用CAP（颜色衰减模型）去雾论文的总结

A Fast Single Image Haze Removal Algorithm Using Color Attenuation Prior

 

摘要：论文中提出了一种新颖的方法来去雾，通过创建一个线性模型用来对有雾图像的场景深度进行建模，然后在监督学习的模式下对这个模型中的参数进行训练，得到一幅很好的景深图，然后用大气模型进行无雾图像的恢复！

介绍：

1. 大气光模型

无雾图像的恢复在计算机视觉里面占据很重要的地位！在现有的去雾方法中，很大一部分都是基于物理模型来恢复的。我们通常所用到的大气模型如下：

I(x)=J(x)t(x)+A(1-t(x))..............(1)

t=e-βd(x)...................................(2)

 

首先我们要知道景深d是最重要的信息，在雾气均匀的情况下β可以看做常量，在理想的情况下d的范围是[0,∞），反映在图像上就是物体可以距观察者很远，当d是无穷大的时候，t趋近于0，则有I(x)