一种改进的海上目标高效去雾算法

为提高船舶在雾天航行的安全性,将图像去雾算法应用于船舶实际营运中。建立雾天退化物理模型,采用暗黑通道先验知识初步估计海上图像的透射率,利用引导图像滤波对初步估计的透射率进行细化。针对海上图像大面积天空的特点,对全局大气光的估计进行改进,最后,根据雾天成像的物理模型恢复出无雾图像。采用 Mat-Lab2012平台对实船采集的有雾图像进行去雾,去雾后图像色彩失真度较小,海上目标能够得到清晰的恢复,且去雾所用时间短,说明该算法可应用于雾天船舶航行。     

结合天空分割修正的快速去雾方法

针对目前去雾算法对高亮天空区域处理不理想,以及去雾后的图像整体视觉效果较差的问题,提出一种结合天空区域分割修正的快速雾天图像复原方法.首先,对输入图像进行白平衡处理;其次,根据大气散射物理特性和光学成像特性对大气耗散函数做初始估计,判断是否存在天空区域,若存在天空区域,结合对比度增强调整,Otsu算法(大津法)分割出天空区域,修正天空区域的大气耗散函数;最后,由大气散射模型得到复原图像,并对复原图像做亮度调整.实验结果表明:该算法具有较强的场景适应能力,能很好地处理天空区域;复原图像具有较好视觉效果,而且执行速度更快.     

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。     

一种雾天退化场景快速复原方法

针对雾天条件下图像退化的问题,提出一种新的场景复原方法.首先,结合大气散射模型与光学反射成像的特性,对大气耗散函数提出物理约束条件,利用双边滤波的边缘保持特性得到大气耗散函数的初始估计.然后,引入局部均值与局部标准差近似估计图像对比度,从而降低对比度较强的部分区域的雾浓度估计来获取更加准确的大气耗散函数.最后,求解雾图成像方程,恢复理想光照条件下的辐射强度.实验结果表明:该方法对图像的细节和颜色恢复非常有效,并能有效克服边缘残雾现象以及颜色过饱和等不足.     

基于AS模型和自适应双边滤波快速去雾算法

为了获得雾天图像原始信息,减少颜色失真及边缘缺失等现象发生,提出了一种基于AS模型和自适应双边滤波快速去雾算法。由双边滤的波平滑特性推出大气耗散函数,并结合估测的大气光强实现了雾天退化处理;针对雾天图像明亮失真区域,引入了辅助函数对透射率进行自适应调控及其优化,实现了对雾天图像颜色失真和局部弱化的处理。实验仿真结果表明,文中算法处理的4组不同景深下的雾天图像整体清晰度要有优于其他算法,运行时间减少,最快可节省54.9480s。在细节处理上更细腻,边缘信息保留更加完整,尤其是在景深突变的边缘处无Halo效应,颜色失真得到了较大改善。     

一种面向城市道路的视觉图像去雾方法

针对雾天环境的城市道路下自动驾驶车辆视觉感知效果不佳的问题,提出一种基于大气光值的快速图像去雾改进算法,并验证了算法的有效性。首先,制定了大气光动态估算策略,并设计了大气光动态估算的自适应触发函数,通过大气散射模型进行了大气光的估计;其次,利用最小滤波技术获取了雾天图像的暗通道图,并估算了对应的投射图像;再次,制定了大气光计算策略,并优化了去雾系数;最后,利用直方图均衡化算法抑制了残余噪声,进一步提升了无雾图像的对比度。实验结果表明,所提算法相比DCP、CAP等在NIQE和SSEQ性能指标上都有所提升,拥有更好的细节恢复能力和处理性能,更有利于交通信息的提取。     

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?     

单一图像多滤波联合快速去雾算法

提出一种多滤波联合单一图像快速去雾算法。首先基于大气散射光特性,计算雾天图像最小通道图,给出大气耗射函数初估计;利用双边滤波保边缘的平滑特性,对雾天图像灰度图进行平滑增强处理;再以此滤波图作为引导图,对大气散射图进行引导滤波,生成准确的能体现深度变化的大气散射图。为了正确估计全球大气光,采用循环四分图形法求解雾天图像最小通道图中最亮像素;在此基础上生成视觉上较真实的清晰无雾图像。比较实验表明算法去雾效果更完整、视见度更高、速度更快。     

基于统计特性和亮度估计的夜晚图像去雾

由于人工光源的存在,夜晚有雾图像具有光照不均、色偏严重和亮度较低等特点,现有的常规图像去雾算法并不适用.考虑到夜晚雾天图像成像特点,建立了带有色偏因子的雾天图像成像模型,可成功用于夜晚图像去雾,并提出了基于统计特性和亮度估计的夜晚图像去雾算法.由于夜晚雾天图像和低照度图像亮通道直方图具有较大相似性,首先将夜晚有雾图像进行反转,然后基于带色偏因子的雾天图像成像模型,局部估计带色偏的大气光;针对夜晚有雾图像色偏严重,导致三通道透射率差异较大,提出对透射率三通道分别进行处理;在此基础上,利用亮度估计对透射率进行优化;最后,利用局部Grey-world算法对去雾后的图像进行颜色校正.实验结果表明,所提算法能够有效去除夜晚雾气影响,提高图像的整体亮度和对比度,恢复更多的图像细节.     

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。     

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.     

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.     

一种改进的雾天降质图像的清晰化算法

为了提高有雾天气下户外监控系统的能见度,提出一种改进的雾天降质图像清晰化算法.该算法从图像增强的角度入手,利用移动模板对各局部区域进行部分块重叠直方图均衡化以实现清晰化处理,克服了原算法运行时间过长的缺陷.实验表明,改进算法能够有效提高雾天降质图像的对比度,获得满意的视觉效果.     

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。     

基于双边滤波的实时图像去雾技术研究

为了消除尘雾对室外机器视觉系统的影响,提出了一种基于双边滤波器的实时图像去雾方法.根据暗原色先验统计原理估计大气光强度,使用快速双边滤波器估计大气光幕,通过求解带雾图像成像物理方程恢复理想光照条件下的大气辐射强度,实现图像去雾.实验结果表明,该方法对彩色图像和灰度图像均可实现理想的去雾效果,对于(320×240)像素的图像,可达到20帧/s以上的处理速度,满足视频图像实时处理要求.     

基于雾气理论的图像加雾隐藏算法

提出了一种基于雾气理论的图像加雾隐藏新算法。首先对图像进行区域分割。然后对分割结果进行巴特沃斯滤波,得到薄雾遮罩,并将其与原始图像融合形成薄雾图像。最后,在薄雾图像中需要隐藏的军事目标上加入浓雾遮罩,并对浓雾边缘像素值做渐变处理得到加雾隐藏图像。对加雾隐藏图像进行逆运算可恢复原始图像。实验结果表明,该算法可以有效隐藏图像中的军事目标并抵抗去雾攻击。     

基于大气传输函数的单幅图像去雾算法

针对雾霾退化场景图像的反照率恢复问题,采用大气传输函数对图像雾霾退化过程进行描述。采用雾霾退化条件下的大气传输函数曲线,通过对模型的分析,结合单色大气退化模型的相关先验知识,构建极小化能量泛函问题,通过切分Bregman迭代算法进行求解,实现对大气传输函数中各系数的求解,进而实现对场景反照率的恢复。通过仿真实验表明,算法能够较好的实现对各类雾霾退化场景的恢复,有效提高图像视见度,且算法具有较高的处理效率与鲁棒性。     

单幅水下图像的能见度复原算法

在水下环境中,由于光线的吸收和散射效应使得获取图像的清晰度严重降低.为恢复水下图像原始的清晰度,分析了能见度降低的物理成因,提出了一种逆图像形成过程算法.将单幅水下图像的能见度复原看成是一种特殊的滤波问题,使用中值滤波来推导水遮盖物浓度图.该算法可以消除浑浊水对图像质量的影响,能够恢复图像原始的清晰度.主要优点是它的速度快,其计算复杂度与图像像素数目成线性关系,能适用于实时处理.     

基于能量泛函的快速去雾算法

为了快速复原雾霾退化图像场景辐照图,提出一种基于能量泛函的模型求解算法。利用大气退化模型,首先估计降质图像的大气光;针对图像是否包含天空区域分开进行求解,较传统固定模式的求解算法更为准确有效;通过白平衡运算简化求解模型,建立新的环境光项表达式;尔后利用暗通道先验估计暗通道图像;根据假设和先验信息,构建暗通道图像与环境光项的能量泛函模型,引入L1和L2范数变换模型,通过切分Bregman迭代算法求解图像的环境光;最后将环境光项代入简化模型中反解出复原图像。通过实验验证,算法对于雾霾退化图像恢复效果较好,且较传统复原算法具有更高的运算效率。