基于曲率滤波优化的遥感影像去雾算法

针对山区容易积聚云雾不利于遥感影像解译,且遥感影像因包含大量信息数据计算速率慢,在去雾过程中遇到雾量过多的情况去除效果差的问题,提出了一种曲率滤波优化与非局部去雾方法相结合的光学遥感影像去雾算法.首先通过曲率滤波降低了图像的总能量,从而减少了图像占用的内存,提高了计算效率.然后通过霍夫变换表决机制筛选出符合的大气光值,再根据大气散射模型估算透射率.最后,通过图像重建获得无雾图像.实验结果表明,该方法在计算速率上显著快于未经高斯曲率滤波优化的方法,在去雾效果方面,雾量很多情况下所恢复图像细节清晰,亮度适宜,改善了去雾时雾量很多去除效果差的情况.