Desenfoque utilizando líneas de color

Las fotografías de escenas brumosas suelen sufrir de bajo contraste y ofrecer una visibilidad limitada de la escena. Este artículo describe un nuevo método para la eliminación de bruma en una sola imagen que se basa en una regularidad genérica en imágenes naturales, donde los píxeles de pequeños parches de imagen suelen exhibir una distribución 1D en el espacio de color RGB, conocida como líneas de color. Derivamos un modelo de formación local que explica las líneas de color en el contexto de escenas brumosas y lo utilizamos para recuperar la transmisión de la escena en función del desplazamiento de las líneas desde el origen. La falta de una línea de color dominante dentro de un parche o su falta de consistencia con el modelo de formación nos permite identificar y evitar predicciones falsas. Así, a diferencia de enfoques existentes que siguen sus suposiciones en toda la imagen, nuestro algoritmo valida sus hipótesis y obtiene estimaciones más confiables cuando es posible. Además, describimos un modelo de campo aleatorio de Markov dedicado a producir mapas de transmisión completos y regularizados dados estimaciones ruidosas y dispersas. A diferencia de los modelos de campo tradicionales que consisten en acoplamientos locales, el nuevo modelo se ve augmentado con conexiones de largo alcance entre píxeles de atributos similares. Estas conexiones permiten que nuestro algoritmo resuelva adecuadamente la transmisión en regiones aisladas donde los píxeles cercanos no ofrecen información relevante. Una evaluación extensa de nuestro método a través de diferentes tipos de imágenes y su comparación con métodos de última generación sobre imágenes de referencia establecidas muestran una mejora consistente en la precisión de la transmisión de escena estimada y en las radiancias recuperadas sin bruma.