合肥工业大学 计算机与信息学院，安徽 合肥 230009
针对雾、霾等强散射环境下相机拍摄图像严重退化的问题，提出了一种降低雾霾环境对图像质量影响的图像去雾重构方法。基于雾天偏振成像模型，分别估计图像每个区域的重构参数，获取全局最优的重构参数。利用偏振滤波的方法估计雾天大气散射光的偏振度分布，利用自适应亮通道方法计算无穷远处大气散射光的强度分布，从而重构出去雾图像。最后，利用偏振度的纹理信息对重构图像进行增强。该方法考虑了图像中不同位置大气杂散光参数的不一致性，对图像每一区域的重构参数分别运算, 从而获得全局最优的重构参数图像。该方法还不要求图像必须包含天空区域，并且具有对灰度图像的处理效果较好的优点。
强散射环境 偏振信息 图像重构 全局最优 strong scattering environment information of polarization image reconstruction global optimization
