一种利用大气散射模型实现图像去雾的方法
remove fog算法
remove fog算法Remove fog算法概述Remove fog算法是一种图像去雾算法，旨在从有雾的图像中提取出清晰的场景。
它可以用于改善天气条件较差或者拍摄环境不佳的照片、视频等。
原理Remove fog算法基于以下原理：在有雾的图像中，物体与相机之间的可见距离受到雾的影响而降低，因此，通过估计物体与相机之间的可见距离来去除雾霭。
该算法使用了一个称为大气散射模型（Atmospheric Scattering Model）的模型来描述光线在大气中传播时发生的散射现象。
该模型假设大气中存在一定浓度的微小颗粒，这些颗粒会使得光线在传播过程中发生散射。
当光线与这些颗粒碰撞时，它们会被散射到周围，并且随着传播距离增加而逐渐减弱。
因此，在有雾的图像中，远处物体看起来比近处物体更模糊。
实现步骤1. 估计全局大气光（Global Atmospheric Light）：首先需要确定图像中存在雾霭的区域。
一种常用的方法是计算每个像素点的亮度值，并根据阈值将其分为前景和背景。
然后，从前景中选择最亮的像素点作为全局大气光。
2. 估计透射率（Transmittance）：对于每个像素点，需要确定从该像素点到相机之间的可见距离。
这可以通过估计透射率来实现。
透射率表示光线在传播过程中被吸收或散射的程度。
在有雾的图像中，透射率随着距离增加而减小。
因此，可以使用以下公式计算透射率：t = e^(-beta * d)其中，t表示透射率，beta是一个常量（用于调整雾霭强度），d表示物体与相机之间的距离。
3. 去除雾霭：最后一步是将估计出来的透射率应用到原始图像上，以去除雾霭。
这可以通过以下公式实现：J(x) = (I(x) - A) / max(t(x), t0) + A其中，J(x)表示去除雾霭后的图像，I(x)表示原始图像，在该位置上的颜色值，A表示全局大气光，在该位置上的颜色值，t(x)表示在该位置上估计得到的透射率，t0是一个常量（用于避免除以零错误）。
aod去雾算法原理
aod去雾算法原理
AOD（Atmospheric Optical Depth）去雾算法是一种常见的图像
去雾方法，其原理基于大气光学模型和图像退化模型。
在自然环境中，由于大气散射和吸收作用，图像中物体的颜色和亮度会受到影响，呈
现出模糊、低对比度、色彩暗淡等现象。
AOD去雾算法通过估计大气光学深度来消除这种影响，使得图像更加清晰、鲜明。
AOD去雾算法的核心思想是利用大气光学模型推断出未受影响的
透射率和散射率，从而恢复出原图像。
根据大气光学模型，通过光线
传播公式可以得到到达观察者的光线经过大气后的衰减量，即大气光
学深度。
AOD去雾算法通过测量被拍摄物体与不同距离的大气中白色物体亮度之间的变化，就可以求出大气光学深度，进一步推断出散射率
和透射率。
具体地说，在AOD去雾算法中，首先需要对原图像进行预处理，
去除图像中的噪声和背景干扰等。
然后，通过估计图像中具有高对比
度且不受到大气散射影响的区域，即白色物体，来计算大气光学深度。
对于每个像素，可以根据大气光学模型计算出透射率，然后根据图像
退化模型对图像进行去雾处理，即用透射率对原图像进行补偿。
最后，为了保证图像中亮度和对比度的一致性，可以进行后期调整处理。
总的来说，AOD去雾算法的核心原理是基于大气光学和图像退化
模型，利用大气光学深度推断出图像的散射率和透射率，从而恢复出
原始图像。
该算法尤其适用于户外场景拍摄的照片去雾处理，可以显
著提高图像质量和视觉效果。
Matlab中的图像去雾和图像去除技术
Matlab中的图像去雾和图像去除技术引言：当我们拍摄照片或者录制视频时，面临的一个常见问题就是雾气的干扰。
雾气可以降低图像的清晰度和对比度，使得图像看起来模糊、暗淡。
虽然现在有许多图像后期处理软件可以解决这个问题，但是Matlab作为一种强大的计算工具，也提供了很多图像去雾和去除技术。
本文将介绍Matlab中的几种常见图像去雾和去除技术，包括大气散射模型、暗通道先验以及Retinex算法。
1. 大气散射模型大气散射模型是一种常见的图像去雾技术，它基于对大气散射过程的建模。
该模型假设在雾天拍摄的图像中，每个像素的亮度值由两部分组成：场景亮度和雾气散射成分。
该模型可以表示为以下公式：I = J * t + A * (1 - t)其中，I是观测到的图像，J是场景的亮度，t是透射率，A是大气光照。
在这个模型中，透射率t越小，图像就越模糊，反之，透射率越大，图像就越清晰。
在Matlab中，我们可以使用大气散射模型对图像进行去雾处理，提高图像的清晰度。
2. 暗通道先验除了大气散射模型外，暗通道先验也是一种常用的图像去雾技术。
该技术基于观察到的一个有趣现象：在大多数室外场景中，至少有一个通道在任何地方都是非常暗的。
这就是暗通道。
根据这一观察，我们可以使用暗通道先验来恢复图像。
在Matlab中，暗通道先验主要通过以下步骤实现：1）计算暗通道图像：对于每个像素，选择具有最小像素值的通道作为暗通道。
2）估计大气光照：在暗通道图像中，选择亮度值最高的像素作为估计的大气光照。
3）估计透射率：使用大气光照和暗通道图像计算透射率。
较高的透射率表示较少的雾气。
4）恢复场景亮度：使用透射率和原始图像计算恢复的场景亮度。
5）修正结果：对恢复的场景亮度进行修正，以提高图像的视觉效果。
通过以上步骤，我们可以使用暗通道先验技术对图像进行去雾处理，改善图像的清晰度和对比度。
3. Retinex算法Retinex算法是一种经典的图像去除技术，它基于人眼在不同亮度条件下对光照敏感度变化的观察。
基于大气散射模型的偏振图像去雾算法研究
基于大气散射模型的偏振图像去雾算法研究作者：陈天威段锦孙晨安忠德来源：《数字技术与应用》2017年第01期摘要：随着对光偏振信息的引入，已经能够更加全面的表征目标的信息。
本文在大气散射物理模型的基础上，结合暗原色先验原理提出一种新的偏振图像去雾算法。
首先基于暗原色理论估计大气光强信息；然后利用双边滤波对雾天图像传输投射率进行优化，最终有效完成图像去雾。
由实验结果可知，本文采用的算法能够有效的实现雾天图像复原。
关键词：大气散射模型；偏振图像；双边滤波中图分类号：TP751.2 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2017）01-0119-011 引言在雾霾等天气环境中，由于大气中存在着大量的悬浮粒子，光线在传播过程中的散射作用使图像的对比度和颜色等特征信息严重降低，影响观测者的视觉感受，妨碍特征信息的提取，从而限制了户外计算计视觉系统的有效发挥。
对于图像去雾算法的研究，目前主要有两个大方面：一个以图像增强为主；另一个以大气散射物理模型为主。
本文基于大气散射物理模型，根据光的偏振特性，通过采集三幅不同偏振角度的偏振图像，结合暗原色先验[1]原理提出了一种新的去雾算法。
基于暗原色理论，估计大气光强度信息；利用双边滤波对雾天图像传输投射率的优化，最终有效完成图像去雾。
2 基于大气散射模型的偏振图像去雾算法根据斯托克斯公式可以将雾天退化模型公式改为（1）上式中，，，为本文实验中获取的0°，60°，120°的三幅不同角度的偏振图像。
我们需要通过求解，的值，根据此物理模型，从原来的有雾图像中复原出无雾图像。
2.1 求解大气光值由于图像中雾最浓的区域对应的是天空或者无穷远处大气光的位置，而图像中的天空区域大部分应该存在于图像的上方或顶部，所以可以把像素点的高度坐标当成是否接近天空或者无穷远处位置的参数。
假设图像的像高为H，像素x对应的位置高度坐标值为，该点接近天空的概率函数可以表示为：（2）雾天图像中，对应于雾最浓的区域内物体的对比度下降程度应该是最大的，表现为该区域所有点的亮度值在RGB三颜色通道的最大值和最小值之差几乎为0。
基于大气散射模型的雾霾天道路图像清晰化
基于大气散射模型的雾霾天道路图像清晰化基于大气散射模型的雾霾天道路图像清晰化一、引言近年来，雾霾天气持续加剧，给人们的生活和交通出行带来了很大的困扰。
雾霾天气中的道路图像常常受到大气粒子的散射影响，导致图像模糊不清，给车辆驾驶和交通监控带来了安全隐患。
因此，研究如何对雾霾天道路图像进行清晰化处理，对于提高交通安全性和可视化效果具有重要意义。
二、雾霾天大气散射模型雾霾天气中的道路图像模糊常常是由大气中的颗粒物散射引起的。
大气散射模型是描述光在大气中传播过程的数学模型。
根据光在大气中的传播特性，常用的大气散射模型包括Mie散射模型和Rayleigh散射模型。
1. Mie散射模型Mie散射模型适用于颗粒物尺寸较大的情况，例如大气中的雾霾颗粒。
Mie散射模型可以描述光在颗粒上的散射和吸收过程。
在图像处理中，可以利用Mie散射模型对雾霾天道路图像进行去雾处理。
该方法主要通过估计图像中散射光的强度，消除雾霾颗粒造成的影响，使道路图像恢复清晰度。
2. Rayleigh散射模型Rayleigh散射模型适用于颗粒物尺寸远小于光波长的情况。
在雾霾天气中，颗粒物的尺寸通常较小，因此Rayleigh散射模型更适用于描述光在大气中的传播。
然而，在实际应用中，Rayleigh散射模型对雾霾天道路图像的清晰化处理效果较差。
三、基于大气散射模型的道路图像清晰化方法1. 视频图像去雾算法雾霾天气中的道路图像往往是由连续的视频图像组成的。
因此，可以利用视频图像的时空信息，结合大气散射模型进行去雾处理。
该方法首先对视频图像序列进行背景建模，估计每帧图像中的散射光分布。
然后根据大气散射模型，去除散射光的影响，最终得到清晰的道路图像。
2. 多尺度图像去雾算法基于大气散射模型的道路图像清晰化还可以利用多尺度图像处理技术。
该方法通过将道路图像分解为不同尺度的图像，分别进行去雾处理。
首先对图像进行小波变换，得到不同尺度的图像分量。
然后根据大气散射模型，对每个尺度的图像进行去雾处理。
一种基于大气散射模型和Retinex的红外图像去雾算法
一种基于大气散射模型和Retinex的红外图像去雾算法董浩伟;陈洁【摘要】基于红外图像和可见光图像在有雾天气下退化过程中的相似性,可以使用大气散射模型对红外图像进行图像复原.但是图像在去雾复原处理后常常会有对比度低,细节不明显的特点,不利于人眼直接观察.针对这一情况,使用Retinex对去雾后的图像进行对比度增强.经过这两个算法处理后可以提高红外图像的对比度,突出其细节,提高其信噪比,并且具有良好的视觉效果.对算法的改进可以在计算处理速度和算法处理的效果上找到一个平衡点,为后期的嵌入式平台实现实时的视频去雾打下基础.【期刊名称】《红外技术》【年(卷),期】2019(041)004【总页数】10页(P347-356)【关键词】大气散射模型;去雾;Retinex【作者】董浩伟;陈洁【作者单位】昆明物理研究所,云南昆明 650223;昆明物理研究所,云南昆明650223【正文语种】中文【中图分类】TP391.41夜视技术的出现为全天候作战提供了可行性，在军事夜战中夜视技术占据极其重要的地位。
红外成像技术将人眼的观察范围扩大到光谱红外区，大大提高人眼观察的区间[1]。
雾和霾是一种常见的天气现象，并且由于近几年空气质量严重恶化，雾霾等恶劣天气频繁出现。
雾霾天气下，大气环境中存在着大量的悬浮颗粒，传播过程中光线会受到这些悬浮颗粒散射的影响。
和无雾场景相比较，图像的清晰度和对比度都会被衰减，从而影响整体的视觉效果[2]。
在使用过程中，很可能由于图像质量太差而无法获得特定细节，使得红外成像系统失去其应用价值。
虽然近红外的热像仪因其波长较短，在传播的过程中受空气溶胶影响较小，本身具有一定的透雾功能。
但是现在红外热像仪主要工作于中波和长波波段，受雾霾影响严重，所以对红外图像的去雾研究还是很有必要的。
对红外图像进行去雾研究时，往往借鉴于可见光图像的去雾算法，可见光的去雾算法一般包括图像增强和基于物理模型的图像复原。
由于红外图像成像的特殊性，红外图像的对比度、信噪比、分辨率都弱于可见光图像。
一种简单快速的图像去雾算法
一种简单快速的图像去雾算法刘巧玲;张红英;林茂松【摘要】在雾、霾等天气条件下,大气粒子的散射作用导致捕获的图像严重降质.提出一种简单快速的基于物理模型的图像去雾新算法.首先从雾形成的角度出发,考虑到传播图像的低频性和单通道性,对大气散射模型进行变型化简,得到新的去雾模型.然后,利用暗原色先验方法估计大气光值A,并带入新的简化模型,得到去雾图像.方法不需要求取过多的变量,只需要求取大气光值A,大大提高了算法的效率.最后大量实验表明,该算法无论在处理速度还是去雾效果上都优于现有算法.【期刊名称】《计算机应用与软件》【年(卷),期】2013(030)007【总页数】4页(P71-74)【关键词】图像去雾;物理模型;暗原色先验;大气光值A【作者】刘巧玲;张红英;林茂松【作者单位】西南科技大学信息工程学院四川绵阳621010;西南科技大学信息工程学院四川绵阳621010;西南科技大学信息工程学院四川绵阳621010【正文语种】中文【中图分类】TP390 引言在雾天情况下，大气最显著的特征就是能见度很低，它不仅直接影响了海、陆、空运输的安全，同时也往往使户外的监测系统无法正常工作。
由此可见，研究雾天条件下的图像清晰化算法在目前具有重要的实用价值。
然而，利用单幅雾天图像复原清晰场景是一个非常困难的问题。
目前许多学者致力于研究单幅图像去雾。
近年来，单幅图像去雾技术取得重大突破。
学者提出了一些基于先验知识或假设的单幅图像去雾方法。
文献［1］通过最大化局部的差异度的方法来恢复图像的色彩对比，在处理某些场景图像上取得了较好的效果，但该方法并不符合真实的物理模型，主要思路依然是颜色对比度的处理。
文献［2］提出了部分符合物理规律的简单去雾模型，利用复杂的优化计算得到去雾结果，但是该方法的物理模型有所局限，不能很好处理浓雾图像。
文献［3］提出了暗通道优先法则(统计结果表明绝大部分户外照片符合该法则)，并利用该法则得到了很好的去雾效果，并能得到相应的深度图像，用于基于图像的三维重建等领域。
几种去雾算法介绍
⼏种去雾算法介绍Single Image DehazingRaanan FattalHebrew University of Jerusalem,Israel这篇⽂章提出⼀种新的从单幅输⼊图像中估计传输函数的⽅法。
新⽅法中，重新定义了⼤⽓传输模型，⼤⽓散射模型中除了传输函数（transmission function）这个变量外，还增加了表⾯阴影（surface shading）这个变量。
作者假设⼀个前提，表⾯阴影和传输函数是统计⽆关的，根据这⼀前提对⼤⽓散射模型进⾏运算分析，即可求得传输函数并对图像去雾。
作者⾸先介绍了⼤⽓散射模型：该式定义域RGB三颜⾊通道空间，表⽰探测系统获取的图像，是⽆穷远处的⼤⽓光，表⽰⽬标辐射光，即需要回复的⽬标图像，表⽰传输函数，即光在散射介质中传输经过衰减等作⽤能够到达探测系统的那⼀部分的光的⽐例。
坐标向量表⽰探测系统获取的图像中每⼀个像素的坐标位置。
对⼤⽓散射模型进⾏变形，将需要恢复的⽬标图像视作表⾯反射系数（surface albedo coefficients）和阴影系数（shading factor）的按坐标的点乘，即，其中为三通道向量，是描述在表⾯反射的光的标量。
即的尺度与相同，为彩⾊图像，为灰度图像。
为了简化，假设在某区域内为常数，即在像素区域内，为常数。
则⼤⽓散射模型变为：将向量分解成两个部分，⼀部分为与⼤⽓光平⾏的向量，另⼀部分为与⼤⽓光垂直的残留向量（residualvector），记作，且，表⽰与⼤⽓光向量垂直的所有向量构成的向量空间。
对于重新定义的⼤⽓散射模型中的，将其写成平⾏于的向量于平⾏于的向量之和：其中，记作，为表⾯反射和⼤⽓光的相关量或相关系数，表⽰在RGB空间中的两个三维向量的点积。
为了获得独⽴的⽅程，求取输⼊图像沿着⼤⽓光向量的那⼀分量（标量）为：则输⼊图像沿着⽅向的那⼀分量（标量）为：（因为向量和向量垂直，所以）。
则有：由上式解得传输函数为：若已知⽆穷远出的⼤⽓光，则与均可求，唯⼀未知量为，所以求解的问题就归结为求解内的问题。
大气散射模型的海上视频图像去雾技术
光 学视 觉 系统 具 有频 带 宽 、 抗 电磁 干 扰 能 力 强 等特 点 ， 可 以直观 、 实时、 全 面地 反 映舰艇 周 围 （ 特 别 是舰 艇航 行 于狭 窄水 道 、 舰 船 密集海 区等 区域 ） 的航 行 环境 ， 对 于 舰 艇 航 行 安 全 可 以起 到 重 要 的作 用 。 然而， 光 学视 觉 系统对 天气 条件 比较 敏感 ， 由于大 气
Ｗａ ｎ ｇ Ｘｉ ａ ｏ ｔ ｏ ｎ ｇ ， Ｇｕ ｏ Ｊ ｉ ａ。 ， Ｊｉ ｎ Ｘｉ ｎ ， Ｍａ Ｙｕ ｅ
（ １ ．Ｄａ ｌ ｉ ａ ｎ Ｎａ ｖａ ｌ Ａｃ ａ ｄｅ ｍ ｙ，Ｄａ ｌ ｉ ａ ｎ １１ ６ ０ １ ８，Ｃｈｉ ｎ ａ；２ ． Ｕｎｉ ｔ ９１ ５ ５ ０，Ｄａ ｌ ｉ ａ ｎ ｌ１ ６ ０２ ３，Ｃｈｉ ｎａ ）
Ｋｅ ｙ ｗｏ ｒ ｄ ｓ ：ｓ ｈ ｉ ｐ，ｎ ａ ｖ ａ ｌ ｅ ｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ；ａ ｔ ｍｏ ｓ ｐ ｈ ｅ ｒ ｅ ｓ ｃ ａ ｔ ｔ ｅ ｒ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ；ｄ ｅ ｈ ａ ｚ ｉ ｎ ｇ；ｄ ｅ ｐ ｔ ｈ — ｏ ｆ ｆ ｉ ｅ ｌ ｄ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ；ｄ ａ ｒ ｋ ｃ ｈ ａ ｎ ｎ ｅ ｌ ｐ ｒ ｉ ｏ ｒ ｉ
ａ ｓ ｉ ｎｇｌ ｅ ｆ ｒ ａ ｍｅ ｖｉ ｄｅ ｏ ｉ ｍａ ｇｅ ｄ ｅ － ｈａ ｚ ｉ ｎｇ ｍｅ ｔ ｈｏ ｄ ｉ ｓ ｐｒ ｏｐ ｏｓ ｅ ｄ． Ｔ ｈｅ ｅ ｆ ｆ ｅ ｃ ｔ ｉ ｖｅ ｎ ｅ ｓ ｓ ｏ ｆ ｔ ｈｉ ｓ ａ ｌ ｇｏ ｒ ｉ ｔ ｈｍ ｉ ｓ ｖ ａ ｌ ｉ ｄａ ｔ ｅ ｄ ｂｙ ｔ ｈｅ ｄ ｅ — ｈａ ｚ ｉ ｎ ｇ ｒ ｅ ｓ ｕｌ ｔ ｓ ｏｆ ｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓ ｉ ｎ ｇ ｓ ｅ ｖ ｅ ｒ ａ ｌ ｄｅ ｇ ｒ ａ ｄ ｅ ｄ ｉ ｍａ ｇｅ ｓ，ｍ ａ ｒ ｉ ｔ ｉ ｍｅ ｏｒ ｏ ｖｅ ｒ ｇｒ ｏｕ ｎｄ．
基于大气散射模型的无人机航拍图像快速去雾算法
基于大气散射模型的无人机航拍图像快速去雾算法
陈黎黎;国红军
【期刊名称】《兵器装备工程学报》
【年(卷),期】2022(43)10
【摘要】提出一种基于大气散射模型的无人机航拍图像快速去雾算法。
构建大气散射模型。
通过对大气散射状态的估计,利用可迭代运行的多向自相关增强方法,再根据无人机航拍目标图像的局部灰度分布特征,设计滤波模板。
用滤波增强图像效果后,弱化明亮区域实现无人机航拍图像去雾效果。
实验结果表明:该算法的图像弱化效果好,可完整体现景观全局细节,经双边滤波处理后的图像亮度高、色彩丰富、信息量大,可抑制图像噪声、提升清晰度,保障图像质量。
【总页数】7页(P234-240)
【作者】陈黎黎;国红军
【作者单位】宿州学院智能信息处理实验室;陕西师范大学计算机科学学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.41
【相关文献】
1.基于大气散射模型的单幅图像快速去雾
2.基于大气散射模型的偏振图像去雾算法研究
3.基于DCP和OCE的无人机航拍图像混合去雾算法
4.一种基于大气散射模型和Retinex的红外图像去雾算法
5.基于改进大气散射模型的图像去雾算法研究
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图像透视一般有两种：平行透视和成角透视。真实场景中的这组平行线与画面成 90 度，就是平行透 视，只有 1 个灭点，如图 2；真实场景中的这组平行线与画面所成的角度只要不是 90 度，都是成角透视， 一般有 2 个灭点，如图 3。
Received: Mar. 25th, 2017; accepted: Apr. 8th, 2017; published: Apr. 11th, 2017
Abstract
In view of the problem that the image under foggy days is not clear, the atmospheric scattering model is used to process the image dehazing. First, the Curvelet transform extracts the image edge and calculates the vanishing point on the basis of the intersection of straight line edges. Then it calculates the depth of field value according to the vanishing point. The radiation coefficient of incident light in the foggy image is obtained, which means that the real color value of the image is obtained and the image dehazing is finished. When calculating the depth of field value, it respectively calculates the depth of field value of every foggy image’s pixel at the same time, which solves the partial area color distortion problem that is caused by using single depth of field, and makes the processed image look more natural. Finally, the validity of the method is verified by experiments.
Figure 13. The four fitting line 图 13. 拟合的 4 条直线
Table 1. The 24 intersections of line 表 1. 24 个直线相交点
点 坐标 点 坐标 点 坐标 点 坐标
P1 (66,180)
P7 (180,134)
P13 (244,23)
P19 (208,165)
P2 (240,30)
Figure 7. Thin edge 图 7. 稀疏边缘
Figure 8. Curvelet transform 图 8. Curvelet 变换 在图 10 中选 4 条直线并在每条直线上选 6 个点，如图 12 所示，量得这 24 个点的坐标如表 1。 依据最小二乘一，拟合原一，理，拟合出 4 条直线。如图 13 所示。
Keywords
Image Dehazing, Atmospheric Scattering Model, Vanishing Point, Depth of Field
一种利用大气散射模型实现图像去雾的方法
段立春，刘 超，钟 玮，陈丽清，蒋慕蓉*
云南大学，信息学院计算机科学与工程系，云南 昆明
收稿日期：2017年3月25日；录用日期：2017年4月8日；发布日期：2017年4月11日
Figure 2. The vanishing point of parallel perspective 图 2. 平行透视灭点
Figure 3. The vanishing point of angled perspective 图 3. 成角透视灭点
80
段立春 等
3. 基于灭点检测的去雾计算方法
y1 = −0.1073x1 +187.0801
(1)
= yy32 = 1−.16.972440x32x3−+13494.72.3686412
(2) (3)
= y4 0.4232x4 + 98.9284.
(4)
83
段立春 等
Figure 12. The 24 optional points 图 12. 自选的 24 个点
原图像主要框架，如图 7。 第三步：Curvelet 变换。对图 7 使用 Curvelet 变换[12] [13] [14]，如图 8，删除任何对灭点检测没有
作用的绝对水平、绝对垂直的边缘，只返回又窄又长的最优细尺度边缘，如图 9。 第四步：灭点检测。选择在上个步骤得到的边缘中，把边缘转相交，也就得到了很多交的点，如图
气光色度 E∞ 。现在，只需计算出退化图像中每一景深 d 即可。 沿着图像中深度增加的方向选择一个景物消失的近似位置，称为灭点(Vanishing Point，又叫做消失
点)，场景点的深度与它们在图像上对应的像点到灭点的距离成反比[11]。根据图像的灭点，可以找到汇 聚在这个灭点的互相平行的直线集合，通过灭点可以确定空间线条的延伸方向。依据这些直线，可以分
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1. 引言
由于大雾等恶劣天气的影响，图像设备难以采集到清晰的图像(如图 1 所示)，对捕捉到的含雾图像进 行去雾处理，减轻甚至消除雾天对图像设备所产生的影响是图像复原的主要任务之一。
目前，较为普遍的去雾算法主要分为两类[1]：第一类是基于物理模型的场景图像复原算法，第二类是基 于图像增强处理的去雾算法。第一类大多是从含雾图像降质的物理方面成因入手[2]，Oakley 等人提出基于场 景几何学方法[3]，建立一个新的物理模型，这个模型含有三个参数，对模型参数进行逆向计算，得出的结果 再用来计算含雾图像中的每一个像素点的反射以及散，射通量的相对影响值，但是这种方法只能用于灰度级图 像，并不适用于彩色图像，且场景深度是由前置空运相机拍摄得到的。Cozman、Krotkov 等人在 1997 年第一 次在含雾图像的去雾处理中使用到了大气散射模、型[4] [5]，用晴好条件下景点的颜色值和大气光颜色值线性 表示出图像设备采集到的图像颜色值，再拿采集到的图像色度值减去大气光色度值，就能复原出晴好天气下景 物的色度值。只是这种算法在去雾处理时，采集到图像的景深很难准确计算，天空的亮度值受到了悬浮颗粒散 射影响，现实环境中其他光线往往也能导致这个方法瘫痪。第二类主要从时域、频域这两个方面来选择相应的 图像增强算法，Jisha John、Grewe 等人提出的基于小波融合的去雾算法[6] [7] [8]，对多幅含雾图像进行融合来 获得一张较好的图像，但是这种方法只能相对地提高图像质量，并不能实现真正意义上的去雾。
Figure 1. Foggy image 图 1. 带雾图像
79段立春 等2Fra bibliotek 大气散射模型
1975 年，麦卡特尼(McCartney)等人根据 Mie 散，射理论，利用入射，光衰减模型和大气光成像模型
来描述景物的成像机制，提出了大气散射模型[9]：
( ) E0 =E − E∞ 1 − e−βd eβd
摘要
针对雾天图像清晰度不高的问题，我们采用大气散射模型进行图像去雾处理，利用Curvelet变换提取图
*通讯作者。
文章引用: 段立春, 刘超, 钟玮, 陈丽清, 蒋慕蓉. 一种利用大气散射模型实现图像去雾的方法[J]. 图像与信号处理, 2017, 6(2): 78-88. https:///10.12677/jisp.2017.62010
A Method of Image Dehazing Using Atmospheric Scattering Model
Lichun Duan, Chao Liu, Wei Zhong, Liqing Chen, Murong Jiang*
Department of Computer Science and Engineering, School of Information Science and Engineering, Yunnan University, Kunming Yunan
10。利用 RANSAC 算法[15]，从得到的交点样本中，拟合误差范围内包含样本最多的线性模型。再把最 优的模型两两相交，即得到图像的灭点坐标(170.9762, 150.1190)，如图 11 所示，绿色小圆圈就是灭点位 置。
第五步：灭点校验。由于灭点对图像复原至关重要，为了验证 RANSAC 算法检测到的灭点准确性，
去雾计算的具体步骤如下： 步骤 1：灭点检测。为了便于实验的理解，利用了图 4 城市建筑图来做仿真实验，并且得出了每一
步的实验图。 第一步：边缘检测。对原始含雾彩色图转化为灰度图，并染色，如图 5，再使用传统边缘检测算法
(SOBEL 算法)对含雾原图像进行提取，返回低阈值的图，像边缘，如图 6。 第二步：边缘检测稀疏。使用稀疏算法，对图像的高密度边缘进行稀疏，除去无用的边缘，只保留
Journal of Image and Signal Processing 图像与信号处理, 2017, 6(2), 78-88 Published Online April 2017 in Hans. /journal/jisp https:///10.12677/jisp.2017.62010
Figure 4. The original image to be processed 图 4. 待处理原图像