基于多尺度相关小波分解与域变换滤波的高效图像去雾去噪联合优化
moboyou 2025-05-25 17:17 30 浏览
基于多尺度相关小波分解与域变换滤波的高效图像去雾去噪联合优化算法（MATLAB）
该算法通过多尺度小波分解将图像分离为低频和高频分量，低频部分采用暗通道先验和透射率估计实现去雾，高频部分利用噪声统计特性进行小波阈值去噪，最终通过域变换滤波优化透射率并重构图像，实现高效的单图像去雾与去噪联合处理。
算法详细流程可参考：
开始
├─ 输入有雾/噪声图像
├─ 多尺度小波分解
│ ├─ 提取低频分量（近似系数）
│ └─ 提取高频分量（细节系数）
├─ 低频去雾
│ ├─ 估计透射率图（Transmission）
│ └─ 结合大气光模型恢复低频清晰图像
├─ 高频去噪
│ ├─ 噪声标准差估计
│ └─ 小波系数软阈值处理
├─ 透射率优化
│ └─ 基于域变换滤波（RF滤波）细化透射率
├─ 小波重构
│ └─ 融合处理后的低频与高频分量
├─ 后处理
│ └─ 动态范围调整与曝光增强
└─ 输出去雾去噪图像 详细流程步骤
多尺度小波分解
使用小波基（如sym4）对输入图像进行多级分解，分离低频近似系数和高频细节系数。
低频去雾处理
通过暗通道先验估计透射率，结合大气光模型恢复低频部分的清晰信息。
高频噪声抑制
基于中位数绝对偏差估计噪声水平，对小波高频系数进行软阈值去噪。
透射率优化
应用域变换滤波（RF滤波）对透射率图进行边缘保持平滑，避免光晕效应。
小波重构与后处理
融合处理后的低频和高频分量，通过动态范围拉伸提升视觉效果。
应用领域
领域 | 具体应用场景 |
监控视频增强 | 低能见度环境下车牌/人脸识别 |
自动驾驶视觉系统 | 雾霾天气下的道路场景理解 |
航空遥感影像处理 | 云雾干扰下的地表特征提取 |
医学影像分析 | 低质量CT/MRI图像增强 |
历史档案修复 | 老旧照片/胶片的雾霾与噪声去除 |
与机器学习/深度学习结合
结合方向 | 具体方法 | 优势 |
透射率估计优化 | 用UNet预测透射率图替代传统暗通道方法 | 提升复杂场景下的透射率精度 |
端到端小波域增强 | 设计Wavelet-CNN直接处理小波系数 | 联合学习去雾与去噪，避免手工阈值设计 |
生成对抗网络（GAN） | 使用CycleGAN实现无配对数据的去雾去噪 | 适应真实场景中的未知退化类型 |
动态参数自适应 | 基于强化学习调整阈值和滤波参数 | 自适应不同光照和噪声水平 |
多任务联合学习 | 结合语义分割任务联合优化去雾去噪效果 | 提升高层视觉任务的性能 |
知乎学术咨询获取代码：
https://www.zhihu.com/consult/people/792359672131756032?isMe=1
擅长领域：信号滤波/降噪，机器学习/深度学习，时间序列预分析/预测，设备故障诊断/缺陷检测/异常检测。
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