基于自由空间中光信息传输模型改善图像质量

在云雾天气条件下,造成图像质量的下降,其本质就是场景与观察点之间大气对光的散射。针对不良天气条件下拍摄的图像,又没有精确的天气条件和景物的深度信息,为了对一幅退化图像去除不良天气的影响实现图像复原的目的,分析了大气散射机理,引入了衰减模型和大气光模型以及光在粒子各个方向上的散射分布函数,推导了大气光对图像亮度影响的表示式。基于衰减模型和大气光模型,考虑景物的深度,采取先将原图像取反色,然后采用改进型多尺度Retinex算法增强暗区域图像,再取反色可以获得去除云噪声的图像,为了使景物信息最小限度地丢失,采用了图像信息熵判据,结果表明对于彩色遥感图像运用这一改进型多尺度Retinex算法去除云噪声是有效的。对于一幅带有厚云的彩色遥感图像在实施去除云噪声过程中,发现以亮度平均值附近1.5±0.1倍标准差截取后进行拉伸,得到的图像信息熵为最大,去除云噪声综合效果最好。