✅作者简介热爱科研的Matlab仿真开发者擅长毕业设计辅导、数学建模、数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。 往期回顾关注个人主页Matlab科研工作室 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料个人信条格物致知,完整Matlab代码获取及仿真咨询内容私信。 内容介绍一、研究背景实际应用需求在许多实际场景中如沙尘天气下的户外监控、水下作业的拍摄以及雾霾天气中的交通监控等由于光照条件的异常和环境介质的影响获取的图像或视频往往出现严重退化这给场景的观察、分析和理解带来极大困难。例如沙尘天气中飞扬的沙尘颗粒会散射和吸收光线导致图像对比度降低、色彩失真使监控画面无法清晰呈现目标物体水下环境中水对光线的吸收和散射作用使得拍摄的图像不仅色彩偏蓝绿且清晰度严重下降雾霾天气同样会因气溶胶颗粒对光线的干扰造成能见度降低影响交通监控系统对路况和车辆的准确识别。因此迫切需要一种实时光照校正方法能够在这些退化场景下快速复原出清晰的场景以满足安防监控、水下探测、自动驾驶等多个领域的实际应用需求。技术发展推动随着计算机视觉技术在各个领域的广泛应用对图像和视频质量的要求日益提高。传统的图像处理方法在应对复杂多变的退化场景时往往效果不佳或计算复杂度高难以满足实时性要求。近年来随着硬件计算能力的提升以及深度学习等技术的飞速发展为实时光照校正方法的研究提供了新的技术手段和发展契机。研究人员希望借助这些新技术开发出更高效、准确且能满足实时性要求的光照校正算法以提升退化场景下图像和视频的质量。二、实时光照校正方法原理基于物理模型的方法原理这类方法基于光在介质中传播的物理原理如比尔 - 朗伯定律描述光在均匀介质中传播时的衰减规律。在沙尘、水下或雾霾等场景中光线与介质中的颗粒相互作用导致光的散射和吸收从而改变了图像的光照分布。基于物理模型的实时光照校正方法通过建立光线传播模型估计介质的光学参数如散射系数、吸收系数等进而对退化图像进行校正。例如在雾霾场景中利用暗通道先验原理通过统计图像局部区域的暗通道信息来估计大气光强度和透射率再根据大气散射模型对图像进行去雾处理恢复清晰图像。这种方法的优点是物理意义明确校正效果相对较好但对场景的先验知识要求较高且在复杂多变的环境中模型参数的准确估计较为困难。基于深度学习的方法原理深度学习在图像和视频处理领域展现出强大的能力。基于深度学习的实时光照校正方法通过构建深度神经网络利用大量的退化图像和对应的清晰图像对网络进行训练让网络学习退化图像与清晰图像之间的映射关系。例如可以使用卷积神经网络CNN其卷积层能够自动提取图像的特征池化层用于降低数据维度全连接层将提取的特征进行整合并输出校正后的图像。在训练过程中通过反向传播算法不断调整网络参数使网络输出的校正图像与真实清晰图像之间的误差最小化。训练好的网络在实际应用中能够快速对输入的退化图像进行光照校正复原出清晰场景。这种方法的优点是能够自动学习复杂的图像特征和映射关系对不同类型的退化场景具有较好的适应性且计算效率较高能满足实时性要求。但需要大量高质量的训练数据且网络结构的设计和训练过程较为复杂。融合方法原理为了综合利用基于物理模型和基于深度学习方法的优势一些研究采用融合的方式进行实时光照校正。例如先利用基于物理模型的方法对退化图像进行初步处理得到一个大致校正的结果然后将这个结果作为基于深度学习方法的输入进一步对图像进行精细校正。这种融合方法既利用了物理模型对场景物理特性的理解和初步校正能力又借助了深度学习方法对复杂特征的学习和精细校正能力能够在不同的退化场景下更有效地复原出清晰场景同时在一定程度上兼顾了实时性和校正效果。⛳️ 运行结果 部分代码 参考文献[1]刘治群.薄雾条件下降质图像清晰化方法的研究[D].合肥工业大学[2026-04-02].DOI:10.7666/d.y1611797.往期回顾扫扫下方二维码 往期回顾可以关注主页点击搜索