A imagem é uma fonte importante de informação na guerra moderna, a qualidade da imagem diminui em ambientes com neblina, prejudicando gravemente a capacidade de reconhecimento optoeletrônico. Para melhorar a utilização eficaz da imagem em ambientes com neblina, foi realizado um estudo sobre um método de remoção de neblina baseado em priors adaptativos de canal duplo. Primeiro, com base na teoria do canal escuro e na teoria do canal brilhante, a imagem com neblina é convertida do espaço RGB para o espaço de cor HSV, usando limites de saturação e brilho para detectar, na imagem com neblina, pixels brancos ou claros que não satisfazem o prior do canal escuro, e pixels pretos ou escuros que não satisfazem o prior do canal brilhante; em seguida, superpixels são escolhidos como regiões locais para o cálculo dos canais escuro e brilhante, estimando a transmissão local e o valor da luz atmosférica; finalmente, devido à estimativa incorreta da transmissão e da luz atmosférica para pixels brancos e pretos pelo método de canal duplo brilhante-escuro, o método adaptativo de prior de canal duplo proposto neste artigo é usado para correção, filtrando o mapa de transmissão e o mapa de luz atmosférica através de um filtro guiado, e substituindo-os no modelo de dispersão atmosférica para obter uma imagem clara e sem neblina. Os resultados experimentais mostram que a imagem após a remoção da neblina recupera as cores reais, o efeito visual é natural e claro, e o processamento da remoção da neblina é realizado de forma precisa e eficiente; o processamento de remoção da neblina foi realizado no conjunto de dados FRIDA, e o erro quadrático médio da imagem removida da neblina pelo método deste artigo superou os métodos existentes, com uma redução de 15% no erro quadrático médio em comparação com o método de remoção de neblina de prior de canal duplo.

remoção de neblina de imagem; prior de canal duplo; superpixel