为克服暗通道先验的适用局限性,同时增强一阶马尔可夫随机场对图像全局信息的约束能力,在颜色衰减先验的基础上,提出了一种局部一致马尔可夫随机场(Markov random fields,MRF)单幅图像去雾算法。首先,结合颜色衰减和暗通道两先验假设的特征,获取普适性更强的介质传输图粗估计,然后利用基于颜色特征的图像局部一致块代替MRF的二阶及其高阶能量项来构造代价函数,达到优化介质传输图和获取最终去雾图像的目的。实验结果表明,所提算法可以获取细节保持更好且鲁棒性更强的去雾效果。
传统的一阶马尔科夫随机场在图像先验信息表达和对图像整体的约束上能力有限，同时基于暗通道的去雾.算法在天空等大片白色区域处理效果存在偏差。针对以上问题，该文提出一种基于 Color Lines 的高阶马尔科夫随.机场去雾算法。该算法通过引入对颜色失真具有很好鲁棒性的 Color Lines 先验条件，初步校正经暗通道获取的传.输图，然后利用高阶马尔科夫随机场优化传输图，获取最终精确的去雾图像。实验结果表明，与已有算法相比，该.文算法具有更强的普适性，可提高雾天图像的清晰度，同时恢复更多的图像细节等
