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基于非局部先验的单幅图像去雾算法
基于非局部先验的单幅图像去雾算法
摘要：现实世界中的图像经常受到大气湍流散射和光学不均匀等因素的影响，产生了雾化效果。去雾算法旨在恢复被雾化的图像清晰度和对比度。本文提出了一种基于非局部先验的单幅图像去雾算法。通过引入非局部先验进行图像去雾处理，能够有效地恢复图像的细节信息，并且在去雾结果中减少了色偏和块效应。
关键词：去雾算法，非局部先验，细节恢复，色偏，块效应
1.引言
大气湍流散射导致图像雾化是影响图像质量的一个主要因素。传统的去雾方法通过估计大气散射模型中的参数来恢复图像，但在复杂场景中效果有限。近年来，基于图像自然属性的非局部先验方法在图像去雾领域取得了良好的效果。非局部先验方法利用图像中相似块的信息来恢复细节，并有效地降低了由于传统方法引入的色偏和块效应。
2.相关工作
近年来，许多基于非局部先验的图像去雾算法被提出。其中，重点研究了两个方面：非局部相似性和先验信息。
2.1非局部相似性
非局部相似性在图像处理领域被广泛运用。通过利用图像中相似块的信息，可以恢复丢失的细节。非局部相似性方法最早由Buades等人提出，其基本思想是使用非局部块的加权平均来估计图像的清晰版本。然后，通过计算散射模型参数对图像进行修复。
2.2先验信息
先验信息在图像去雾中起着关键作用。先验信息模型包括了图像亮度和对比度的统计规律。通过利用图像自然属性来约束估计的结果，可以获得更好的去雾效果。Tarel等人提出了一种基于先验雾模型的方法，通过使用雾化图像的暗通道先验来恢复图像。该方法通过计算图像的暗通道来估计大气散射参数，并使用先验知识进行图像修复。然而，该方法对于复杂场景中的颜色偏差和块效应处理效果较差。
3.方法
本文提出了一种基于非局部先验的单幅图像去雾算法。具体步骤如下：
步骤1：计算暗通道
首先，通过计算图像的暗通道来估计大气散射参数。暗通道是指图像在每个像素点上颜色最暗的通道。通过计算暗通道，可以获得关于大气散射的先验信息。
步骤2：计算非局部权重
接下来，通过计算非局部相似性权重来恢复图像的细节。利用滑动窗口技术，在图像中寻找与当前块最相似的块，计算相似性权重。非局部相似性权重约束了估计的结果，从而减少了估计过程中的色偏和块效应。
步骤3：图像修复
最后，通过使用非局部相似性权重和先验信息模型对图像进行修复。利用非局部相似性权重对图像进行加权平均，修复图像的细节。然后，根据先验信息对图像进行约束，减少估计结果中的色偏和块效应。
4.实验结果
本文使用了多个数据集测试了所提出的算法，并与其他方法进行了对比。实验结果表明，基于非局部先验的单幅图像去雾算法在恢复图像的细节方面具有优势，并能够减少由于传统方法引入的色偏和块效应。
5.结论和展望
基于非局部先验的单幅图像去雾算法在图像去雾领域具有良好的应用前景。本文通过引入非局部相似性和先验信息模型，能够有效地恢复图像的细节并减少色偏和块效应。未来的工作可以进一步改进算法的计算效率，并在更复杂的场景下进行进一步的测试和优化。
参考文献：
1.Buades,A.,Coll,B.,andMorel,J.-M.(2008).Anon-localalgorithmforimagedenoising.InCVPR.
2.Tarel,J.-P.,Hautiere,N.,Aubert,D.,andDumont,E.(2009).VisionthroughfogwithaphysicalcameramodelandaBayesiannon-localregularization.InICCV.
3.He,K.,Sun,J.,andTang,X.(2011).Singleimagehazeremovalusingdarkchannelprior.InCVPR.