結合OSTU 閾值法的自適應DCP 圖像優化算法*

劉長明，曹紅燕*，范 焱，方 煒，邵帥超

（1.中北大學電氣與控制工程學院，太原 030051；2.北方自動控制技術研究所，太原 030006；3.陸軍裝備部駐北京地區軍事代表局駐太原地區某軍事代表室，太原 030000）

0 引言

霧霾天氣中采集到的圖片質量差，一定程度上影響了人們日常活動；在部隊作戰中，干擾了目標信息，數據分析出現偏差，精確度降低。圖像去霧研究與天氣的隨機性及復雜性有一定的關系，霧霾天氣下拍攝的圖像能見度低，亮度較弱。在此背景下，為了獲取到更好的圖像去霧效果，學者們提出了很多圖像去霧的處理算法。文獻［4］中，TAN等人在MRF 模型的基礎上，通過設定圖像邊緣點梯度的損失函數，同時采用圖像分割方法對輸入圖像的大氣光值進行計算，圖像處理的結果對比度更加明顯，但是圖像顏色過飽和，出現了光暈的現象。文獻［5］提出一種從單幅圖像中估計傳輸函數的方法，以光的傳播和采集場景中物體表面陰影部分局部獨立為理論依據，推導傳播圖像的信息量，雖然圖像質量有一定的提升，但圖像表面的反射系數通常比較復雜并且不唯一，得不到準確的透射率，圖像失真嚴重。文獻［6］中，HE 提出了一種基于暗原色先驗（dark channel prior，DCP）的圖像去霧理論，該理論是由大量的實驗統計而得到規律，有霧圖像利用該方法處理后能得到較好的效果，但是由于初始透射率的處理相對粗糙，需要用軟摳圖處理，增加了運行時間；且大氣光值和透射率的估計存在一定誤差，導致圖像處理的效果不佳。……