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

* e, E) p( K( |6 R

) @& u4 O, s2 l# C& V  u9 `* K4 p
+ D( ~6 u" h/ i" i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
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
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
4 k1 B) q: x) a. c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
+ A5 Z6 a$ C9 B/ n9 m- R自然、整体平滑，融合图像具有良好的复原效果。
  [- _7 P# e/ x: t  E2 J8 b6 Y

3 h; p1 J% q. F. p7 ?% Q2 C