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。     

基于天空识别与加权引导滤波的图像去雾算法

针对图像去雾算法在天空和景深突变区域的失效问题,文章提出一种天空识别与加权引导滤波的图像去雾算法.首先针对透射率与纹理无关的情况,利用改进的4-RT V模型平滑有雾图像,并将其作为引导图像;其次运用自适应加权引导滤波细化透射率,获取更清晰的边缘细节;最后结合天空识别的结果对透射率进行修正.实验结果表明:相比一些经典的去...     

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.     

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.     

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。     

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.     

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?     

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.     

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。     

基于多尺度密集特征融合的生成式对抗除雾网络

在真实雾天场景下,针对除雾网络无法去除远处雾气、天空区域容易出现噪声的问题,提出了一种基于多尺度密集特征融合的生成式对抗除雾网络,并采用制作的合成雾天数据集进行对抗训练.首先,对除雾网络进行设计,构建了网络模型;其次,从合成晴朗天气图像中利用深度标签生成逼真的雾天数据集,以适用于真实雾天除雾领域;最后,在真实雾天数据集上测试,选取近几年具有代表性的6种基于深度学习的除雾网络进行主观视觉效果,并借助除雾领域常用的无参考图像质量评价指标进行客观分析.研究结果表明:提出的除雾网络在真实场景下的除雾效果较其他网络有显著提升,主观视觉效果明显优于对比的除雾网络,在无参评价指标上综合表现优于其他除雾网络.     

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.     

4种保边滤波器在图像去雾算法应用中的性能比较研究

在雾霾等能见度低的天气条件下,大气粒子的散射作用造成拍摄的图像质量严重下降.在众多基于物理模型的图像去雾算法中,各种滤波器被广泛得到应用.对4种具有边缘保持特性的滤波器在图像去雾算法的应用进行了研究.实验结果表明,Guided-image滤波器具有更好的保边特性,且处理速度快,更适用于图像去雾.     

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.     

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。