去雾算法综述：传统与深度学习方法的对比分析

去雾算法综述：传统与深度学习方法的对比分析

在图像处理领域，去雾算法一直是一个重要的研究方向。传统的暗通道先验算法和新兴的基于深度学习的去雾算法各有优劣。本文将为您详细介绍这两种算法的基本原理、应用场景以及它们在实际使用中的表现。

暗通道先验去雾算法

暗通道先验去雾算法是一种经典的图像去雾方法，其中以He等人于2009年提出的"Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior"算法[1]为代表。这个算法通过暗通道先验原理，结合大气散射模型，有效地去除图像中的雾霾。

通常所说的暗通道，实际上是指清晰无雾的图片中，除了天空区域外的任一局部区域内，总会存在某一些像素在至少一个颜色通道具有很低的值，几乎趋近于零。即对任一幅无雾图像J(x)，都定义暗通道Jdark，暗通道先验理论指出[2]：Jdark的值无限趋近于0。

暗通道先验去雾算法的优点：

• 简单易实现：算法相对简单直观，易于理解和实现；
• 去雾效果较好：在大多数情况下，可以有效地减轻或消除图像中的雾霾效果，恢复图像的清晰度和色彩；
• 计算速度较快：相对于一些复杂的去雾算法，暗通道先验算法具有较快的计算速度。

缺点：

• 失真问题：在去除雾霾的过程中，可能会引入一定程度的图像失真，特别是在对比度较高的区域；
• 参数敏感：算法中的参数选择对最终的去雾效果影响较大，需要进行合适的调节；
• 无法处理特定场景：对于特定复杂场景，如反射、遮挡等，算法效果可能不佳。

基于深度学习的图像去雾算法

当今最火的去雾算法之一是基于深度学习的图像去雾算法，特别是利用卷积神经网络（CNN）进行端到端的学习。

具有代表性的算法有：

• DehazeNet去雾算法还原的去雾图像细节恢复较好，但是由于真实的大气环境十分复杂，大气中的化学成分和颗粒分布导致了环境光的吸收、散射和透射不均匀,从而使得环境光在不同位置的作用程度不同，经DehazeNet去雾算法还原后的图像易丢失信息，并且对景深变化处的还原效果不好，而且算法效率较低[3]；
• GCANet去雾算法是基于端到端的单幅图像的去雾算法，该算法并不依靠于先验知识，但是对数据集要求高，同时会限制应用场景；
• AOD-net去雾算法的网络结构十分简单轻便，算法时间复杂度也较低，但是得到的去雾图像容易出现图像偏暗、对比度过高和细节模糊等问题，严重影响视觉效果[4]；
• FFA-net去雾算法得到的去雾图像效果比较明显，在很大程度上超越以往最先进的图像去雾方法，对浓雾和丰富的纹理细节区域的去雾效果尤为明显，但该算法的网络结构过于复杂，不易于理解使用。

基于深度学习的去雾算法的优点：

• 泛化能力强：深度学习算法在处理不同场景下的雾霾图像时有较好的泛化能力，可以适用于各种复杂情况；
• 效果较好：一些深度学习去雾算法在去雾效果上表现出色，能够有效地减轻或消除图像中的雾霾效果。

缺点：

• 数据依赖性强：深度学习算法需要大量标注数据进行训练，对数据的要求较高；
• 计算资源需求大：深度学习算法通常需要较大的计算资源和时间进行训练和推断。

基于深度学习的去雾算法和暗通道先验去雾算法的互通之处

• 目标相同：深度学习去雾算法和暗通道先验算法的目标都是减轻或消除图像中的雾霾效果；
• 可结合使用：有时候深度学习算法和暗通道先验算法可以结合使用，利用它们各自的优势来提高去雾效果；
• 都属于图像处理领域：两种算法都属于图像处理领域，在实际应用中有着各自的应用场景和优劣势。

参考文献

[1].HE K, SUN J, TANG X. Single image haze removal using dark channel prior[J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 2011, 33(12): 2341-2353.

[2].张雪, 王峰, 赵佳. 基于暗通道先验的单幅图像去雾改进算法 [J]. 阜阳师范大学学报（自然科学版）, 2022, 39(02): 69-75.

[3].郑凤仙, 王夏黎, 何丹丹, 等. 单幅图像去雾算法研究综述 [J]. 计算机工程与应用, 2022, 58(3): 14.

[4].杨爱萍, 王朝臣, 王建, 等. 基于自适应感知金字塔网络的图像去雨 [J]. 东北大学学报：自然科学版, 2022, 043(004): 470-479.

科技新时代
2024年14期