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相似文献
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1.
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.  相似文献   

2.
雾天条件下采集的图像存在低对比度和低场景可见度问题,传统的去雾算法时间复杂度高、速度慢,无法应用于实时图像处理。为此,结合大气光特性提出一种改进的基于均值滤波的单幅图像复原方法。该方法以大气散射模型为基础,首先利用均值滤波得到准确的大气耗散函数;引入直方图修正机制下的自适应保护因子,更正明亮区域的大气散射函数;大气光采用效率更高的四叉树算法求解;最后由大气散射模型计算复原图像并进行图像的亮度调整,从而得到一幅清晰的无雾图像。仿真实验结果表明:该算法的场景适应能力强,复原图像色彩感丰富。与经典的去雾算法相比,该算法在保证去雾效果的同时,克服了导向滤波算法时间复杂度高、速度慢的缺陷。  相似文献   

3.
单幅图像去雾方法研究   总被引:5,自引:0,他引:5       下载免费PDF全文
介绍了单幅图像去雾方法的研究现状、分析了基于增强方法和基于复复方法的一些经典图像去雾算法,指出了各种算法的优缺点。综合评价得出基于复原的图像去雾方法优于基于增强的图像去雾方法。针对现有的基于图像复原去雾方法提出了仍需要深入研究的问题,并从建立全面物理模型、探索模型求解的先验知识、设计基于人眼视觉机制的模型求解方法和图像去雾质量评价等几个方面分析如何突破图像去雾的关键技术。最后,对现有技术的发展趋势进行了分析,指出了去雾技术的研究方向。  相似文献   

4.
基于引导滤波的单幅图像去雾算法研究   总被引:2,自引:1,他引:1  
唐鉴波 《科学技术与工程》2013,13(11):3021-3025,3042
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。  相似文献   

5.
6.
单幅图像去雾方法研究综述   总被引:1,自引:0,他引:1  
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。  相似文献   

7.
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。  相似文献   

8.
单幅图像去雾是计算机视觉领域的一个重要研究课题,基于图像融合思想,提出一种新的单幅图像去雾算法.首先计算大气光和中值暗原色先验的差值绝对值来判断有雾图像中是否含有明亮区域,获得对天空、白色建筑物等明亮区域透射率更精确的估计,并通过该透射率计算第一幅待融合图像;然后利用大气散射模型的一般形式,求解出第二幅待融合图像;最后,通过计算融合系数,将两幅去雾图像进行像素级融合,得到最终的去雾图像.该方法可以有效的改善天空区域颜色失真,去除Halo效应.实验结果表明,所提方法能较好的实现去雾,并保留图像细节和结构信息.  相似文献   

9.
现有的图像去雾算法,只采用了清晰图像来指导去雾网络的训练,而没有利用模糊图像,从而造成去雾不彻底,细节信息不完整的问题。为此提出了一种对比正则化的方法,利用模糊图像和清晰图像共同指导去雾网络的训练。对比正则化保证恢复后的图像信息向清晰图像方向靠近,远离模糊图像的方向。此外提出一种新的金字塔通道的特征自适应融合网络。该网络包含3个部分:三尺度特征提取网络、特征自适应混合模块(PCFM)和图像重建模块。三尺度特征提取模块同时捕捉不同尺度特征。金字塔结构和特征自适应融合操作,有效地提取相互依赖地特征,并以金字塔的方式有选择性地聚集更重要的特征。图像重建模块用于重建特征,恢复清晰的图像。实验结果表明,与现有的经典去雾算法相比,客观评价指标:峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM)都得到了提升,并改善了去雾不彻底和颜色失真的现象。  相似文献   

10.
针对目前去雾算法复杂度高以及复原的图像视觉效果差等问题,提出了一种新颖的去雾方法。首先,对图像的三通道进行高斯低通滤波获取图像的低频信息(亮度分量)后求平均,结合场景深度,估计出雾气深度图,获得的大气光值A比暗通道图中的最大值作为大气光值A具有更强的鲁棒性;其次,经过中值滤波,去噪的同时也维持了图像的边缘,取得较为理想的透射率;最后,通过大气散射模型反演逆过程,获得无雾图像。分析表明:所设计算法的时间复杂度较低、速度快,具有较高的鲁棒性,大大提高了图像的对比度,并取得了较好的清晰化效果。  相似文献   

11.
唐斌  申红婷  龙文 《科学技术与工程》2021,21(26):11246-11252
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。  相似文献   

12.
针对现有去雾方法色彩失真、去雾不彻底、细节丢失等问题,提出一种模块化的端到端的单幅图像深度去雾网络.首先,利用多尺度卷积核对输入有雾图像提取充分的关键特征;其次,构建由残差密集块及上、下采样单元形成的行和列的网格网络结构,行列之间通过一种新颖的注意力机制进行特征融合与提取;最后,由残差密集块和卷积层构成的后处理模块进一步减少去雾图像的残余伪影.定量和定性实验结果表明,所提方法去雾性能优越.  相似文献   

13.
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。  相似文献   

14.
为了提升图像去雾算法的效果和适应性,提出了一种基于简单线性迭代聚类(SLIC)超像素分割和支持向量回归(SVR)的单幅图像去雾算法.首先,将雾霾图像进行超像素分割,对于每个超像素块,取其最大通道内的最大值作为局部大气光的估计,并使用引导滤波优化大气光图的边缘.然后,采集清晰户外图像并切割成块,利用大气散射模型为其加入不同程度的雾作为训练样本,提取对比度、饱和度、直方图均衡度和最小通道均值4种特征,利用支持向量回归算法训练传输参数估算模型.实验结果表明,所提算法有效地恢复了图像的对比度和颜色饱和度,同时无论是在主观视觉效果方面,还是在结构相似度和峰值信噪比等客观评价指标方面,所提算法均优于现有传统算法.  相似文献   

15.
针对雾霾退化场景图像的反照率恢复问题,采用大气传输函数对图像雾霾退化过程进行描述。采用雾霾退化条件下的大气传输函数曲线,通过对模型的分析,结合单色大气退化模型的相关先验知识,构建极小化能量泛函问题,通过切分Bregman迭代算法进行求解,实现对大气传输函数中各系数的求解,进而实现对场景反照率的恢复。通过仿真实验表明,算法能够较好的实现对各类雾霾退化场景的恢复,有效提高图像视见度,且算法具有较高的处理效率与鲁棒性。  相似文献   

16.
为了解决传统的暗通道先验去雾方法产生的细节丢失和亮度偏低等问题,本研究提出了一种基于图像分割和融合的去雾算法。首先对输入图像使用亮度反转的MSRCR预处理来进行色彩保真;其次用阈值分割法提取图像的特征信息并获得掩膜,根据特征信息设计自适应的Gamma校正方法,提升对比度和亮度,并使用暗通道先验方法保持去雾后的细节;最后将处理后的图像进行掩膜融合。在真实世界的数据集上仿真结果表明,本研究所提算法在去雾后能保留更多的细节且提高亮度。与几种经典的算法相比,本研究所提算法在去雾后的图像有较好的色彩保真度,保留了更多的细节,去雾效果好且亮度更自然。  相似文献   

17.
基于暗通道先验的单幅图像去雾算法对天空区域的恢复效果不佳,且运行效率较低.为此,文中提出了一种快速、有效的单幅图像去雾算法.该算法首先根据颜色衰减先验建立场景深度模型,并基于场景深度模型估计透射率,再基于局部一致性和暗通道先验得到粗透射率;然后利用图像融合的方法,将基于场景深度模型估计的透射率与粗透射率融合,实现天空区域透射率的修正;最后采用导向滤波细化的透射率复原图像,并对复原图像进行色调调整.实验结果表明,文中算法运行效率高,并且有效地提高了复原图像的清晰度和对比度.  相似文献   

18.
暗原色先验方法可以较好地处理单幅图像去雾,但对理图像中的灰白区域处理效果不好。通过分析暗原色先验原理,得出了暗通道图像和雾的透射分布率以及雾的浓度系数的关系,提出了一种结合峰值信噪比和暗原色优先法则的去雾方法。由实验结果分析,该方法能够更清晰的表现去雾后图像的细节,并且一定程度上克服了原方法在处理图像中灰白区域效果不佳的弱点。  相似文献   

19.
基于Otsu理论的灰度图像分割算法研究和改进   总被引:2,自引:0,他引:2  
Otsu算法是利用最大类间方差准则对图像像素进行阈值分割.二维Otsu算法是在一维Otsu算法的基础上提出的,但是其计算量大,且只有当图像每个类的像素数目接近彼此时才能得到满意的结果.对二维直方图重新划分,改变阈值的求解范围,提高分割准确率和减少阈值计算时间.实验结果表明该方法提高分割效率,对含噪声的图像分割效果较好.  相似文献   

20.
基于滤波的单幅图像去雾方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
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.  相似文献   

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