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摘要：本发明属于图像处理技术领域，尤其为一种大气模型与融合策略相结合的两阶段图像去雾方法，本方法主要由图像初步去雾模块、曝光模块、图像融合模块构成，该方法包括如下步骤：首先，对有雾图像应用基于四叉树细分搜索估计算法和线性模型获取大气光值和透射图，其次，利用大气散射模型逆向求解，得到初始无雾图像；接着，对初始无雾图像进行不同Gamma值校正，生成一系列具有不同曝光度的图像；最后，采用非下采样高斯差分金字塔进行多尺度融合，恢复出无雾清晰图像；本方法在主观和客观评价方面均优于现有的典型去雾方法，去雾效果显著，能有效解决图像中出现的细节信息缺失、光晕伪影和天空区域失真现象等问题。

主权项：1.一种大气模型与融合策略相结合的两阶段图像去雾方法，其特征在于：本方法主要由图像初步去雾模块、曝光模块、图像融合模块构成，该方法包括如下步骤：步骤1：采用基于四叉树细分搜索估计算法确定雾图像的大气光值；步骤2：利用线性变换模型和自适应控制参数求取透射图；步骤3：利用大气散射模型逆向求解恢复出初始无雾图像；步骤4：使用Gamma校正得到多曝光图像；步骤5：采用非下采样高斯差分金字塔融合图像，利用逆变换重构出无雾图像；所述步骤1中包括一种基于四叉树细分的搜索估计方法，具体过程如下：将输入图像I平均划分为四个大小相同的区域，记为Ri，i∈{1,2,3,4}；计算Ri区域内像素的均值和方差：Mi＝meanRi、Si＝VarRi；用均值Mi减去方差Si，作为该区域的得分，记为Scorei，Scorei＝Mi-Si；取Scorei中的最大值，其对应的区域赋给为HScore＝maxScorei；设阈值τ，若HScore大于阈值τ，将赋给I，重复step1-step5，若小于阈值τ，则为最终区域；取中前10％最亮像素的平均值作为大气光值A；所述步骤2中包括一种估计雾天大气介质透射率的方法，根据线性变换原理以及与斜线相交的二次函数的分段区域近似表示为直线等概念，可得到透射率计算公式：采用高斯滤波器对tx进行滤波处理，则有式中Gx为高斯滤波器，且其中μ是x的均值，σ是x的方差；所述步骤3为已知大气光值A和透射率t,利用公式Ix＝Jxtx+A可获得初步去雾图像Jx；所述步骤4为采用4种不同Gamma值对初始无雾图像的进行人工曝光，生成4幅不同曝光度的图像；所述步骤5为对曝光图像进行非采样高斯金字塔和非下采样高斯差分金字塔分解，表示为和r为曝光图像索引，l为分解尺度索引，0≤l≤N，N为最大的分解尺度数，对非下采样高斯差分金字塔分解的图像进行加权融合，权重值Wir计算公式为：则各尺度上的融合图像Si为：最后重构出融合图像F为：

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