Un algoritmo rápido de desneblado de imágenes utilizando reconstrucción morfológica

Las imágenes al aire libre se utilizan en un gran número de aplicaciones, como vigilancia, teledetección y navegación autónoma. El mayor problema con este tipo de imágenes es el efecto de la contaminación ambiental: neblina, humo y niebla originados por partículas suspendidas en el aire, como polvo, carbono y gotas de agua, que causan degradación en la imagen. La eliminación de este tipo de degradación es esencial para la entrada de sistemas de visión por computadora. La mayor parte de la investigación de vanguardia en algoritmos de desneblado se centra en mejorar la estimación de mapas de transmisión, que también se conocen como mapas de profundidad. Los mapas de transmisión son relevantes porque tienen una relación directa con la calidad de la restauración de la imagen. En este artículo, se propone un nuevo algoritmo de restauración utilizando una única imagen para reducir los efectos de la contaminación ambiental, y se basa en el prior del canal oscuro y el uso de reconstrucción morfológica para el cálculo rápido de mapas de transmisión. Los resultados experimentales obtenidos son evaluados y comparados cualitativa y cuantitativamente con otros algoritmos de desneblado utilizando las métricas de la relación señal-ruido de pico (PSNR) y el índice de similitud estructural (SSIM); basándose en estas métricas, se encuentra que el algoritmo propuesto tiene un rendimiento mejorado en comparación con enfoques recientemente introducidos.