【图像去雾】颜色衰减先验图像去雾【含Matlab源码 2036期】
⛄一、颜色衰减先验去雾算法简介
2015年Zhu等的颜色衰减先验去雾算法利用颜色衰减先验建立有雾图像的景深模型, 采用有监督学习的方式得到模型的参数, 结合大气散射模型得到去雾图像。具体内容如下:
1 大气散射模型
Zhu等的颜色衰减先验去雾算法利用计算机视觉和图形图像领域广泛采用的大气散射模型, 其数学表达式为
其中x为图像中像素点的位置, I为有雾图像, J为无雾图像, A为大气光强度, t为介质传输透射率, d为图像景深, β为大气散射系数。在大气均匀分布的条件下, 大气散射系数β被认为是恒定值[12]。
2 颜色衰减先验
Zhu等基于对有雾图像统计特性的研究, 通过大量实验发现了颜色衰减先验[9]。一幅有雾图像中, 任意像素点处雾的浓度与该像素亮度和饱和度之差成正相关, 表达式为
其中c (x) 为像素点处的雾浓度, v (x) 为像素亮度, s (x) 为像素饱和度。
3 图像景深复原
由于通常图像中雾的浓度与景深变化成正相关, 结合颜色衰减先验得之任意像素点处的景深与该像素亮度和饱和度之差成正相关, 因此建立如下线性模型
其中d (x) 为像素点处的景深, v (x) 为像素亮度, s (x) 为像素饱和度, θ0、θ1和θ2为未知线性系数, ε (x) 为用期望值为0, 方差为σ2的高
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