霧のシーン復元能力を向上させるために、偏光度最適化と大気光補正による偏光画像霧除去アルゴリズムを提案する。まず、霧シーンの輝度分布に基づき、ガイドフィルタを用いて霧画像を明部残差と暗部残差に分解する。次に、明部残差に対応する偏光度の値を拡大し、暗部残差に対応する偏光度の値を削減して偏光度を最適化する。この偏光度は大気光画像をぼかすことができる。最後に、明部と暗部残差上の偏光度の差を利用して大気光強度を補正し、霧の変化規則に合わせて大気劣化モデルを満たすようにする。実験結果は、本手法の霧除去画像が元の霧画像と比較して、コントラストが3.07倍、情報エントロピーが9.21%、標準偏差が61.86%向上していることを示している。また、異なる濃度の模擬霧環境において、本手法は優れたSSIM、PSNR、CIEDE2000を示した。既存の先進的な画像霧除去アルゴリズムと比較して、本手法は明確な霧除去効果を持ち、霧中のシーンの詳細情報を効果的に復元できる。

画像霧除去;偏光度最適化;大気光画像ぼかし;画像強度補正;ガイドフィルタ残差