兰州交通大学电子与信息工程学院, 甘肃 兰州 730070
针对雾霾和沙尘天气下的场景退化问题,提出一种基于高斯模型凸优化与光幕双约束的退化场景复原算法。首先根据景深与场景亮度和饱和度之间的相关关系,利用高斯模型和凸优化估计景深;其次通过对大气光幕与场景关系作深入分析,结合最小通道平滑和景深衰减双约束获得退化场景的大气光幕;然后通过亮通道先验以及局部大气光的改进求解获得大气光值;最后基于复原模型对退化场景进行复原处理,并对沙尘场景进行颜色修正,进而实现场景复原。实验结果表明,所提算法的复原场景亮度适宜,颜色自然,细节信息丰富,在定量指标中也可以取得理想的评分,有效解决退化场景出现的偏色和细节丢失等问题。
图像处理 退化场景复原 凸优化 场景深度 大气光幕 大气光优化 颜色修正 光学学报
2021, 41(19): 1910001
