用不同的掩码，如暗通道先验（DCP）和颜色衰减先验（CAP）。

为了实现实时去雾，提出了一种新颖的方法。该方法基于以下原理：在模糊图像中，亮度和饱和度会根据雾的程度而变化，而无雾图像的饱和度和亮度差异接近零。因此，该方法采用并行架构，同时计算ALE和TC，然后应用对比度增强方法来提高图像质量。

具体步骤如下：
1. 并行计算ALE和TC ：ALE在RGB