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。     

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。     

基于暗通道先验的图像去雾改进算法

为了改进常规暗通道先验的图像去雾算法中,因大气光值求取不准确引起的复原图像色偏现象,在分析有雾图像天空区域灰度均值和方差特征基础上,提出一种基于二分搜索的大气光值估计算法,获得更为合理的大气光值;针对有雾图像边缘位置暗通道值计算偏差产生的复原图像光晕效应问题,依据最小值图和暗通道图的灰度值差,获取自适应阈值,根据阈值确定图像中景深变化剧烈的边缘位置,从而对边缘位置的暗通道值进行修正。测试结果表明,该方法能够有效去除复原图像中的光晕效应,改善色偏现象,提高图像对比度,以及保留图像中更多的细节信息。     

基于小波变换的改进暗通道去雾算法

针对暗通道先验算法在景深较大处会出现颜色失真,且易受噪声干扰和运行时间久等问题,提出了一种基于多尺度小波变换的改进融合暗通道去雾方法。首先对有雾图像作二级小波分解,再对得到的高频分量利用软阈值去噪,对低频分量利用改进的自适应融合暗通道进行去雾。最后利用一个局部线性模型将高低频分量系数关联进行小波重构。实验结果表明,提出的算法具有较高的去雾效率,且能很好的提高去雾图像的质量。     

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.     

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。     

基于亮区域暗通道矫正和加权聚合引导滤波

针对暗通道先验在天空等亮区域失效和引导滤波容易导致边缘模糊的不足,提出了一种高效的去雾算法.该算法提出一种新颖的亮区域自适应分割与校正方法,基于自适应的相对景深阈值分割亮区域,采用饱和度和灰度值校正亮区域的暗通道.然后利用加权聚合引导滤波代替引导滤波细化初始透射率,解决引导滤波引起的边缘模糊问题.最后,提出一种有效的亮度校正方法,将复原图像转化到HSV色彩空间,对亮度进行均衡化处理,使用相对雾浓度均值作为权值,对均衡化前后的结果进行线性加权得到最终的复原结果.实验结果表明,与经典算法对比,所提算法亮区域分割准确,复原图像纹理清晰,去雾彻底,复原结果的峰值信噪比、平均梯度与信息熵的最大提升分别为34.46%、99.49%和21.18%.     

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。     

改进暗通道的大坝图像去雾算法

大坝图像在多雾天气下存在图像对比度低、光照不均匀、表面噪声污染严重、难于识别等问题。而现有的大坝图像去雾算法,时间开销巨大。针对现有大坝图像去雾算法存在的问题,提出了基于暗通道的图像去雾的改进算法。算法首先快速获取图像的透射率及大气光值,然后利用图像的边沿信息以及图像的空间信息对透射率进行优化,最终得到去雾图像。实验结果表明改进的暗通道去雾算法可以有效地去雾,在均方误差以及峰值信噪比相差不大的情况下,时间消耗上与常用的暗通道去雾算法Retinex算法相比有了明显减少。     

基于暗通道的快速图像去雾方法研究与实现

暗通道先验(Dark-Channel Prior)去雾方法在处理单幅户外场景图像方面已经取得了非常好的效果,但是在对高分辨率图像以及包含大片白色区域的图像进行处理时,存在运算时间过长、去雾后的图像带有块状噪声等问题。结合暗通道先验去雾算法针对以上问题提出了一种改进的图像去雾方法,首先对高分辨率带雾图像进行降维处理并获得若干子图像,选取其中部分子图像进行暗通道去雾处理后,再对去雾后的子图像进行滤波、融合以及升维处理,还原分辨率后得到清晰的无雾图像。实验结果表明,改进方法可以较好的达到去雾目的,提高图像整体的对比度,真实地复原图像场景细节,同时可以明显提升算法的运算速度,在保证去雾效果的前提下大幅度降低了计算量。     

基于暗通道先验理论的图像去雾算法改进

提出了一种基于迭代的自适应图像去雾算法,该算法是在基于暗通道先验理论的去雾算法基础上增加了常数c补偿,为了保护边缘信息滤波时采取了双边滤波算法,最后将大气光及透射率当成一个整体并结合峰值信噪比构造了优化条件的迭代算法,实现了自适应图像去雾。模拟实验结果与多种评价性能参数的计算结果都表明,本文的改进算法不仅提高了去雾后图像的清晰度和对比度,而且迭代速度快、图像性能好。     

基于颜色校正和明暗通道的沙尘降质图像增强算法

针对沙尘天气下拍摄的图片中存在的颜色偏移、对比度低等问题,提出了一种沙尘降质图像增强算法.该算法由基于高斯模型的偏色校正和基于暗通道和亮通道的对比度增强2个部分组成.首先根据沙尘降质图像的RGB 3个通道直方图的分布特点,使用高斯模型分别对各通道进行建模,从而进行颜色调整,解决沙尘图像的偏色问题,其次采用暗通道先验去雾的原理,结合亮通道,计算像素级的大气光值,然后对透射图和大气光值进行优化,从而恢复出清晰的无沙尘图像,最后实验结果表明本文算法可以较好地提高沙尘降质图像的重建主观质量,并保持良好的色彩保真度和亮度.     

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?     

一种改进的暗原色单幅图像去雾方法

暗原色先验方法可以较好地处理单幅图像去雾,但对理图像中的灰白区域处理效果不好。通过分析暗原色先验原理,得出了暗通道图像和雾的透射分布率以及雾的浓度系数的关系,提出了一种结合峰值信噪比和暗原色优先法则的去雾方法。由实验结果分析,该方法能够更清晰的表现去雾后图像的细节,并且一定程度上克服了原方法在处理图像中灰白区域效果不佳的弱点。     

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。     

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。