结合暗通道先验的单幅图像快速去雾算法

基于暗通道先验的单幅图像去雾算法对天空区域的恢复效果不佳,且运行效率较低.为此,文中提出了一种快速、有效的单幅图像去雾算法.该算法首先根据颜色衰减先验建立场景深度模型,并基于场景深度模型估计透射率,再基于局部一致性和暗通道先验得到粗透射率;然后利用图像融合的方法,将基于场景深度模型估计的透射率与粗透射率融合,实现天空区域透射率的修正;最后采用导向滤波细化的透射率复原图像,并对复原图像进行色调调整.实验结果表明,文中算法运行效率高,并且有效地提高了复原图像的清晰度和对比度.     

基于边缘保持滤波的单幅图像快速去雾

为了解决基于暗通道先验的图像去雾算法运行效率低下的问题以及天空等明亮灰白区域去雾后的色彩失真问题,提出一种基于边缘保持滤波的单幅图像快速去雾算法。首先根据暗通道先验规律,得到粗略的透射率图和大气光估计值;然后用边缘保持滤波算法对粗略透射率滤波得到细节平滑、轮廓清晰的精细透射率图;再用阈值法对灰白明亮区域的透射率修正,之后用边缘保持滤波算法对修正后的透射率进行平滑,得到最终的透射率图。根据估计的大气光和透射率,利用大气散射模型即可恢复出无雾图像。经测试,该算法不仅具有很高的运行效率,而且对各种类型的薄雾图像都有较好的去雾效果。客观评测也表明,该算法在对比度增强程度、色调还原程度、结构信息复原程度方面的综合指标都优于其他算法。另外,所提算法还能够实现图像处理器(GPU)像素级的并行运算,对于分辨率为1 280像素×1 024像素的彩色图像,用型号为NVIDIA GeForce 9 800GT的GPU处理,速度可达10帧/s。     

基于散射模型的雾天图像快速复原算法

基于暗原色先验的图像去雾算法能够较好地复原雾天图像,复原的结果清晰自然,但原始算法存在计算复杂度高?大气光估计不够准确?天空区域易出 现失真以及无法处理偏色雾霾等缺点?从以上4个问题出发,以大气散射模型为基础,提出了新的估计透射率与大气光的方法?利用线性对比度拉伸对原含雾图像进行预处理,以消除偏色雾霾的影响,利用设置反馈参数的均值滤波估算雾天图像的大气透射图,通过建立权重图划分天空区域并确定大气光,根据天空区域的面积自适应地修正该区域的透射率,将其代入复原模型得到去雾图像?实验证明,该算法能够较好地克服原始算法的缺点,在降低算法复杂度的同时起到良好的复原效果?     

改进的Otsu递归分割单幅图像去雾算法研究

针对暗原色先验去雾算法对天空区域的透射率估计值偏小问题,提出一种改进的Otsu递归分割图像去雾方法。该方法基于图像分割的思想,利用改进的Otsu递归分割算法准确分离出天空区域,结合暗原色图像灰度归一化值对天空区域透射率估计值进行修正,优化后的透射率更加接近实际值,最后通过大气散射模型得到复原图像。实验结果表明:去雾后的图像保持真实色彩,区域交叉边界处复原自然。文中算法有效解决了天空区域出现色偏和光晕问题,拓宽了暗原色先验算法的适用范围,对户外雾天图像的去雾具有良好的应用前景。     

基于特征融合的快速图像去雾方法

针对图像去雾问题, 提出一种基于特征融合的快速单幅图像去雾方法, 解决了暗通道方法存在的块效应问题. 该方法先采用基于K均值聚类的暗通道先验求得粗尺度下的透射率, 再通过分析雾对成像的影响, 提取有雾图像自身能反映景深变化的饱和度作为细尺度的透射率, 最后通过图像融合技术得到精确的透射率. 通过对
各种真实有雾场景进行测试的实验结果表明, 该方法简单且有效, 能得到理想的去雾效果.     

改进的基于均值滤波的单幅图像去雾算法研究

雾天条件下采集的图像存在低对比度和低场景可见度问题,传统的去雾算法时间复杂度高、速度慢,无法应用于实时图像处理。为此,结合大气光特性提出一种改进的基于均值滤波的单幅图像复原方法。该方法以大气散射模型为基础,首先利用均值滤波得到准确的大气耗散函数;引入直方图修正机制下的自适应保护因子,更正明亮区域的大气散射函数;大气光采用效率更高的四叉树算法求解;最后由大气散射模型计算复原图像并进行图像的亮度调整,从而得到一幅清晰的无雾图像。仿真实验结果表明:该算法的场景适应能力强,复原图像色彩感丰富。与经典的去雾算法相比,该算法在保证去雾效果的同时,克服了导向滤波算法时间复杂度高、速度慢的缺陷。     

基于天空区域分割和多尺度融合的单幅雾天图像复原算法

传统的暗原色理论相关算法在处理带有天空区域的雾天图像时易出现亮度损失和光晕现象。针对这一问题,该文提出一种基于空区域分割和多尺度融合的单幅雾天图像复原算法。该方法首先对图像进行缩放,根据雾天图像的特性分割天空区域,获取全局大气背景光;根据散射模型获取初步的透射率图像,运用L0梯度最小化方法获取优化的透射率图像;最后运用多尺度融合的方法对不同曝光度的图像进行融合,获取最终的去雾图像。主观观察和客观评价表明,在整体和细节方面,该算法比现有暗原色算法及其改进算法处理效果更好。     

利用中通道补偿的单幅图像去雾

针对雾天图像对比度低和细节模糊等问题,将图像分解为纹理层和结构层,对含有大部分雾气的结构层进行去雾,对纹理层进行增强.为了避免大气光估计易受白色物体影响,提出一种RGB空间立体判决图,并设计基于自适应阈值约束的大气光估计方法,可有效区分天空和非天空区域;针对暗通道先验处理大面积天空、浓雾区域失效问题,提出一种基于中通道补偿的透射率估计方法,可有效克服去雾后图像颜色失真;同时,基于侧窗导向滤波对上述透射率进行修正,能够较好地保持细节.实验表明,本文方法能有效去除雾气,去雾后图像颜色自然,细节保持良好.     

基于暗通道先验的快速图像去雾

为提高雾天降质图像的清晰度,基于暗通道先验提出单幅图像去雾的快速算法;其主要思想是摒弃复杂的软抠像方法,通过引入多分辨率处理,并结合最小滤波和联合双边滤波,对利用暗通道先验估计得到的透射图进行细化处理。针对天空区域暗通道先验失效引起色偏的问题,结合天空的特征先验和概率分布特征,识别出图像中的天空部分;并依据天空亮度来自适应调整透射率下限值。仿真表明:在保持良好去雾能力的同时,极大地降低了计算复杂度,满足一般工程的实时性要求。     

结合天空区域检测的图像去雾算法研究与实现

针对雾霾条件下拍摄的户外图像,常规去雾后天空区域常常出现的失真问题,提出了一种结合天空区域检测的图像去雾算法;算法先根据暗通道理论估计出大气光强度,使用双边滤波器得到大气光幕,求得透射率图,再结合天空区域检测的结果对透射率进行修正,最后代入雾天成像模型得到复原的图像;实验结果表明:结合天空区域检测的图像去雾算法可以有效地检测出图像中是否存在天空区域,针对检测结果修正的透视率,能够使修复后有天空区域的图像看起来更加自然平滑,没有明显失真,不存在天空区域的图像,图像对比度大大提升,在景深较大的区域恢复出更多的细节;算法对各类图像均可取得较为理想的去雾效果。     

基于天空识别与加权引导滤波的图像去雾算法

针对图像去雾算法在天空和景深突变区域的失效问题,文章提出一种天空识别与加权引导滤波的图像去雾算法.首先针对透射率与纹理无关的情况,利用改进的4-RT V模型平滑有雾图像,并将其作为引导图像;其次运用自适应加权引导滤波细化透射率,获取更清晰的边缘细节;最后结合天空识别的结果对透射率进行修正.实验结果表明:相比一些经典的去...     

对行车视程估值的车前图像去雾算法

针对雾天条件下车前图像环境复杂,去雾困难的问题,提出了一种车前图像去雾算法。分析并简化了大气物理模型;并在分析了影响透射率衰减因子的因素的基础上,借助大气消光系数提出了透射率的一种表现形式。接着借助车行可视距离与能见度的关系,最终建立了能见度和透射率的数学关系。最后利用引导滤波求取大气光幕的值,并通过修复函数完成了单幅车前图像的去雾处理。去雾实验结果显示,经过算法处理后的图像亮度得到了提高,图像变得更加清晰,图像中的细节变得明显,图像的对比度也变得更强。     

基于天空区域分割和边界限制L0梯度最小化滤波的图像去雾算法

针对经典的暗原色理论算法在处理带有天空区域的雾天图像时会出现光晕和亮度损失的问题,该文提出基于天空区域分割和边界限制L0梯度最小化滤波的图像去雾算法。首先根据雾天图像的直方图特性分割出天空区域,求解全局大气背景光;其次,根据辐射立方体法则推导出边界限制条件,规整得到初始透射率图像,并运用L0梯度最小化方法对透射率图像进行平滑处理;最后,通过优化的暗原色理论模型求取增强后的图像。通过对算法的有效性、天空区域的失真和细节特征进行分析,发现该算法比改进的暗原色算法处理效果更好。     

结合自适应高斯滤波的单幅图像去雾方法

传统图像去雾方法中基于景深局部相似性假设来估计场景透射率时,因无法适应景深突变而在其边缘处出现偏移,严重影响去雾效果.为此,提出了一种结合自适应高斯滤波的单幅图像去雾方法.首先,为简化参数的估计,对大气散射模型进行改进,将场景透射率的估计等效为附加大气光的估计,综合利用邻域内像素点的空间邻近度和景深边界信息构建自适应高斯滤波器,对附加大气光进行细化操作.然后,引用四叉树分割理论估计大气光强度,进而恢复场景反射光.最后,将该去雾方法与传统方法进行对比分析.实验结果表明,该方法能有效去除图像中的雾霾,消除景深突变处的Halo,保持图像整体亮度平衡,对图像细节信息的复原也取得了不错的效果,从根本上提高了图像的可视性.     

基于暗原色先验的快速视频去雾优化算法

对目前高分辨率视频图像去雾算法实时性差,天空及大量明亮区域处理不理想等问题,提出一种基于暗原色先验的快速视频去雾优化算法。针对视频图像,采用导向滤波和帧差法,实现快速视频去雾。根据经典大气散射物理模型,首先,利用暗原色先验估计大气光值和透射率图;然后,下采样透射率图并用导向滤波得到优化的透射率图后,上采样并改善透射率图;最终,得到去雾视频帧。与带颜色恢复的多尺度Retinex算法(MSRCR)和He算法进行对比,实验结果表明,所提优化算法能有效提高视频去雾速度,改善去雾效果。     

引导滤波在雾天图像清晰化中的应用

根据大气散射物理模型,分析并解决单幅图像去雾的关键问题,以消除雾气对室外机器视觉系统的影响.实验结果表明:利用引导滤波器的局部平滑特性估计大气光幕,可有效克服光晕效应和颜色过饱和现象;通过计算雾气最浓区域的平均值获取大气光强度值,可解决部分图像偏色问题;对复原的图像进行自适应增强处理,提高了图像的整体视觉效果.通过与多种典型的图像去雾算法的比较,说明该方法能更有效地消除图像中的雾气、真实复原场景的对比度和颜色,同时具有很快的执行速度,有利于算法的实时实现.     

基于逐层搜索法与快速导向滤波的图像去雾算法

针对天空大气光照值计算不够精确这一问题,采用逐层搜索法对其进行改进,并结合快速导向滤波对透射率进行细化;对于去雾后的图像偏暗问题,采用非线性叠加处理的图像增强方法。对得到的去雾图像分别使用均方误差和峰值信噪比作为客观评价标准。实验数据显示,改进算法能得到清晰度较好的去雾图像,相较于其它算法得到的图像更加自然,色彩还原度更高,去雾后某些区域偏暗问题也得到改善。     

基于滤波的单幅图像去雾方法

基于Tarel方法提出一种新的基于滤波的单幅图像去雾方法. 先利用双边滤波求出初始的大气散射光, 较好地保持了边缘平滑纹理; 再利用自适应中值滤波器进一步求得边缘清晰、 纹理平滑、 景深信息真实的大气散射光; 然后基于分层搜索的四叉树分解方法求得大气光; 最后, 依据雾天退化模型得到复原的图像. 与经典去雾算法对比结果表明, 使用该方法复原的图像更接近真实图像, 特别对于纹理较丰富的区域和远景区域去雾效果更明显.     

基于雾天图像退化模型的自适应参数优化的去雾算法

针对单幅雾霾图像中包含有大面积浓雾、高亮以及白色物体等,而导致无法清晰识别的问题,基于雾天退化模型,提出了一种改进暗通道和运用灰度开运算求解环境光值相结合的去雾算法。首先根据暗通道先验理论运用图像阈值分割出暗原色区域和明原色区域,并将暗原色区域与明原色区域相结合以求得更加精准的原始透射率;然后采用引导滤波算法细化原始透射率;并通过灰度开运算对环境光值进行区间估计,提高了环境光值的精准性和鲁棒性。使得该算法适用于暗通道去雾效果不好的浓雾高亮区域,去雾后的图像更加真实自然,边缘细节信息更加丰富,有效去除了Halo效应;同时也有效地解决了单幅图片去雾后图片偏暗,图片视觉效果不好等问题。与经典去雾算法作比较,验证在图像的对比度、失真度、细节信息和边缘保持等方面都优于其他算法。     

图像去雾方法研究

论文介绍了当前单幅图像去雾方法,并着重阐述了大气散射物理模型中各参数的含义以及参数估计方法,采用暗元色先验理论对单幅图像去雾。实验结果表明,基于暗原色先验理论的图像去雾方法有效可行。