经典的暗原色先验去雾算法易丢失图像细节信息,基于保边滤波的去雾算法虽可以有效保护图像细节,却耗时较长。针对以上问题,提出一种能够很好地保护图像边缘细节且耗时较短的自适应指数加权移动平均滤波算法,并与改进的暗通道结合,实现快速去雾。首先,对暗通道加以改进并求得透射率粗分布;再利用自适应指数加权移动平均滤波算法对透射率进行优化;之后修复明亮区域透射率,避免颜色失真;最后通过变换大气散射模型求解得到去雾图像。实验结果表明:本文算法具有很快的执行速度,且经本文算法处理后的去雾图像质量较高,在有效边缘强度

无参考图像质量评价是近年来的研究热点,目前常用的评价算法都是从灰度空间提取特征。为了增加颜色通道信息对图像质量的反馈,分别提取了RGB(Red,Green,Blue )、LAB(Luminosity,A,B)、HSV(Hue,Saturation,Value)颜色空间中各通道下的亮度去均值对比度归一化(MSCN)系数,并用非对称广义高斯分布模型(AGGD)拟合。对拟合得到的MSCN系数统计特征,用梯度提升回归算法训练,得到无参考图像质量评价模型,并将各颜色通道训练模型和灰度空间训练模型的预测分数