Remote sensing image dehazing algorithm based on adaptive SLIC
YU Hang, Chenyang Li, Zhiheng Liu, Suiping Zhou, Yuru Guo · National Remote Sensing Bulletin · 2024
遥感影像由于雾霾的原因导致清晰度下降，增添了遥感影像目标检测和地物分割任务的困难。提出一种基于自适应SLIC的遥感影像去雾算法，主要包括：首先，针对有雾遥感影像出现局部区域高亮问题，使用改进的Retinex算法，对输入遥感影像进行对比度增强，保留图像细节，以减少伪影现象，扩展图像的对比度动态范围，准确估计遥感影像大气强度值；其次，提出了一种自适应SLIC算法，解决超像素数目参数设定的困难，对输入遥感影像进行超像素分割，避免局部对比度强烈区域对固定窗口的影响，从而获得更加精确的透射率估计；最后，基于暗通道先验原理和大气散射模型恢复出无雾遥感影像。使用所提算法和He等人、Zhu等人、Han等人和Nie等人的四种算法进行对比，分别在公开数据集Inria Aerial Image Dataset和RICE Image Dataset进行去雾效果比较。主观上，所提算法处理后的遥感影像颜色更真实、去雾更彻底、地物更清晰，能更好的保留影像细节信息；客观上，所提算法处理后的图像信息熵平均值为7.56，峰值信噪比平均值为22.05，结构相似性平均值为0.87，均高于其他四种算法。所提出的去雾算法模型，综合了图像增强与恢复的优点，使得去雾后的遥感影像更加自然真实，更好的恢复出遥感影像细节信息。