【去雾论文阅读】Saturation Based Iterative Approach for Single Image Dehazing-优快云博客

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本文深入研究了暗通道先验在图像去雾中的应用，提出了一种新颖的非线性模型，通过调整饱和度来精确估计传输图，避免低估。结合饱和度边界限制的迭代方法，有效防止场景过饱和，改善视觉效果。实验显示，该算法在恢复场景辐射和提升视觉质量方面表现出色，同时保持快速的运行速度。

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论文：Saturation Based Iterative Approach for Single Image Dehazing
作者：Zongwei Lu, Bangyuan Long , and Shiqi Yang
期刊：SIGNAL PROCESSING LETTERS
年份：2020

摘要

这篇论文从一个新的角度探讨了暗通道。通过重新配制暗通道，发现暗通道与饱和度和亮度密切相关。然后介绍了一种无需计算暗信道即可估算传输的新颖方法，它可以防止传输被低估。为了防止场景辐射过饱和，并有效消除雾度，提出了一种对饱和度具有可容忍边界的迭代方法。定性和定量实验结果表明，与许多其他算法相比，该算法可以有效地恢复场景辐射，其视觉质量可比或更高。此外，它的运行速度比大多数最新技术都要快。

1.由于有雾图像饱和度被降低，且饱和度越低暗通道越亮，透射图则被低估，而且亮度越大的像素饱和度越低，基于此提出加入非线性模型来适当增加饱和度，防止传输图被低估，并且为了防止传输图被过度估计用全局像素的饱和度替代局部块的饱和度，最后用导向滤波细化传输图。
2.防止场景亮度过饱和有效地去雾，提出了一种有限制的饱和度的迭代方法，得到最终场景反射图。