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.     

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.     

改进暗通道先验的雾霾天图像复原算法

为解决暗通道先验在雾霾天图像复原过程中存在的不足,提出了一种改进的快速算法,即采用自适应邻域求取原图像的暗通道,解决了固定邻域在局部区域的错误估计问题;结合极大值滤波与双边滤波计算透射率,有效降低了运算量和运行时间;最后利用区域像素的平均值替代单个最大值,获取更加准确的空气光亮度,从而使改进算法对雾霾去除的视觉效果更加出众,并大幅度地降低了算法的执行时间。