一种改进的基于暗通道先验的图像去雾算法

雾霾天气造成图像采集设备无法获取足够清晰的图像,为之后获取图像中的有效信息带来很大困难,由此对图像进行去雾处理显得尤为重要。暗通道先验去雾算法对大多数自然场景图像有着较好的去雾效果,但暗通道先验规律并不适用于天空区域,造成去雾后图像的天空区域颜色失真严重。针对这一问题,本文提出一种基于天空区域分割和HSI颜色空间模型的暗通道先验去雾算法。首先,运用RETINEX算法增强有雾图像的边缘信息,对增强后的图像进行canny边缘提取,同时结合形态学方法精确分割出天空区域;其次,在天空区域选取准确的大气光值,将图像中的天空区域转换到HSI颜色空间进行处理,并只对亮度分量进行改进的暗通道去雾处理,保留原图像色调和饱和度信息;最后,对非天空区域进行暗通道去雾,完成整幅图像的去雾。实验结果显示,该方法很好地解决了天空区域颜色失真和噪声增加的问题,使去雾后的图像更加清晰自然。