摘要:针对图像去雾领域缺乏有效雾浓度检测的不足,提出一种标准图像集广义灰度差-比的散点图先验,并引入Naka-Rushton函数拟合散点图实现图像雾浓度检测。首先,建立不同条件下标准图像集灰度散点图,提取广义灰度差-比先验;从图像像质退化模型出发,验证了灰度差-比先验的正确性;其次,建立符合先验约束的Naka-Rushton(NR)拟合函数, 计算标准图像集拟合NR函数的参数(n,k),建立(n,k)与视场像雾浓度对应的查找表;再次,采用回归分析的方法计算真实有雾图像散点图拟合参数(n",k");计算标准图像集参数(n,k)与真实雾图像拟合参数(n",k")间的综合相关系数,搜索查找表并以过门限的综合相关系数所对应的(n,k)作为当前雾浓度评定等级。通过不同浓度有雾图像测试,证明算法测试结果符合浓度变化趋势;经过同场景不同浓度、不同场景不同浓度样本测试,算法测试结果与PM2.5相关系数达0.95,表明算法能够作为视场雾浓度等级评定;经过横向对比测试表明本文算法在测试精度达到4.8%。