计算机工程

作者：孙超, 范之国, 罗茂文, 胡泉

单位：合肥工业大学计算机与信息学院, 安徽 合肥 230601

关键词：偏振去雾,大气光校正,颜色失真,Stokes矢量,正则化约束

基金：国家自然科学基金(61571177)

尽管现有图像去雾方法在处理浓雾场景时可基本去除图像中的雾气, 但在复原过程中容易导致图像的颜色分布发生明显偏移。针对传统偏振去雾算法色彩失真的问题, 提出一种基于目标场景颜色恢复的偏振图像去雾算法。根据大气光饱和度低与亮度高的特征, 结合总光强图和偏振差分图估计无穷远处大气光值, 以降低白色高亮物体的影响。充分利用无穷远处大气光的估计位置来提取大气光偏振角, 并通过Stokes矢量自动估算出随深度变化的大气光偏振度矩阵。基于大气散射光边缘跳变处的空间相关性, 利用大气光偏振度与图像色度构建正则化约束来校正大气散射光。此外, 为提升目标场景的色彩保真度, 提出自适应色彩均衡方法来改善复原结果的颜色分布。实验结果表明, 相比DCP、BCCR、GPLPF、PLF、POBS等经典去雾算法, 所提算法的NIQE、BRISQUE和偏色因子K分别提升了9.62%、13.49%、40.13%, 并且对于不同雾霾浓度场景均具有良好的复原效果, 有效提高了不同深度下目标的能见度, 避免出现颜色失真现象, 尤其是对浓雾场景同样适用。

来源：2025年第9期

《计算机工程》期刊编辑部

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