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 过程(计算) 算法 生物化学 基因 化学 操作系统
作者
Mingye Ju,Can Ding,Y. Jay Guo,Dengyin Zhang
出处
期刊:IEEE transactions on image processing [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:29: 3104-3118 被引量:137
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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