结合暗通道先验与Hessian正则项的图像去雾

摘要

在雾天拍摄户外图像,其对比度和可见度均受到严重的影响。目前图像去雾方法通常依赖于准确的透射率图,而二阶的Hessian正则项具有保留精细结构同时抑制阶梯伪影的能力,可提高图像的对比度和可见度。为此采用暗通道先验方法获得有雾图像大气光值初始透射率图,提出一种结合Hessian正则项的二阶变分模型来细化初始透射率图及去雾图像。利用交替方向乘子法(ADMM),通过引入辅助变量,使拉格朗日乘子不断更新迭代,直到能量方程收敛,输出去雾图像。采用LIVE Image Defogging有雾图像数据库进行了仿真实验。通过对去除薄雾和浓雾效果图的视觉质量和定量的评估,表明该方法得到的去雾图像清晰自然,纹理细节保持效果较好。