结合SLIC超像素分割和透射率优化的图像去雾算法

在雾霾条件下拍摄图像时,光线因受到粒子散射而发生衰减和偏转,导致亮度降低和色彩失真,影响了视觉系统的成像质量.本文提出了一种结合超像素分割和透射率优化的去雾方法.首先,利用颜色熵计算雾霾图像的复杂度,自适应确定超像素块的数量.采用简单线性迭代聚类(SLIC)超像素分割方法获得具有相同特征的超像素块,选择得分最高的超像素块作为候选块,精确估计大气光值.然后,利用多尺度暗通道先验和非局部雾线先验估计透射率,再通过小波变换得到融合后的初始透射率.此外,本文引入了基于非锐化掩模的引导滤波,进一步提高了透射估计精度.最后,采用大气散射模型对无雾图像进行反演.本文在三个数据集上进行了大量的定量和定性实验.实验结果表明,本文算法可以取得较好的去雾效果,尤其在天空区域图像复原效果方面较为突出.