基于光学厚度代理模型的雾浓度估计及图像去雾

摘要

cqvip:图像是现代化战争的重要信息来源,雾天环境下图像质量下降,严重妨碍战场侦察识别能力。为提高雾气环境下图像有效利用性,开展了基于光学厚度代理模型的雾浓度估计及图像去雾方法研究。针对雾天图像的相关特征,提出一个与雾气浓度紧密相关的饱和度-亮度联合特征,通过敏感度分析,确定暗通道、饱和度-亮度和色度为3个重要的雾相关特征,建立了以雾相关特征为自变量、光学厚度为目标函数的代理模型;基于光学厚度估计代理模型,提出了一种雾浓度估计方法;同时将代理模型预测的光学厚度估计值代入大气散射模型中对去雾图像进行求解。实验结果表明,该方法在雾浓度估计准确度、去雾处理效果方面优于现有方法。