基于多尺度引导滤波的实时视频去雾算法

摘要

为解决当前去雾算法中存在的透射率估计不准确、天空区域颜色恢复较差、运行速度较慢等问题，本文提出了一种基于多尺度引导滤波的实时视频去雾算法。首先，采用自动白平衡算法对有雾图像进行颜色校正，颜色校正后的图像与暗原色置信因子作为引导滤波，随后使用金字塔采样技术获取缩小后的图像，接着使用四叉树算法来估算透射率和大气光强度，并且不断地迭代上采样和引导图像滤波，从而有效防止了信息的损失，最后达到最佳的传输效果。此外，将单图像去雾算法扩展到了实时视频去雾，通过使传输值在时间上一致来减少去雾视频中的闪烁伪影。实验结果表明，该算法的运行速率较快，去雾效果明显，在视频去雾中闪烁伪影较少。相比于屏蔽泊松方程去雾算法，本文算法的平均梯度提高了67.08%，相比于暗通道先验逐帧视频去雾算法，本算法的时间加快了81.32%，符合实时视频运行稳定、处理快速的要求。

关键词

暗通道先验 / 导向滤波 / 四叉树 / 金字塔分层 / 自动白平衡