基于人工多曝光图像融合的快速单幅图像去雾算法研究

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@小白创作中心

基于人工多曝光图像融合的快速单幅图像去雾算法研究

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CSDN

https://m.blog.csdn.net/ssswww56/article/details/145420014

本文介绍了一种基于人工多曝光图像融合的快速单幅图像去雾算法。该算法通过伽马校正和图像融合技术，实现了对雾霾图像的有效去雾处理。实验结果表明，该方法能够显著提高去雾效果，恢复图像的真实性和清晰度。

1 概述

恶劣的天气条件，如雾、霾和薄雾，会显著降低捕获图像的能见度。现有的成像设备通常缺乏实时有效缓解恶劣天气条件导致的能见度下降的能力。传统的图像去雾方法依赖于图像深度信息，这些信息通常通过使用基于物理模型的方法来获取，以消除模糊效果。然而，不精确的深度信息总是会影响去雾性能。本文提出了一种新颖的基于人工多曝光图像融合的快速单幅图像去雾算法，旨在提高图像去雾的性能和鲁棒性。该方法基于一组伽马校正的曝光不足图像，通过分析全局和局部曝光度来构建像素级权重图，以指导融合过程。通过该方法，融合图像的亮度空间依赖性降低，其颜色饱和度在去雾过程中得以平衡。本文在理论分析和对比实验中验证了所提出的解决方案的性能。

2 研究方法

本文提出了一种基于人工多曝光图像融合的快速单幅图像去雾算法，旨在克服传统方法的局限性，提高去雾性能和鲁棒性。该方法的主要步骤如下：

图像预处理：对输入的有雾图像进行预处理，包括图像增强、噪声去除等，为后续去雾算法提供更好的输入图像。
伽马校正：使用一系列伽马校正操作来提取人为曝光不足的图像序列。伽马校正能够调整图像的亮度，使得不同曝光度的图像在融合过程中能够更好地平衡亮度和色彩饱和度。
构建权重图：根据全局和局部曝光度分析，构建像素级权重图。这些权重图用于指导后续的图像融合过程，确保融合后的图像在亮度和色彩饱和度上达到平衡。
图像融合：使用像素级融合策略，将不同曝光度的图像进行融合，得到去雾后的图像。融合过程中，权重图用于确定每个像素的贡献度，从而确保融合后的图像具有最佳的视觉效果。
后处理：对融合后的图像进行后处理，包括色彩校正、细节增强等，以进一步提高图像质量。

3 实验结果与分析

为了验证本文提出的算法的有效性，进行了对比实验。实验结果表明，该方法能够显著提高去雾效果，恢复图像的真实性和清晰度。与单一去雾算法相比，该方法在去雾效果、细节保留、色彩保真度等方面均表现出更好的性能。

具体而言，该方法通过伽马校正和图像融合，有效地平衡了图像的亮度和色彩饱和度，解决了传统方法中的色彩失真、光晕伪影和饱和度问题。同时，该方法无需依赖精确的深度信息，从而提高了去雾的鲁棒性。

4 运行结果

4.1 原始图片

4.2 图像去雾运行结果

5 主函数代码

clc
clear all
root = 'images\';
save_path = 'results\';
cur_time = datestr(now,30);
log_name = strcat('log_time_',cur_time,'.csv');
fileFolder=fullfile(root);
dirOutput=dir(fullfile(fileFolder,'*.jpg'));
fileNames={dirOutput.name};
clip_range = 0.010;
for i = 1:length(fileNames)
    fid1 = fopen(log_name, 'a');
    tic
    image_file_path = strcat(root, cell2mat(fileNames(i)));
    I_hazy = imread(image_file_path);
    tic
    amef_im = atif_mef(im2double(I_hazy), clip_range);
    time = toc;
    [m, n, ~] = size(I_hazy);
    disp(['Resolution: ', num2str(m), ' x ', num2str(n)])
    disp(['Processing time: ', num2str(time)])
    raw_name = strsplit(cell2mat(fileNames(i)), '.');
    raw_name = raw_name(1);
    save_file_name = strcat('Proposed_', cell2mat(raw_name), '.tif');
    sace_file_name = strcat(save_path, '/', save_file_name);
    imwrite(amef_im,sace_file_name);
    fprintf(fid1, ['%s',',','%f','\n'], cell2mat(fileNames(i)), time);
    fclose(fid1);
end