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IDGCP: Image Dehazing Based on Gamma Correction Prior

计算机科学 图像复原 计算机视觉 人工智能 稳健性(进化) 转化(遗传学) 图像(数学) 图像质量 图像处理 计算 算法 生物化学 基因 化学
作者
Mingye Ju,Can Ding,Y. Jay Guo
出处
期刊:IEEE Transactions on Image Processing 卷期号:29: 3104-3118 被引量:91
标识
DOI:10.1109/tip.2019.2957852
摘要

This paper introduces a novel and effective image prior, i.e., gamma correction prior (GCP), which leads to an efficient image dehazing method, i.e., IDGCP. A step-by-step procedure of the proposed IDGCP is as follows. First, an input hazy image is preprocessed by the proposed GCP, resulting in a homogeneous virtual transformation of the hazy image. Then, from the original input hazy image and its virtual transformation, the depth ratio is extracted based on atmospheric scattering theory. Finally, a “global-wise” strategy and a vision indicator are employed to recover the scene albedo, thus restoring the hazy image. Unlike other image dehazing methods, IDGCP is based on the “global-wise” strategy, and it only needs to determine one unknown constant without any refining process to attain a high-quality restoration, thereby leading to significantly reduced processing time and computation cost. Each step of IDGCP is tested experimentally to validate its robustness. Moreover, a series of experiments are conducted on a number of challenging images with IDGCP and other state-of-the-art technologies, demonstrating the superiority of IDGCP over the others in terms of restoration quality and implementation efficiency.
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