计算机科学与探索

作者：谭永前, 曾凡菊

单位：1. 凯里学院 大数据工程学院，贵州 凯里 5560112. 贵州苗绣文化保护与发展研究中心，贵州 凯里 556011

关键词：图像去雾,图像融合,伽玛校正,非锐化掩膜,暗通道先验

基金：贵州省2022年度基础研究计划（自然科学）（黔科合基础-ZK［2022］一般526）；贵州省高层次创新型人才培养“千层次”项目（黔千层人才〔2025〕202308）；凯里学院“十四五”学科专业平台团队一体化建设规划项目（YTH-TD2024001）。

针对传统物理模型去雾算法处理后易产生光晕效应、边缘模糊、颜色失真与对比度失衡等问题，提出一种结合多尺度处理和轻量级网络的单幅图像去雾算法。通过生成不同曝光水平的图像，捕获不同照度区域的纹理特征，融合不同曝光下的暗通道信息，实现了更全面的场景描述。利用小波变换对多尺度暗通道先验估计透射率和多尺度伽马校正图像估计透射率进行融合，并通过非锐化掩膜引导滤波进行优化，增强其边缘保持能力；同时引入自适应正则化约束机制调整平滑强度，有效平衡细节保留与噪声抑制。采用多尺度亮度引导结合轻量化网络估计大气光值，最终依托大气散射模型逆运算复原无雾图像。所提算法在SOTS、RTTS、HSTS三个数据集上进行了大量定量和定性实验对比，实验结果表明，相对于传统去雾算法，所提算法在图像去雾的定量指标与主观视觉效果上均表现出一定优势，尤其是在景深突变区域图像复原效果较为突出。

来源：2025年第10期

《计算机科学与探索》期刊编辑部

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