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。     

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.     

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。     

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。     

海上监控视频实时去雾算法研究

为提高船舶在雾天航行的安全性,对船舶监控视频流进行实时去雾.建立雾天退化物理模型,采用数学中不等式缩放理论估计出每帧有雾图像的透射率和全局大气光,然后根据雾天成像的物理模型恢复出每帧去雾图像.根据海上监控视频图像具有大面积天空和海水,对该算法中的参数依据航海目标细节恢复程度和图像对比度等因素进行估计.实验结果表明,该算法能够有效恢复海上目标的细节清晰度和提高图像的对比度,又能满足视频流实时去雾的要求,说明算法能够较好地解决海上监控视频实时去雾问题.      

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。     

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。     

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。     

融合MCAP和GRTV正则化的无人机航拍建筑物图像去雾方法

针对传统去雾处理复原得到的图像清晰度和对比度较低、整体颜色偏暗的问题，提出了一种改进的图像去雾方法，应用于无人机航拍建筑物图像处理中.针对全局大气光取值易受场景中景物影响的问题，提出一种颜色衰减先验投影最小方差的大气光求解方法，构建明度与饱和度差值图像，求解最小方差出现区域，并确定全局大气光估计.将利用图像场景深度信息求解的区域大气光与全局大气光相融合，获得新的大气光图.采用基于非局部信息的雾霾线先验理论对透射率进行优化，提出了一种基于雾霾线理论和引导相对总变分正则化的算法，通过计算透射率可靠性函数对透射率修正，并消除图像中存在的大量无用纹理信息，提升了透射率估计精度，有效改善了无人机航拍场景中浓雾及景深突变区域的复原图像质量.实验结果表明，所提算法与其他算法相比，获得的复原图像平均梯度、对比度、雾霾感知密度估计及模糊系数等指标分别平均提升了12.2%、7.0%、11.9%和12.5%,运算时长也优于部分算法，航拍图像更加清晰，更符合人眼视觉感受.     

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.     

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。     

基于深度学习的图像去雾算法

针对有雾天气会使图像质量降低,影响对图像信息的提取,导致图像的应用价值减少的问题,提出一种基于深度学习的图像去雾算法。首先,对原有雾图像进行单尺度和多尺度的卷积来特征提取,其次再用多尺度卷积核实现图像细节的重建得到粗略的透射率传播图,同时利用原有雾图像中像素点的位置和亮度值得到大气光值,利用导向滤波得到精细透射率传播图和之前得到的大气光值进而反演出无雾图像,最终对无雾图像进行直方图颜色校正。实验结果表明,相比传统去雾算法,该算法对图像细节的处理更加自然并具有很好的视觉效果。     

一种自适应基于暗通道先验的去雾方法

基于暗通道先验去雾方法, 提出一种改进的自适应基于暗通道先验去雾方法, 并使用均方误差对已有雾模型数据库中多组数据进行误差分析. 实验结果表明, 该方法对光线不足或天空等背景的图像实验效果优于已有方法, 并且恢复的图像更接近真实图像.     

单幅图像自动去雾算法

为了改善雾天环境下退化图像的视觉效果,提出一种基于物理模型的快速图像去雾算法.算法从大气散射模型出发,从有雾图像中利用腐蚀和膨胀粗略估计出大气耗散函数,再利用指导图像滤波方法细化估计大气耗散函数,进而恢复场景反照率.实验结果表明,算法可以获得更精确的大气耗散函数,复原图像的边缘轮廓及景物特征都比较清楚,可有效抑制晕环效应,且算法速度也有显著提高,可用于实时雾天图像处理.     

基于K邻近均值滤波器的自适应Canny边缘检测

本文在分析传统Canny算子的优缺点基础上,针对其在平滑滤波和阈值选取上的不足,提出了新的改进算法.该算法首先采用K邻近均值滤波器对图像进行预处理,然后利用非极大值抑制过程后图像本身的信息来自动产生高低阈值对图像进行边缘检测.经过实验证实,使用本算法检测到的边缘连续性更好,边缘细节更丰富,同时阈值选择的自适应能力有所提高.     

基于视觉侧抑制特性的自动色彩均衡算法

针对摄影测量和可见光遥感图像存在的曝光失衡、对比度低等缺陷及标准自动色彩均衡算法未充分顾及部分区域的色彩特征问题,本文基于模拟人眼视觉特性的非循环侧抑制模型和高斯分布函数,对标准自动色彩均衡算法进行改进。利用非循环侧抑制网络模型计算目标点的修正亮度值,由高斯分布函数选择高相关度的采样点,降低算法复杂度。使用标准自动色彩均衡算法和本文的改进自动色彩均衡算法对三幅存在不同色彩缺陷的图像进行对比实验,经本文算法处理的图像均值更合理且标准差和熵等重要参数均较原算法有所提升,其中标准差提高15%。实验结果表明,本算法具有较好的色彩均衡效果和的视觉效果。     

改进区域分割的多聚焦图像融合方法

针对传统多尺度几何分析方法在图像融合时易损失清晰度以及融合规则选取复杂的缺点,提出一种改进基于区域分割的多聚焦图像融合方法;首先,根据提升静态小波变换快速获得初始融合图像,并对初始融合后的图像进行Normalized Cut算法处理以获得不同的分割区域,然后分别对原始图像进行NSCT变换并计算每个分割区域内高频分量系数的绝对值之和,最后选取绝对值最大的区域为融合后区域,并通过遍历每个分割区域获得融合后的多聚焦图像;数值试验证明,本算法不但融合规则选取较传统多尺度分析融合算法简单,还能够有效克服清晰度损失的缺点,具有有效性。     

基于改进Sobel算子的多仪表图像边缘检测算法

为了解决Sobel算子在多仪表图像检测中存在的边缘定位精度不高、提取边缘较粗以及对噪声敏感等缺点,提出了一种改进算法。首先在原有水平和垂直模板的基础上新增6个方向模板,提高了边缘定位精度,使其适用于纹理结构复杂的图像。然后根据图像的具体特征自适应确定阈值,有效去除图像的伪边缘。最后结合数学形态学的灰度腐蚀理论,对检测到的边缘进行细化处理。不仅能获得细化效果较好的边缘,同时可以有效的抑制噪声。实验结果表明:改进后的算法对图像噪声干扰有较强的抑制能力,提取的边缘定位准确、结构细腻。     

一种基于三阶亮度校正的平面视频转立体视频快速算法

本文提出了一种新的平面视频转立体视频的快速算法.这种算法能够实时的将平面视频转换成立体视频,并能在三维显示设备上呈现出逼真的立体效果.首先将原始平面视频中的图像按照高斯分布进行立体变换,然后将视频中的图像序列生成加权平均亮度图,并将亮度分为3个等级,分别对这3个等级区域中的图像进行立体校正,最终得到完整的立体视频.我们的方法替代了传统方法中,生成深度图像的步骤,从而大大的提升了运算的速度,能够在原始平面视频的实时播放过程中,直接输出带有立体效果的画面.