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基于暗通道先验的雾霾天交通场景下退化图像复原算法研究
引言
近年来，随着城市化进程的不断加速，汽车数量不断增多，对于城市生态环境、空气质量等问题也日益受到关注。其中，雾霾天气对于交通出行和行车安全均会产生影响。因此，建立针对雾霾天交通场景下的退化图像复原算法成为了一个热门的研究领域。本文主要研究基于暗通道先验的雾霾天交通场景下退化图像复原算法。
一、退化图像复原技术的研究背景
图像退化是指在图像采集、存储或传输过程中，由于种种因素，图像质量下降的现象。例如，在雾霾天气下，因为大气中悬浮的水滴或细小颗粒对光的散射和吸收，进而导致图像的变形、低对比度以及色彩失真等问题。因此，退化图像复原算法的研究相当具有理论和实践价值，目前广泛应用于众多领域当中，如医学图像处理和监控视频处理等。
二、暗通道先验原理
暗通道是指在无雾天气下，通常所有图像中需要用大量时间才能找到的“最暗”部位。由于阳光的强度不同，一些阴暗的地方被普遍出现，并成为图像中的“暗通道”。通过使用这些“暗通道”，可以很容易地将图像中的大气光分离出来，从而实现对雾霾天气下退化图像的复原。暗通道先验原理是利用传统的图像复原方法在复原过程中所存在的先验知识，通过提前对图像进行处理，使得图像在复原过程中实现更高效，更高质量的复原。该原理主要应用于雾霾天气下的图像复原领域，极大的提高了算法的效率。
三、基于暗通道先验的雾霾天交通场景下退化图像复原算法
基于暗通道先验的图像复原算法主要可以分为两类：暗通道分析算法和基于深度学习的算法。
1、暗通道分析算法
基于暗通道分析的图像复原算法，主要利用图像中存在的暗通道信息，进而推导出大气散射模型，进行图像的复原。主要步骤如下：
（1）用低通滤波器对输入图像进行处理，将单一暗通道图像从输入图像中提取出来；
（2）确定图像中的大气光方向，并计算大气光的平均值；
（3）估计大气散射模型中的散射系数；
（4）最后根据大气散射模型进行图像的复原。
2、基于深度学习的算法
从2012年AlexNet的问世以来，深度学习在计算机视觉领域的应用越来越广泛。用深度学习代替传统的计算方法已经成为了图像处理的主流技术之一。在基于暗通道先验的雾霾天交通场景下退化图像复原算法中，也有基于深度学习的算法，如基于CNN的图像去雾算法等。
四、结论
基于暗通道先验的雾霾天交通场景下退化图像复原算法可以在不依赖大气参数的情况下，实现对雾霾天气下图像的复原。暗通道先验原理极大的提高了图像复原算法的效率和准确度。当前，基于深度学习的算法在退化图像复原算法领域的研究也愈发成熟。尽管利用深度学习技术可以提高图像复原的效率和质量，但是其黑盒性依然存在一定的问题，使得算法的可解释性较低。因此，基于暗通道原理的图像复原算法在许多场合仍然具有广泛的应用价值。