基于亮度感知权重的夜间图像去雾技术

摘要

目的对夜间雾天环境下成像设备获取的图像进行去雾和图像增强处理,以便给公安机关的图像侦查工作提供直观的侦查信息。方法首先基于夜间大气散射物理模型,采用通道差引导的低通滤波器估计环境照度;其次使用亮通道和暗通道先验分别估算图像中光源区和非光源区的环境透射率,然后采用一种亮度感知权重的方式将二者融合得出最终的混合环境透射率;最后对夜间大气模型公式进行求解获得去雾图像。在此基础上使用CLAHE和SoG算法对图像视觉效果进行增强。结果经过对大量实际案例和计算机合成的夜间雾天图像进行处理,实验结果表明本文采用的去雾与图像增强技术在客观评价方面:偏色检测因子降低65%、平均梯度提高233%、信息熵提高7%,相较于其他主流方法均占显著优势;在主观评价方面:本文方法能同时提升图像颜色动态范围、矫正图像偏色、增强图像暗部细节。结论基于亮度感知权重的夜间去雾与图像增强技术能够有效增强夜间雾天图像的暗部细节、提高图像对比度和解决图像偏色问题,能为公安机关的图像侦查工作提供更直观有效的信息。