V-系统在图像去雾中的应用在单幅图像去雾讨论领域中,基于雾天退化模型的雾天图像复原方法,一直是讨论的热门。该类方法通过讨论雾天图像形成的物理机制,不仅取得了较好的去雾效果,而且能够很好的保留图像的细节信息。在基于退化模型的图像去雾的众多算法中,暗原色先验算法是最有效的方法之一,深受众多讨论者的追捧,成为热门的讨论算法。针对单幅初始有雾图像,本文深化讨论了暗原色先验图像去雾算法,在 HSI 颜色空间里,保持色调重量 H 不变,并引入 V-系统——L2[0,1]空间上的正交完备函数系,提出了三种基于暗原色先验和 V-系统的去雾改进算法,主要工作如下:1、对饱和度重量 S 进行 V 变换,将高频置为 0,进行低频重构,降低饱和度重量的纹理、噪声等信息。对亮度重量 I 进行最小滤波求取透射率并通过引导滤波进行优化,而大气光值的求取是直接对亮度重量 I 进行四叉树算法,从而得到了去雾后的 RGB 彩色图像。2、对饱和度重量 S 进行中值滤波处理,对亮度重量 I 首先进行最小滤波,然后利用 V 变换低频重构求取透射率,引导滤波优化,四叉树算法直接对亮度重量求取大气光值,从而实现了图像去雾的处理。3、针对含有大片天空区域的单幅有雾图像,饱和度重量 S 进行 V 变换,用低频重构出新的饱和度重量。在暗原色对亮度重量 I 进行去雾处理时,利用 V 变换进行低频重构求取初始透射率,同时,利用 V 变换将天空区域和非天空区域分割开来,调整天空区域的透射率并利用引导滤波进行优化,达到了去雾的效果。
