基于全卷積神經網絡的圖像去霧算法

摘要：針對霧天環境下采集的圖像對比度降低,飽和度下降以及色彩偏移問題,提出了一種基于全卷積神經網絡的圖像去霧算法。首先,提出的三個尺度的全卷積神經網絡用來學習霧天圖像與介質傳輸圖之間的映射關系,逐步生成精細的介質傳輸圖;其次,通過霧天圖像引導濾波優化預測的介質傳輸圖,使得圖像邊緣信息更加平滑;最后,根據暗原色先驗理論估計大氣光的值,通過大氣散射模型恢復出無霧圖像。該方法獲得的無霧圖像不但未造成圖像中有用信息的損失,并且恢復的圖像色彩自然。實驗結果表明,該去霧算法在自然霧天圖像和利用Middlebury Stereo Datasets合成的霧天圖像上均優于其他對比算法,恢復的圖像具有更好的對比度與清晰度。