基于SoPC的视频图像去雾设计

介绍了视频图像快速去雾装置的设计和实现.装置以ZYNQ系列的SoPC(片上可编程系统)芯片作为开发平台,分析基于物理模型的暗通道先验去雾算法并对算法进行优化,设计向下最小值求解器完成单帧图像去雾算法的逻辑实现,提出了基于帧间像素值均值法实现视频去雾算法.通过研究对去雾算法进行优化,增加算法的可移植度同时使用加速技术提升...     

单幅图像去雾方法研究综述

随着计算机视觉技术的发展及其在智能交通、军事以及安全监控等领域的应用需求,图像去雾处理成为计算机视觉领域中的重要问题与研究热点。在雾、霾等天气条件下,大气粒子的散射作用导致成像传感器采集的图像严重降质。图像去雾技术的任务是通过图像增强或图像复原方法去除天气因素对图像质量的影响,以改善图像的视觉效果和方便后期处理。归纳总结了单幅图像去雾方法的研究现状,重点分析了基于图像增强和复原的两大类方法,深入探讨了其中的一些经典算法并对这些算法进行了分析比较,最后针对基于图像复原方法的去雾技术指出了存在的问题并提出了未来的发展趋势。     

基于残差密集块与注意力机制的图像去雾网络

基于卷积神经网络的单幅图像去雾算法虽然取得了一定进展,但仍然存在去雾不完全和伪影等问题.基于这一现状,提出了一种以编码器-解码器结构为基本框架,融合注意力机制与残差密集块的单幅图像去雾网络.首先,利用网络中的编码器、特征恢复模块和解码器三个部分直接对去雾后的图像进行预测;然后,在网络中引入本文所设计的带有注意力机制的残差密集块,提升网络的特征提取能力;最后,基于注意力机制提出自适应跳跃连接模块,增强网络对去雾图像细节的恢复能力.实验结果表明,与现有去雾方法相比,提出的去雾网络在合成有雾图像数据集和真实有雾图像上均取得了较为理想的去雾效果.     

基于CLAHE和图像分解的去雾方法

针对雾天条件下拍摄到的图像对比度低、细节模糊以及颜色暗淡的现象,提出一种基于CLAHE和图像分解的去雾方法。首先,采用限制对比度直方图均衡化(limited contrast histogram equalization,CLAHE)对有雾图像进行增强,有效地提升图像的对比度;然后,在照明—反射模型的基础上,根据照射分量与反射分量的不同特征对增强后的图像进行梯度滤波,将图像进行分解,获得最终包含图像所有细节的反射图像;最后,对反射图像进行Gamma变换,提升图像的亮度,获得最终的去雾图像。利用信息熵、空间频率、平均梯度和运算时间等客观评价标准,与带色彩恢复多尺度Retinex算法(MSRCR算法)和基于暗通道先验去雾算法(He算法)进行对比。实验结果的主观评价和客观评价表明,在雾天图像细节增强和色彩保持方面,本文方法比MSRCR算法和He算法具有更好的效果。     

基于纹理提取与注入的交通图像去雾算法研究

雾天户外视觉系统所拍摄的交通图像质量下降、特征模糊直接影响到后续智能交通系统的监控精度,研究交通图像的去雾问题具有重要的实际意义.不同于一般的可视场景图像,交通图像的去雾在关注其去雾后视觉效果的同时,更应重视对交通图像纹理、边缘等特征信息的保持.提出一种基于纹理提取与注入的交通图像去雾算法,利用引导滤波从含雾交通图像的非下采样Contourlet变换的高频子带中提取交通图像的纹理、边缘信息,然后将其注入利用暗通道模型的去雾图像中,在有效去雾的同时一定程度上增强了去雾后交通图像的纹理细节信息.实验结果验证了算法的有效性.     

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。     

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。     

基于色彩恒常理论的图像去雾技术

针对户外图像采集处理系统，讨论了1种有效的图像去雾方法。由于雾退化图像对比度较低，从图像增强角度入手，将雾的退化作用等效成景物的照度变化，根据色彩恒常理论，采用Frankle—McCann Retinex（FMR）算法进行图像去雾处理；结合人眼对亮度的指数视觉特性，采用软复位算法对其进行改进。仿真分析表明，改进后的算法可以有效增强雾退化图像的对比度，获得满意的视觉效果。     

基于引导滤波的单幅图像去雾算法研究

基于暗原色先验的单幅图像去雾算法较好地解决了估算雾天场景透射率的问题,算法复原的图像清晰颜色自然。但原始算法计算复杂度高、耗时长、无法满足实时性需求。介绍了引导图像滤波的原理,并将其与暗原色先验结合以改进原始算法;同时分析了滤波参数对去雾结果的影响。实验证明改进的算法在保证原算法去雾效果的同时能使算法复杂度大大降低。     

大气光幕融合的去雾新方法

针对雾天场景成像设备采集的图像存在对比度低、细节不清晰的问题,提出一种结合大气光幕融合的雾天场景复原算法.首先,基于不同场景深处大气光幕的物理特性和光学成像特性,获取远景雾气分布的近似估计.其次,通过像素级融合和滤波的方法得出准确的全局大气光幕.最后,通过反演大气散射模型得到复原图像,并进行亮度和色调调整.该方法可以有效避免过度去雾现象和光晕效应等不足,能快速复原场景的对比度和颜色.实验结果表明:该算法简单高效,具有较强场景适应能力,并保证实时性.     

双透射率成像模型与Retinex 融合的水下图像清晰化

针对水下图像出现的颜色失真、对比度低、雾化现象等问题,提出双透射率成像模型与Retinex融合的水下图像清晰化方法.首先,采用基于改进双透射率成像模型的复原算法,用以解决图像雾化以及亮度失衡;其次,在带色彩恢复的多尺度Retinex增强算法中引入引导滤波,解决图像色偏问题;此外,引用自动色彩增强算法,有效提升对比度;最后,将三个输入图像与结合对比度、显著性、饱和性得到的对应权重图采用多尺度融合框架得到清晰化水下图像.实验结果表明,与现有新颖算法相比,所提方法可以最大程度地将多种单一算法的优势有效结合起来,水下彩色图像质量评价指标(underwater color image quality evaluation,UCIQE)均值高于各比较算法6.03％且加速鲁棒特征(speeded up robust features,SURF)特征匹配点明显提升,算法能在保留图像细节的同时有效校正色偏现象、提升图像对比度及清晰度,更符合人眼的视觉效果.     

一种改进的有雾图像去雾算法

针对基于大气散射模型的图像去雾算法存在的图像去雾后颜色偏暗、对比度过度增强的问题,提出一种基于灰色关联度引导滤波的图像去雾算法。首先,假设有雾图像的像素可以分为正常像素和被雾霾颗粒破坏的像素,应用灰色关联理论对雾霾图像的像素值进行判断;然后,对雾霾颗粒破坏的像素进行引导滤波,通过取对数的方法缩小原始图像和滤波以后图像像素值之间的差异,在对数域中计算雾气面纱值;最后,依据大气散射退化模型反演复原清晰的图像。实验结果表明,该算法不仅可以有效改善雾霾图像的清晰度,而且能够解决去雾后存在的亮度偏暗,色彩失真等问题。     

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。     

一种改进的正则化空域图像复原新方法

图像复原技术主要是针对降质模糊的图像,其最终目的是改善给定图像的图像质量.在原有正则化空域图像复原方法的基础上,根据人的视觉系统的特点,提出了一种改进的自适应正则化空域图像复原的新方法,针对各像素点所处的不同图像区域类型分别选取不同的拟和项参数和正则化项参数,通过计算各图像像素点的局部方差来确定该像素点的拟和项和正则化项的参数值.实验结果表明,该方法不仅提高了图像复原的质量,同时也没有影响代价函数收敛的速度.     

多尺度残差注意网络的真实图像复原方法

为了提高基于深度学习网络方法在真实图像上的复原效果,提出了一种基于多尺度残差注意网络的复原方法。将退化图像输入到该模型中,利用浅层特征网络提取原始低质量图像的浅层特征;利用残差注意网络模块提取深层特征信息和通道相关性,使用局部连接和短跳跃连接进行残差学习;将浅层特征、通道相关性以及上下文深层特征信息输入到重构网络,利用具有不同感受野的特征进行图像复原。实验结果表明,相较于其他对比方法,该方法在图像去噪、图像增强和超分辨率等多个任务中获得最优的结果,能够在不引入伪影的情况下生成纹理细节丰富的清晰图像。     

一种基于视觉适应性的图像增强算法

模拟真实场景反应在人眼中形成图像的过程,考虑到邻域间干扰、光照不均匀、媒介传递率下降引起的图像退化,提出了一种新的图像增强算法。依据对视觉现象中对比灵敏度、亮度适应能力和侧抑制现象的研究,建立了一种图像退化模型的视觉适应性模型,该模型求解方案包含3个过程:用于消除邻近像素相互影响,给人眼提供更多细节的去卷积过程;据锥细胞亮度适应能力提出的,为其工作提供最佳工作光照条件的亮度调整过程;模拟侧抑制机理提出的对比度拉伸过程。对比现有图像增强算法的增强结果,实验结果表明该方法的视觉适应性解,在增强图像细节、提升对比度、增强结果的视觉愉悦性方面取得了较大进步。     

基于内容的图像检索技术

综述了CBIR的需要包括适应大量图像数据库的存储管理和查询应用;介绍了CBIR的系统结构．CBIR的关键技术是基于内容的图像数据库结构,象素域的图像查询检索和压缩域的图像查询检索;CBIR现有的系统有QBIC,Virage,VisualSEEK,PhotoBook和MARS．还对CBIR存在的问题和研究方向进行了分析．CBIR的主要研究方向为评价技术、基于语义内容的图像检索、数据模型、综合检索手段和多维索引技术。     

基于图像内容和双目特性的立体图像质量评价

为提高图像质量客观评价与主观评价的相关性,提出了一种基于图像内容和双目特性的立体图像质量评价方法。首先,分别对参考和失真图像的频域信息加权,提取感兴趣区域作为权重进行融合计算,得到基于图像内容的评价值;然后,利用拉普拉斯金字塔和双目加权模型实现对左右视点图像的逐层分解、融合,并重构合成图,得到基于双目特性的评价值;最后,结合两者得到立体图像质量评价值。以LIVE3D图像库为样本,将该方法与主观评价值作相关性分析。在相同条件下,对于五种失真类型的立体图像,其Spearman等级相关系数总体优于现有算法。结果表明,该评价方法对立体图像质量的预测结果与主观评价值具有较高的一致性。