基于小波变换的迭代融合去雾算法

杨利霞

基于小波变换的迭代融合去雾算法

. r) [: R5 i- U0 d$ e) e" B

' Z8 j1 V8 d8 z5 r% A在有雾气的环境下，户外采集到的图像容易出现对比度低、细节丢失等问题。针对
该问题本文提出了多尺度 Retinex(MSR)理论结合小波变换的图像融合方法对雾天图像进行
' x2 q" P: i# J, d% I6 `恢复。首先，将采集到的雾天图像用 MSR 算法进行增强处理，之后采用‘db5’小波基将雾
3 }3 p2 a0 O6 p. w2 ^; q天图像与增强图像的亮度分量 V 进行融合处理，并对雾天图像的饱和分量进行约束，最后合
+ b2 V3 N6 c1 {( L成去雾图像；设置阈值，对雾浓度相对较大的雾天图像用小波变换进行二次迭代融合去除残
1 Z6 b: T* l4 F/ u4 [  P" z7 f& G7 i雾。实验结果表明，本文方法可有效恢复不同浓度的雾天图像，去雾后的图像可增强暗区细
节、增强图像色彩、丰富图像信息。小波融合的使用保留了更多图像信息，使图像色彩丰富
2 q# O  ~; [4 W, j( ~" j2 g自然、整体平滑，融合图像具有良好的复原效果。
& ]. S1 C) l- K6 c: v" H4 u; K8 [2 j& O
% b3 U5 z; u# @: M4 g* a" S