激光网3月6日消息，在实际雾霾条件下，拍摄的图像不仅会受到雾霾的影响，还会受到噪点的影响，从而显着降低图像的可见度。然而，现有的除霾方法大多集中在雾霾降解上，没有考虑噪声干扰。
为了解决上述问题，由熊海玲和刘云领导的研究团队于2024年2月15日在高等教育出版社和施普林格·自然联合出版的《计算机科学前沿》上发表了他们的新研究。
该团队提出了一种新的由多个有效约束组成的统一变分模型，该模型可同时获得无雾度图像、透射图和噪声图。所提模型既能实现雾霾去除，又能实现噪声抑制。与现有研究结果相比，所提算法在保证可视性的同时抑制了隐藏噪声。
在研究中，他们精心设计了一种由全变分正则化项、高斯全变分正则化项和L2范数正则化项组成的新变分模型，分别约束场景辐射、透射图和整体噪声图。通过采用重加权优化策略，求解所提出的变分模型，得到无雾度图像。与以往的去雾方法相比，我们提出的统一变分模型在抑制噪声放大的同时实现了雾霾去除。
这些实验是在真实世界的朦胧图像上进行的。大量的实验数据表明，我们提出的统一变分模型能够达到优越的去雾效果，显著提高真实世界朦胧图像的质量和可视性。此外，我们提出的模型还显示了噪声抑制能力。在未来的工作中，我们计划探索能够自适应调整参数或自动学习模型参数的参数自适应统一模型或网络，从而增强模型的鲁棒性。
