计算机辅助设计与图形学学报

作者：刘春晓, 厉世昌

关键词：非均质雾霾, 亮度补偿, 迭代图像去雾

针对现有图像去雾方法无法有效地去除非均质雾霾以及多次去雾导致图像整体变暗等问题,提出一种基于亮度补偿的迭代式非均质图像去雾算法,包含图像去雾和亮度补偿2个模块.在每轮迭代中,先通过图像去雾模块增强图像的对比度,降低图像中的雾霾浓度,再通过亮度补偿模块弥补图像去雾模块造成的亮度损失,使得亮度补偿结果不但保持先前的图像去雾效果,而且达到图像去雾处理之前的亮度水平,为下一轮进一步提升图像的去雾效果创造好的条件;在亮度补偿模块中,根据图像去雾前后的亮度变化设计一个亮度补偿算子,并建立一种基于亮度补偿系数的自适应亮度补偿机制,不但能够恢复图像的原有亮度,而且还能够提升图像的对比度,助力图像的去雾过程.在FiveK-Haze,SOTS测试集和Real-Haze真实雾霾数据集上的大量实验结果表明,所提算法在处理非均质雾霾图像上表现出色,去雾结果具有良好的亮度、对比度和颜色饱和度,在常用的峰值信噪比、结构相似度、雾霾浓度、图像自然度和学习感知图像块相似度等评价指标上均优于对比方法.

来源：2025年第12期

《计算机辅助设计与图形学学报》期刊编辑部

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