基于Retinex理论与暗通道先验的夜间图像去雾方法

简介：
本研究提出一种结合Retinex理论和暗通道先验的算法，有效改善了夜间图像中的雾霾问题，增强了视觉清晰度。 夜间图像去雾技术在视频监控与目标识别等领域具有重要意义，然而当前的研究相对较少，并且现有的处理方法存在失真度高、细节模糊及稳健性差等问题。为解决这些问题，本段落结合大气散射模型以及夜晚雾天成像的特点，提出了一种基于Retinex理论和暗通道先验的去雾算法。 具体步骤如下：首先依据Retinex理论获得夜间场景中的有雾入射光图像与反射光图像；其次通过利用暗通道先验获取无雾条件下的反射光图。接着根据夜晚雾天成像特点及有雾时的反射光信息，计算出光源位置和景深，并基于相机的工作原理推算各点到不同光源的距离之和，从而得到无雾入射光图像；最后再次利用Retinex理论进行处理以复原夜间场景中的无雾图像。 实验结果表明，所提出的算法可以有效去除夜间的雾霾现象并提升图像对比度，在去雾过程中还能显著减少色彩失真的问题。