【摘 要】
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暗通道先验算法是图像去雾领域的经典算法，但存在光晕效应、颜色失真，对天空区域处理不佳等问题。针对这些问题，提出了一种改进暗通道先验和策略性融合的图像去雾算法。首先，依据暗通道先验原理得到多尺寸最小值滤波窗口下的透射率和对应的大气光值，设计出一种基于结构相似性指标的调节因子和侧重因子，用于多透射率拟合的算法；然后，利用非线性规划模型和偏度理论，计算全局的大气光值，引入并调整置信度，对天空区域的透射率
【基金项目】
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浙江省重点研发科技计划项目（2021C03166）：大气关键污染物监测和综合管控技术 、装备研发-面向工业园区关键污染物智慧监测及区域大气环境质量调控技术研发与应用示范；
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暗通道先验算法是图像去雾领域的经典算法，但存在光晕效应、颜色失真，对天空区域处理不佳等问题。针对这些问题，提出了一种改进暗通道先验和策略性融合的图像去雾算法。首先，依据暗通道先验原理得到多尺寸最小值滤波窗口下的透射率和对应的大气光值，设计出一种基于结构相似性指标的调节因子和侧重因子，用于多透射率拟合的算法；然后，利用非线性规划模型和偏度理论，计算全局的大气光值，引入并调整置信度，对天空区域的透射率进行快速补偿，结合大气散射模型恢复出去雾图；最后，转换成HSV（Hue Saturation Value）模型对亮度V空间增强，并用一种基于置信度特性的策略对增强前后的图像进行融合。实验结果表明，相较DCP、GCANet、自适应校正透射率的暗通道先验去雾等算法，本算法的可见边增率提升79%～131%，信息熵提升3%～9%，平均梯度提升39%～81%。所提算法去雾效果好，避免了光晕效应和颜色失真，能处理包含不同尺寸天空区域的雾图。
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