基于灰度补偿和特征融合的沙尘图像修复方法

沙尘颗粒对光的散射和吸收作用导致了沙尘天气下获取的可见光图像对比度低、颜色偏移严重，影响无人机、精确制导弹药对目标的识别与跟踪性能。由于场景结构复杂、参数估计困难等因素，现有的沙尘图像修复方法不能有效地提取图像中语义分量，导致修复后的图像颜色不真实、细节模糊。为此，提出基于灰度补偿的图像预处理模块和特征融合网络组成的沙尘图像修复框架。图像预处理模块对输入的沙尘图像进行灰度分布补偿来恢复场景中潜在的信息，并派生出颜色均衡和轮廓清晰的两个图像；融合网络对不同派生输入图像进行高维特征提取和融合，并恢复出高质量的图像。研究结果表明，所提出的方法修复图像取得了较高的指标统计值和良好的视觉效果，能有效提高沙尘图像的目标检测精度和分割准确率。