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。     

基于暗通道边缘细化的图像快速去雾算法研究

指出了在雾霾天气下,镜头获得的户外图像必然会出现降质和退化等问题,暗通道先验算法能够很好地解决有雾图像复原的问题,但是其时效性较低.针对这些问题,提出了一种对暗通道图进行边缘细化修正的改进图像快速去雾算法.该算法对暗通道边缘进行细化,并对透射率进行适度修正,以加快透射率的细化过程并提高图像复原的性能.实验结果表明:所提算法在图像复原质量和速度上都有了较大的提升,具有一定的实用价值.     

基于边缘检测暗通道先验的全变差图像去雾算法

为了恢复有雾图像中更多如边缘、结构等有价值的图像细节信息,文中引入带边缘检测的暗通道先验来估计初始场景深度,提出基于边缘增强的全变差图像去雾模型,证明该模型极小化问题解的存在性和唯一性。进一步,结合原始-对偶方法,设计该模型的快速数值求解算法,并给出了该算法的收敛性结果。最后,数值实验结果验证所提算法的可行性与有效性。     

单幅图像去雾方法研究综述

随着计算机视觉技术的发展及其在智能交通、军事以及安全监控等领域的应用需求,图像去雾处理成为计算机视觉领域中的重要问题与研究热点。在雾、霾等天气条件下,大气粒子的散射作用导致成像传感器采集的图像严重降质。图像去雾技术的任务是通过图像增强或图像复原方法去除天气因素对图像质量的影响,以改善图像的视觉效果和方便后期处理。归纳总结了单幅图像去雾方法的研究现状,重点分析了基于图像增强和复原的两大类方法,深入探讨了其中的一些经典算法并对这些算法进行了分析比较,最后针对基于图像复原方法的去雾技术指出了存在的问题并提出了未来的发展趋势。     

一种新的单幅图像快速去雾算法

针对图像雾霾退化的恢复,及现有算法实时性差的缺陷,提出一种高效的单幅图像去雾算法。该算法从雾霾天气条件下图像退化模型出发,首先通过对图像进行白平衡,简化图像退化模型,并消除大气光对恢复图像色彩的影响,提高色彩恢复的准确度,而后通过暗通道先验求解大气传递图的粗略估计。根据大气光衰减项的先验知识与假设,通过构造罚函数对传递图进行约束,采用规范映射最陡下降法直接求解退化模型中的大气光耗散项。最后将大气光耗散项带入退化模型反解出场景反照率。实验结果表明:该算法能够较好的实现对退化场景图像色彩恢复与细节信息的增强,较好地提高退化图像的视见度,且算法复杂度低,处理速度快。     

基于三区域划分的单幅图像去雾算法

雾致退化给图像在监测监控、遥感航拍等领域的应用带来困难。针对现有去雾算法在天空区及交界处存在的问题,提出对图像进行天空、非天空及过渡三分区,并根据各区特点分别采用大尺度Retinex算法、暗通道先验去雾及两种算法结果加权融合的去雾算法框架。实验结果表明,算法较好地解决了天空区颜色紊乱、光斑等问题,去雾后的天空清晰平滑;过渡区在保持图像细节的情况下,克服了区域交界处的虚假边缘问题。与几种常见算法的对比实验结果显示,算法兼顾了不同区域的特点,去雾效果在整体上优于对比算法。     

基于SoPC的视频图像去雾设计

介绍了视频图像快速去雾装置的设计和实现.装置以ZYNQ系列的SoPC(片上可编程系统)芯片作为开发平台,分析基于物理模型的暗通道先验去雾算法并对算法进行优化,设计向下最小值求解器完成单帧图像去雾算法的逻辑实现,提出了基于帧间像素值均值法实现视频去雾算法.通过研究对去雾算法进行优化,增加算法的可移植度同时使用加速技术提升...     

基于暗通道先验的快速图像去雾算法

探讨了暗通道先验去雾算法的原理,针对暗通道先验去雾算法时间复杂度太大的缺点,提出用快速有效的巴特沃兹低通滤波器代替复杂的软抠图方法实现对透射率的平滑与细化;针对暗原色图像在景深交界处存在白边现象采用求区域最大值法加以修正;并给出了自适应的求解全局大气光算法.实验结果表明,改进的暗通道去雾算法在获得满意的图像去雾效果的同时能大大提高图像去雾算法的速度,能满足工程上的实时应用要求.     

航拍图像暗通道先验去雾算法速度改进

针对暗通道先验去雾算法复杂程度较高,利用引导滤波精细化大气透射率图层时间较长的问题,提出一种用中值滤波精细化透射率图层的算法改进航拍图像去雾速度.改进算法定义了一种算法简单且具有边缘保护效果、与滤波窗口无关、时间复杂度为O(1)的中值滤波器,对云雾均匀的输入图像,用中值滤波较好地模糊了计算暗通道图层而产生的块状处理结果...     

基于滤波的单幅图像去雾方法

基于Tarel方法提出一种新的基于滤波的单幅图像去雾方法. 先利用双边滤波求出初始的大气散射光, 较好地保持了边缘平滑纹理; 再利用自适应中值滤波器进一步求得边缘清晰、 纹理平滑、 景深信息真实的大气散射光; 然后基于分层搜索的四叉树分解方法求得大气光; 最后, 依据雾天退化模型得到复原的图像. 与经典去雾算法对比结果表明, 使用该方法复原的图像更接近真实图像, 特别对于纹理较丰富的区域和远景区域去雾效果更明显.     

一种快速图象中值滤波算法

提出了一种基于灰度图象的二维中值滤波快速算法。该算法每次只考虑滑动窗中移出和移入的数据，避免了传统算法中因排序所需的大量数据比较，该算法比较次数仅与前后两次窗口中值的差值成正比。     

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.     

一种新的边缘保持自适应平滑算法

在图像去噪时,存在着一个如何兼顾降低噪声和保留细节的难题,为此本文提出边缘保持自适应平滑算法——灰度最小方差区域的均值去噪.该算法提高了图像平滑过程中边缘检测的方向性,在9个方向上对边缘细节进行检测类聚,具有较强的方向性和自适应性.利用该算法进行仿真试验,结果表明,与已有的去噪算法相比较,该算法较好地解决了边缘信息保持和去噪的矛盾,去噪效果也明显增强.     

含噪图像的快速边缘检测算法

提出了一种在含噪图像中检测边缘的快速算法。通过分析噪声的导数与边缘的导数的分布特点,推导出了三类模板算子：差分算子、邻域积分算子和非极值抑制算子。差分算子用于突出边缘,邻域积分算子用于抑制噪声,非极值抑制算子用于提取准确的边缘点。与Canny算子的对比实验表明,在弱噪声下,检测结果两者相当;在强噪声下,结果优于Canny算子,并且计算量仅为Canny算子的40%。     

一种中值滤波的快速算法

给出了一种中值滤波的快速算法,该算法利用了两次中值滤波的窗口内数据的相关性。在中值滤波过程中,除了第一个中值要用传统排序算法求得,以后的中值都是通过把新进入窗口元素在前一次排好的序列进行对分查找和内插操作求得。为了更于窗口移动,设计了一种数据结构,可以快速用新移入数据覆盖移出数据,大大减小计数量,还给出了窗口按“之”字形路线移动的２维中值滤波方法。     

具有细节保护特性的多级中值滤波算法

提出了一种改进的中值滤波算法。该算法对中值滤波进行了两方面的改进,一方面基于区域的统计信息,对噪声点进行分析;另一方面对多级中值滤波的方向进行自适应处理。与中值滤波相比,它具有更好的平滑噪声和边缘保持功能,而且能有效地滤除图像中的随机噪声。     

相位一致性加权的引导图像滤波去噪算法

针对传统引导图像滤波算法采用固定的正则化参数规整化因子造成光晕伪影现象的问题,提出一种相位一致性加权自适应规整化因子的改进引导图像滤波算法.因图像不同区域的纹理特性不同,利用相位一致性能够获取图像丰富的特征信息和精确的特征定位,对原有的规整化因子在不同区域通过惩罚自适应调整规整化因子,保证了图像降噪效果同时进一步保持边缘清晰.实验采用结构相似性因子(SSIM)与PSNR作为算法的定量评估指标.结果表明,采用相位一致性作为加权值规整化因子,有效地避免了传统引导图像滤波的光晕伪影现象,相对于传统引导图像滤波算法,降噪性能有一定提高,还能够很好地保持边缘细节信息.     

一种快速亚像素边缘检测算法

基于正交多项式拟合提出一种快速亚像素边缘检测算法, 并给出计算边缘点的直接表达式. 结果表明, 该算法有效地解决了目前亚像素边缘检测算法的检测精度和检测时间不能同时兼顾的问题. 通过与Gauss和空间矩两种亚像素边缘检测算法进行比较, 该算法能快速准确地求得亚像素级边缘位置.