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第４１卷第４期贵州大学学报（自然科学版）Ｖｏｌ．４１Ｎｏ．４

２０２４年７月ＪｏｕｒｎａｌｏｆＧｕｉｚｈｏｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ（ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅｓ）Ｊｕｌ．２０２４

文章编号１０００５２６９（２０２４）０４００５２０６ＤＯＩ：１０．１５９５８／ｊ．ｃｎｋｉ．ｇｄｘｂｚｒｂ．２０２４．０４．０７



一种优化透射率的无人机影像去雾算法研究

１１，２１１

丁子天，喜文飞，史正涛，钱堂慧

（１．云南师范大学地理学部，云南昆明６５０５００；２．云南省高原地理过程与环境变化重点实验室，云南昆明６５０５００）

摘要：无人机获取的影像出现不均匀雾，使得传统算法的去雾结果出现细节丢失、色彩失真等问题，很大程度

上限制了影像的应用价值。针对该问题，本文提出一种改进透射率的无人机影像去除不均匀雾算法。首先，结

合颜色衰减模型和大气散射模型计算透射率，通过改进引导滤波细化透射率；其次，加强图像边缘信息；最后，对

去雾后的影像进行增强处理，提高图像的清晰度和对比度。实验结果表明，本文提出的算法对去除不均匀雾取

得了较好的效果。计算同幅影像有雾区域和无雾区域的透射率，来去除无人机影像不均匀雾的方法，不仅可以

推动去雾算法的理论发展，也可以促进无人机应用于雾天的灾害快速监测和救援。

关键词：无人机影像；不均匀雾；透射率；混合先验；引导滤波

中图分类号：ＴＰ７５１；Ｐ２３７文献标志码：Ａ

［１１］［１２］

无人机航拍影像可以及时获取地质灾害体相化法等。例如：曲艺改进了直方图均衡化的

［１］

关空间信息与地貌特征，在快速评估灾情、搜救移动模板，但是去雾结果还是会出现失真现象；许

救援、监测预警以及灾后重建评估中发挥重要作［１３］

凤麟等改进引导滤波的加权值并结合Ｒｅｔｉｎｅｘ

用。滑坡等山地灾害发生时，往往伴随着大雾等不算法，加强了图像的对比度，但去雾后图像的纹理

良天气，因雾天的影响，无人机拍摄的影像会出现细节不够清晰。

［２］

模糊、不清晰的情况，影响观测和分析的准确目前，去雾算法均可实现较好的效果，但是当

性。因此，无人机影像去雾处理具有重要研究价地区出现不均匀雾，传统的去雾算法会导致去雾结

值。图像去雾主要是基于图像复原和基于图像增果的部分区域过度增强，因此，研究如何去除无人

强的去雾方法。机影像中的不均匀雾、提高图像的质量和清晰度具

基于图像复原的去雾方法的目的是分析大气散有重要的价值。针对上述问题，本文提出一种去除

［３］

射模型、探究图像退化的本质原因。例如ＴＡＮ利无人机影像不均匀雾的去雾算法。首先，利用自适

用无雾图像的对比度来验证大气光与景深的关系，