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.     

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。     

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。     

基于均值漂移的暗原色先验图像去雾算法

暗原色先验去雾算法在单幅图像去雾方面效果明显,但该算法复杂度高、处理耗时长,针对该算法不足之处,文章对均值漂移算法进行适当改进后,将其引入暗原色先验去雾算法之中,并结合数学形态学的思想,提出一种新的高精度透射率快速计算技术和相应的去雾算法。通过改进的算法,有效解决了块状效应和光晕现象的问题。选取一系列雾天图像进行实验,分别采用主观观察评价和客观数据分析方法,结果表明文中所提出算法快速有效,并较好地恢复了图像细节,减少了色彩失真,同时改进算法处理效果与原算法基本一致,算法效率得到显著提高。     

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。     

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。     

一种改进的结合边缘检测的去雾新方法

暗原色去雾算法复原的图像会出现边缘效应,为此提出了一种改进的基于暗原色理论的去雾算法.首先计算出图像的暗色图,并使用小波分解算法将暗色图像向下采样一次;然后在小波分解的平滑部分计算大气光和图像的暗原色,提取出平滑部分的边缘信息,并使用形态学对其进行膨胀获得相应的二值边缘图像;接着对二值边缘图像所在区域的暗原色及非边缘处的暗原色分别进行优化;最后,将优化后的暗原色使用小波重构算法向上采样,并据此计算出图像透射率,结合去雾模型复原到清晰的无雾图像.实验证明,该方法在很好地去除边缘效应的同时,极大地减少了算法时间复杂度,满足实时要求.     

一种改进的基于暗原色理论的去雾方法

针对有雾图像的浅色或偏白色区域无法正确估计透射率,从而导致图像的去雾及恢复产生过度增强的问题,提出了一种改进的基于暗原色先验的去雾方法.该方法首先提取图片中的浅色区域,并对其邻域场景分区,通过对比度分析来判断每个邻域区域与浅色区域场景的透射率的相似程度.相似度较高的区域在估计中的权重会得到增加.最后用暗原色算法获取临域区域的透射率信息,根据权重分配从而正确估计浅色区域的透射率.该方法可有效估计浅色区域的透射率,与现有方法相比,克服了其对浅色区域恢复失真的问题,去雾后的场景更为自然.实验结果表明,该方法切实可行且具有较好的鲁棒性,可达到良好的去雾效果.     

基于暗原色先验的快速视频去雾优化算法

对目前高分辨率视频图像去雾算法实时性差,天空及大量明亮区域处理不理想等问题,提出一种基于暗原色先验的快速视频去雾优化算法。针对视频图像,采用导向滤波和帧差法,实现快速视频去雾。根据经典大气散射物理模型,首先,利用暗原色先验估计大气光值和透射率图;然后,下采样透射率图并用导向滤波得到优化的透射率图后,上采样并改善透射率图;最终,得到去雾视频帧。与带颜色恢复的多尺度Retinex算法(MSRCR)和He算法进行对比,实验结果表明,所提优化算法能有效提高视频去雾速度,改善去雾效果。     

基于四阶PDE模型的暗原色理论雾天图像增强算法

针对经典的暗原色理论算法在处理雾天图像时色调和亮度失真的问题,该文提出一种基于四阶偏微分方程(PDE)模型的暗原色理论雾天图像增强算法。该方法通过容差机制对图像区域进行分割,根据阈值判断明亮和非明亮区;并引入四阶PDE模型对透射率图像进行平滑处理;再通过容差机制,实现对透射率图像的精确修正;最后采用暗原色理论数学模型求取增强后的图像。主观观察和客观评价证明,在整体和细节方面该算法比经典的暗原色算法有更好的处理效果。