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基于雾天图像退化模型的自适应参数优化的去雾算法
基于雾天图像退化模型的自适应参数优化的去雾算法
摘要：雾天图像因大气散射现象而产生退化，降低了图像的清晰度和对比度，对计算机视觉任务的准确性造成了很大挑战。为了恢复雾天图像的清晰度和对比度，研究人员提出了许多去雾算法。本文提出了一种基于雾天图像退化模型的自适应参数优化的去雾算法。首先，通过建立大气光分析模型，估计图像中的全局大气光值。然后，采用感知去雾模型来获取恢复的透射率，并基于这个透射率对退化的图像进行恢复。最后，通过自适应参数优化算法来优化去雾结果。实验结果表明，该算法在去雾效果和视觉质量上均优于前期方法。
关键词：雾天图像，退化模型，大气光分析，感知去雾模型，自适应参数优化
1.引言
雾天图像因大气散射现象而受到退化，导致图像的清晰度和对比度下降。这对计算机视觉任务的准确性和性能造成很大的影响，例如目标检测、图像识别等。因此，对雾天图像进行高质量的去雾处理具有重要的实际价值和应用前景。
2.相关工作
目前，已经有许多去雾算法被提出。其中，一些算法基于物理模型，如大气散射模型和图像退化模型。这些方法通过估计透射率和大气光来恢复原始图像。另一些算法则是基于图像的统计特性来进行去雾处理。虽然这些方法在一定程度上可以恢复图像的清晰度和对比度，但是存在参数选择困难、去雾效果不理想和计算复杂度高等问题。
3.方法描述
本文提出了一种基于雾天图像退化模型的自适应参数优化的去雾算法。首先，通过建立大气光分析模型，估计图像中的全局大气光值。该模型考虑了图像中散射光的分布和像素值的统计特性，从而更准确地估计大气光值。然后，采用感知去雾模型来获取恢复的透射率，并基于这个透射率对退化的图像进行恢复。感知去雾模型基于人眼感知的视觉特性，能够更好地保留图像的细节和纹理。最后，通过自适应参数优化算法来优化去雾结果。该算法根据去雾结果的质量评估指标，自适应地调整各个算法的参数，从而获得更好的去雾效果。
4.实验结果
在一系列雾天图像上对本文提出的算法进行了实验评估。与其他常用的去雾算法进行了比较。实验结果表明，本文提出的算法在去雾效果和视觉质量上均优于其他算法。此外，本文的算法具有较低的计算复杂度，适用于实时应用。
5.结论
本文提出了一种基于雾天图像退化模型的自适应参数优化的去雾算法。该算法通过建立大气光分析模型和感知去雾模型来恢复雾天图像的清晰度和对比度。通过自适应参数优化算法来优化去雾结果，获得更好的去雾效果。实验结果表明，该算法在去雾效果和视觉质量上均优于其他算法。未来的研究重点可以放在进一步提高算法的实时性和稳定性上。
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