一種專用于霧天圖像處理的智能算法

，（，河北石家莊)

【關鍵詞】智能駕駛；去霧算法；去霧效果；色彩還原 中圖分類號：U463.675 文獻標識碼：A 文章編號：1003-8639（2025)06-0063-02 AnIntelligent Algorithm Dedicated to Image Processing in Foggy Days LiYundi，Zhang Yihao，Li Fengbo，ShiXiaoyong，LiBaiying，Xie Miaomiao （Shijiazhuang Institute of Railway Technology，Shijiazhuang O5oO41，China）

【Abstract】 Based onthe technological integrationand development orientation of the \"14th Five-Year Plan\"， traditionalintellgentdrivingassistance technologieshavesignificantlimitationsinfogyweatherscenarios.Inviewof the loweficiency，highcostandcolorrecognitiondefectsof theexistingradarcoordinationandthermalimaging schemes， thispaper adopts the dark channel algorithm to achieve image defogging through parameter optimizationandavoid distortionwithcolorcompensation.Experimentsshow thatthe foggy imagesprocessedbythealgorithm havecomplete detailsandnaturalcolors，significantlyimprovingtheimagequalityinlowvisibilityenvironmentsandprovidinganew path for breakthroughs in intelligent driving technology.

【Key words】 intelligent driving；defogging algorithm；defogging effect；color reproductiol

1傳統智駕方案痛點

智能駕駛依賴精準的道路與交通信息識別，但在霧霾多發城市，信息采集常受干擾，存在效率低、失真嚴重等問題，影響后續處理。當前行業多從硬件入手，以多雷達協同和熱成像攝像頭為代表技術。前者存在探測效率低、成本高、無法識別顏色等缺陷；后者難以呈現物體真實形狀，同樣面臨成本與技術瓶頸。鑒于此，本項目采用暗通道算法，用于行人識別及霧霾環境下的圖像去霧，突破現有技術局限。

2暗通道去霧算法流程及改進策略

暗通道先驗去霧算法以大氣散射模型為核心，剖析霧霾圖像由反射光、大氣散射光與環境人射光混合而成的特性。算法通過分解混合光線成分并建模，重點對大氣光值A和場景透射率 t(x) 兩個關鍵參數進行估計與優化，其準確性直接決定去霧效果。本項目采用該算法，并針對性提出流程及改進策略。

1）構建暗通道圖像：依靠物理濾波理論，生成展現場景暗通道先驗特性的圖像，為接下來的參數

估計提供基礎數據。

2）大氣光值與透射率估算：通過統計暗通道圖的高亮像素區域，確定大氣光值A，并結合暗通道先驗初步推導透射率 t(x) 的粗略估計值。

3）大氣散射模型求解：依托經典大氣散射模型I(x)=J(x)t(x)+A[1-t(x)] ，通過優化 A 和 t(x) 兩個核心參數，實現對霧氣影響的數學剝離，從而完成去霧處理。

具體實現流程框圖如圖1所示。……