基于CLAHE和图像分解的去雾方法

针对雾天条件下拍摄到的图像对比度低、细节模糊以及颜色暗淡的现象,提出一种基于CLAHE和图像分解的去雾方法。首先,采用限制对比度直方图均衡化(limited contrast histogram equalization,CLAHE)对有雾图像进行增强,有效地提升图像的对比度;然后,在照明—反射模型的基础上,根据照射分量与反射分量的不同特征对增强后的图像进行梯度滤波,将图像进行分解,获得最终包含图像所有细节的反射图像;最后,对反射图像进行Gamma变换,提升图像的亮度,获得最终的去雾图像。利用信息熵、空间频率、平均梯度和运算时间等客观评价标准,与带色彩恢复多尺度Retinex算法(MSRCR算法)和基于暗通道先验去雾算法(He算法)进行对比。实验结果的主观评价和客观评价表明,在雾天图像细节增强和色彩保持方面,本文方法比MSRCR算法和He算法具有更好的效果。