雾天环境下由于大气粒子对光线的散射作用导致成像质量下降,针对雾霾等天气下图像退化问题,提出了一种全局参数自动估计的彩色图像偏振去雾方法.利用不同角度的3幅偏振图像,自动估算无穷远处的大气光和大气光的偏振度,根据大气散射模型得到去雾后的图像.从RGB 3个色彩通道分别计算相应的参数,使得算法适用于彩色领域.首先使用暗通道方法估计无穷远处的大气光和传输图,并通过导向滤波对传输图优化;然后基于大气光和目标光的不相关性,采用全局搜索的方法估计大气光的偏振度;最后根据大气散射模型恢复出清晰目标图像,并利用对数变换进行增强.本文方法在雾霾天气下能够得到清晰的去雾图像,且在浓雾天气下,去雾图像的信息熵提升了约21％,平均梯度提升了约2倍多,标准差提升了约12％.实验结果表明,本文方法较好地解决了人工取景估计参数不佳的问题,提高了复原目标图像的清晰度和对比度,可以用于彩色图像的目标探测与识别.
偏振 去雾 彩色 大气散射模型 全局搜索