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.     

基于改进暗通道先验的沙尘图像清晰化算法

针对户外成像设备获取的沙尘图像存在色调偏黄、色彩不丰富及清晰度较低等问题,提出一种基于改进暗通道先验的沙尘图像清晰化算法.对图像偏色的问题,首先对高斯模型进行改进,采取自适应归一化方法调整图像暗部像素,并加权融合基于灰度世界的颜色校正方法,从而去除色偏影响;然后利用带色彩恢复的多尺度视网膜增强算法进行色彩恢复;对处理后存在的薄雾影响,基于暗通道先验方法重新选取大气光值,并对暗部像素进行亮度补偿;最后针对图像饱和度不足和对比度低的问题,将图像映射到HSI空间,分别利用自适应调整函数和改进双伽马校正算法进行提升.实验结果表明,该方法不仅能有效校正色偏,更好提升图像对比度及清晰度,且对图像色彩丰富度提升效果明显,可提高户外成像设备的图像质量.     

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.     

基于暗原色先验模型的混合滤波图像去雾算法

基于暗原色先验模型去雾方法,提出混合滤波快速图像去雾算法.该算法在暗原色先验模型的基础上,对雾图的暗原色图像进行最大值滤波,继而求出透射率矩阵;利用最小值滤波估算透射率矩阵的下限值作为透射率的补偿值,再使用指导滤波修复透射率矩阵;利用小波变换方法对去雾后的图像进行滤波和平滑处理,有效改善了去雾图像的视觉效果.本算法有效解决了由于图像边缘估值失真导致的重建后去雾图像存在景深边缘处白色晕块和斑状奇异点的问题,以及带雾图像不同景深、景深边缘透射率的误差修复问题.     

基于图像分割和融合的图像去雾算法研究

为了解决传统的暗通道先验去雾方法产生的细节丢失和亮度偏低等问题,本研究提出了一种基于图像分割和融合的去雾算法。首先对输入图像使用亮度反转的MSRCR预处理来进行色彩保真;其次用阈值分割法提取图像的特征信息并获得掩膜,根据特征信息设计自适应的Gamma校正方法,提升对比度和亮度,并使用暗通道先验方法保持去雾后的细节;最后将处理后的图像进行掩膜融合。在真实世界的数据集上仿真结果表明,本研究所提算法在去雾后能保留更多的细节且提高亮度。与几种经典的算法相比,本研究所提算法在去雾后的图像有较好的色彩保真度,保留了更多的细节,去雾效果好且亮度更自然。     

结合暗亮通道先验的远近景融合去雾算法

为解决传统暗通道不适用于大面积天空区域,容易造成去雾图像失真的问题,提出一种结合暗亮通道先验的远近景融合去雾算法。首先,利用改进的二维Otsu图像分割算法,混合近景和远景区域的暗通道,并基于最优的客观质量评价指标对近景和远景区域设置混合暗通道的自适应调节参数;其次,针对真实物理场景中大气光并非均匀不变常量的问题,建立暗亮通道融合模型,并计算大气光图;为了提升处理速度,在不降低恢复质量的前提下,选取与原图对应的灰度图作为引导图像对透射率图进行细化;最后,采用基于视觉感知的亮度/颜色补偿模型对图像修正,提高了复原图像的对比度和色彩饱和度。实验结果表明,所提算法在主观和客观角度均取得最好的效果,其中客观指标PSNR在数值上比He的算法平均高出24.04%。由此得出,通过所提算法复原的图像更加清晰、细节信息和结构更加明显,更适于人眼的观察,验证了算法的有效性。     

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。     

基于暗原色先验的低照度图像增强

低照度图像亮度低、对比度低、细节信息缺失,对后续处理造成不便。针对这种情况,提出一种基于改进的暗原色先验低照度图像增强算法。采用输入图像暗通道的最大值估计大气光值,并用输入图像暗通道替代用大气光值来归一化输入图像,以其暗通道估计透射率,提高了算法效率。对输入图像取反,得到一副类似雾化的图像,用暗原色先验去雾,将结果再次取反,得到增强图像。暗原色先验会放大图像噪声,引入导向滤波实现保边去噪。实验结果表明,算法能有效增强低照度图像,提高图像亮度、对比度和突出图像细节信息。     

使用局部大气光的单幅图像去雾算法

针对传统算法去雾后图像偏暗的问题,根据去雾后图像对比度和亮度均应该增加的标准提出了一种高亮度和对比度的去雾算法。首先依据大气光与复原图像亮度成反比事实,设置像素红绿蓝(RGB)三个颜色分量均值为局部级粗糙大气光,使用具有较好抑制光晕效应的半全局加权最小二乘算法优化获取局部级大气光;然后根据去雾图像方差与大气透射率成反比事实,使用基于像素最小颜色分量的大气散射函数计算粗糙透射率,然后使用局部均值滤波器优化透射率;最后结合雾天成像模型恢复无雾图像。实验结果表明所提算法去雾图像的梯度、亮度和速度等客观指标均优于传统算法,其中亮度最少增强1.5倍。所提算法能提高去雾图像亮度、丰富图像细节和提高去雾速度,具有较好的工程应用价值。     

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。     

一种雾天彩色图像复原快速方法研究

暗通道优先法则在处理自然雾天图像方面取得了非常好的效果,但是该方法需要消耗大量的存储和计算时间。提出了一种改进的雾天彩色图像增强快速方法。首先,根据雾天图像模型和先验知识,计算雾天图像的暗通道先验值;并估算初始透射率图像和大气光。然后利用数学形态学方法对初始透射率图像进行处理得到优化的透射率图;并根据这个优化透射率图、大气光和原始雾天图像计算去雾图像。最后利用gama校正获得最终的彩色增强图像。仿真实验结果表明本文提出的方法能较好地对雾天彩色图像进行去雾处理,且计算速度较快。相比于基于暗原色先验的单一图像去雾方法,图像尺寸越大,该方法的计算效率越高,计算时间优势越明显。     

一种暗通道先验结合小波变换的图像去雾优化算法

基于暗通道先验的去雾算法是最具有代表性的图像复原算法之一,但仅仅利用暗通道去雾的图像会产生一定程度的颜色失真。针对单幅图像暗通道先验算法造成的图像色彩失真问题,提出了一种基于小波变换的色阶补偿方法。将待去雾图像的低频通道和粗暗通道去雾后图像的高频通道添加合适的权重,之后通过小波变换将待去雾图像与粗暗通道处理过后得到的图像进行多次融合,从而基于原有图像的色阶对暗通道处理造成的颜色失真进行一定程度的补偿。采用信息熵为依据的客观计算机评价,将该算法与其他去雾算法进行比较。仿真结果表明,补偿过后的图像具有较好的观测效果,优于仅采用暗通道先验去雾算法的图像。     

基于像素级图像融合的单幅图像去雾算法

单幅图像去雾是计算机视觉领域的一个重要研究课题,基于图像融合思想,提出一种新的单幅图像去雾算法.首先计算大气光和中值暗原色先验的差值绝对值来判断有雾图像中是否含有明亮区域,获得对天空、白色建筑物等明亮区域透射率更精确的估计,并通过该透射率计算第一幅待融合图像;然后利用大气散射模型的一般形式,求解出第二幅待融合图像;最后,通过计算融合系数,将两幅去雾图像进行像素级融合,得到最终的去雾图像.该方法可以有效的改善天空区域颜色失真,去除Halo效应.实验结果表明,所提方法能较好的实现去雾,并保留图像细节和结构信息.     

雾霾天气下基于二次滤波的交通图像去雾算法

雾霾天气下采集到的退化含噪图像模糊不清、对比度较低;而使用传统基于双边滤波的去雾方法得到的图像偏暗,效果有限。针对这些问题,提出了一种新的基于二次滤波的算法,实现雾霾天气下交通图像去雾处理;利用双边滤波对含雾图像的暗通道图像进行第一次滤波,用引导滤波对图像的透射率粗估计进行二次滤波优化。根据降质模型对含雾图像进行复原,进而得到去雾后的图像。实验效果证明,与传统方法相比,得到的去雾图像与真实场景亮度更加相似,色彩饱和度较好,图像质量较高。     

一种改进的暗通道先验去雾算法

在研究图像去雾算法的基础上,根据暗通道先验理论(DCP)提出了一种改进的暗通道去雾算法.将原算法中估计全局大气光值以及透射率进行新的估计和细化,解决了暗通道算法中容易出现的块效应和严重的色彩偏离现象,同时缓解存在于物体边缘的晕现象等问题.通过实验对比表明,该算法优于原算法,有较好的去雾效果.     

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。     

基于暗通道先验的快速图像去雾算法

探讨了暗通道先验去雾算法的原理,针对暗通道先验去雾算法时间复杂度太大的缺点,提出用快速有效的巴特沃兹低通滤波器代替复杂的软抠图方法实现对透射率的平滑与细化;针对暗原色图像在景深交界处存在白边现象采用求区域最大值法加以修正;并给出了自适应的求解全局大气光算法.实验结果表明,改进的暗通道去雾算法在获得满意的图像去雾效果的同时能大大提高图像去雾算法的速度,能满足工程上的实时应用要求.     

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。     

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HSI模型的彩色图像数字水印

本文提出一种基于HSI彩色模型空间的数字图像水印算法,将RGB存储格式的原始图像转换到HSI空间,并对其中饱和度分量进行分块小波变换;然后在随机选出子块的HH子带系数中嵌入水印信息,利用纹理信息控制水印嵌入强度;最后将经过小波逆变换后的图象重新返回RGB颜色空间.较传统方法,本文方法能够有效克服图像亮度变化对水印信息提取效果的影响,既满足水印图像的不可见性要求,同时又具有较强的鲁棒性.