研究目的
针对暗原色先验算法中存在的颜色失真问题，提出了一种分颜色通道的改进透射率计算方法。
研究成果
该算法有效减少了色彩失真并提升了去雾效率，在视觉效果和客观指标上均优于现有方法。其运行时间缩短了4至10倍，同时提供了更高的色彩保真度和图像清晰度。未来工作应聚焦于消除块效应，并进一步优化算法以实现更广泛的适用性。
研究不足
估算的暗通道仍参与透射率关系的计算，且复原结果中存在轻微块效应。该算法可能对所有类型的雾天图像（如大尺度场景或混合尺度图像）并非完全有效，且依赖于大气均匀性的假设。
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基于入射光频率的图像去雾方法
DOI：10.1007/s11042-018-7103-1
期刊：Multimedia Tools and Applications
出版年份：2019
更新时间：2025-09-23 15:22:29
摘要：
针对暗原色先验去雾算法中存在的色彩失真问题，提出一种分通道改进的透射率计算方法。首先基于比尔-朗伯定律分析入射光频率对各颜色通道透射率的影响，推导各通道透射率间的比例关系；其次通过图像复原提升运算效率，经预处理获取优化透射率；最终利用该比例关系求得所有颜色通道的透射率，并据此进行各通道图像复原以实现去雾。通过定性与定量评估验证算法：主观结果显示本算法视觉效果优于对比算法，细节保留更丰富；客观结果表明该方法能获得自然无高饱和度的图像色彩，相比多种先进算法将运行时间缩短4至10倍，在e、r和H指标上呈现更高色彩保真度与更优图像色彩；在空间域无参考质量评价器方面显著优于其他方法，且具有最高的平均PSNR值。
作者：
Xunli Fan，Lin Wang
AI智能分析
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