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

( c# e9 E* b/ t4 z0 i
8 W. b/ A  n5 a


8 D' J6 z% h/ B/ Q, I$ N; s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
/ f- Z$ q( p1 h4 O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
6 N9 T: e/ h  ?, B, I; Q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
( \" y) L* j: a. n: p, {; P" n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
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
: F& g) N) A+ }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
; c. A0 ^; @3 t" o2 k自然、整体平滑，融合图像具有良好的复原效果。
( C, m* M% [( {, O4 b- b
6 m0 S0 |* o7 t5 ]" r; S9 o
2 c2 J6 I7 O2 `9 p% j