하늘 영역에서 복원 결과가 비현실적이고 안개 농도 추정 정확도가 부족한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 하늘 영역 분할과 안개 농도 추정을 결합한 이미지 안개 제거 알고리즘을 제안한다. 먼저 투과율 추정 정확도를 높이고 안개 제거 효과를 향상시키기 위해 그래디언트 임계값과 명도 임계값을 이용하여 하늘 영역을 분할한다. 다음으로 개선된 암채널 우선성과 쿼드트리 세분화 방법을 사용하여 대기광 값을 추정한다. 마지막으로 하늘 영역과 비하늘 영역에 대해 각각 다른 투과율 추정 방법을 적용하는데, 하늘 영역에는 밝은 채널 우선성을, 비하늘 영역에는 선형 안개 농도 추정 모델을 제안한다. 픽셀 확률 분포를 결합하여 투과율을 얻고 가이드 필터링 방법을 통해 경계를 세분화하며, 대기 산란 모델을 사용하여 최종 복원 이미지를 얻는다. 실험 결과, 안개 제거된 이미지가 주관적 및 객관적 품질 평가에서 좋은 성능을 보였으며, 제안된 알고리즘이 하늘 영역을 자연스럽게 복원하고 안개 제거를 더욱 철저히 하며 이미지 세부사항의 선명도를 증가시킴을 확인하였다. 본 논문의 알고리즘 실행 속도는 현재 주류 알고리즘과 비슷하며, 다양한 안개 환경에서의 안개 제거 안정성이 다른 알고리즘보다 우수하다.

이미지 안개 제거; 하늘 분할; 대기광 추정; 안개 농도 추정; 투과율 추정