一种改进的海上目标高效去雾算法

为提高船舶在雾天航行的安全性,将图像去雾算法应用于船舶实际营运中。建立雾天退化物理模型,采用暗黑通道先验知识初步估计海上图像的透射率,利用引导图像滤波对初步估计的透射率进行细化。针对海上图像大面积天空的特点,对全局大气光的估计进行改进,最后,根据雾天成像的物理模型恢复出无雾图像。采用 Mat-Lab2012平台对实船采集的有雾图像进行去雾,去雾后图像色彩失真度较小,海上目标能够得到清晰的恢复,且去雾所用时间短,说明该算法可应用于雾天船舶航行。     

一种基于深度信息的图像雾效模拟算法

在已知的图像场景深度信息和大气散射模型的基础上,提出了一种基于深度的图像雾效模拟算法。算法引入了最大能见度概念,通过场景深度与雾透射率之间的比例关系将深度图直接转化为透射率图,使用引导滤波对透射率进行优化,最终通过大气散射模型生成雾效模拟图像。实验表明,算法所生成的雾效场景符合空间透射原则,在不同的能见度和大气光结合的条件下可获得变化丰富的有雾效果,具有较强的真实感。     

基于暗通道先验的图像去雾改进算法

为了改进常规暗通道先验的图像去雾算法中,因大气光值求取不准确引起的复原图像色偏现象,在分析有雾图像天空区域灰度均值和方差特征基础上,提出一种基于二分搜索的大气光值估计算法,获得更为合理的大气光值;针对有雾图像边缘位置暗通道值计算偏差产生的复原图像光晕效应问题,依据最小值图和暗通道图的灰度值差,获取自适应阈值,根据阈值确定图像中景深变化剧烈的边缘位置,从而对边缘位置的暗通道值进行修正。测试结果表明,该方法能够有效去除复原图像中的光晕效应,改善色偏现象,提高图像对比度,以及保留图像中更多的细节信息。     

对行车视程估值的车前图像去雾算法

针对雾天条件下车前图像环境复杂,去雾困难的问题,提出了一种车前图像去雾算法。分析并简化了大气物理模型;并在分析了影响透射率衰减因子的因素的基础上,借助大气消光系数提出了透射率的一种表现形式。接着借助车行可视距离与能见度的关系,最终建立了能见度和透射率的数学关系。最后利用引导滤波求取大气光幕的值,并通过修复函数完成了单幅车前图像的去雾处理。去雾实验结果显示,经过算法处理后的图像亮度得到了提高,图像变得更加清晰,图像中的细节变得明显,图像的对比度也变得更强。     

改进的基于均值滤波的单幅图像去雾算法研究

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。     

一种面向城市道路的视觉图像去雾方法

针对雾天环境的城市道路下自动驾驶车辆视觉感知效果不佳的问题,提出一种基于大气光值的快速图像去雾改进算法,并验证了算法的有效性。首先,制定了大气光动态估算策略,并设计了大气光动态估算的自适应触发函数,通过大气散射模型进行了大气光的估计;其次,利用最小滤波技术获取了雾天图像的暗通道图,并估算了对应的投射图像;再次,制定了大气光计算策略,并优化了去雾系数;最后,利用直方图均衡化算法抑制了残余噪声,进一步提升了无雾图像的对比度。实验结果表明,所提算法相比DCP、CAP等在NIQE和SSEQ性能指标上都有所提升,拥有更好的细节恢复能力和处理性能,更有利于交通信息的提取。     

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。     

机场跑道图像去雾增强技术研究

随着计算机视觉的发展,图像去雾已成为计算机视觉的重要研究方向.在雾、霾等恶劣天气下采集的图像会由于大气散射的作用而被严重降质,其图像对比度低,物体特征难以辨认,此类图像不仅视觉效果差、图像观赏性低、后期处理的难度加大,更甚者在特殊场景下,会带来一些安全隐患.因此,图像去雾增强就显得尤为重要.本研究基于机场跑道雾天环境,对引入一定噪声的引导滤波算法进行改进,实现图像去雾增强.实验结果表明,改进后的引导滤波无论是增强效果还是处理速度都有明显优势.     

基于YUV 颜色空间的图像去雾算法

针对有雾天气条件下, 获得的图像严重降质问题, 提出一种基于YUV 颜色空间的快速图像去雾算法。该算法以大气散射模型为基础, 利用YUV 颜色模型提取出有雾图像的亮度分量, 对此亮度分量图像进行高斯滤波后得到散射光; 求出有雾图像的最大亮度值作为大气光, 进而求得清晰的无雾图像。实验结果表明, 该算法不仅有效地提高了降质图像的质量, 而且处理速度快, 能很好地保持图像的细节。     

一种改进的数字图像中值滤波算法

利用选点滤波的方式 ,提出了一种改进的中值滤波算法 ,该算法能有效地滤除图像中的随机脉冲噪声 ,还能保持图像很好的清晰度且比较容易用硬件实现。     

基于亮区域暗通道矫正和加权聚合引导滤波

针对暗通道先验在天空等亮区域失效和引导滤波容易导致边缘模糊的不足,提出了一种高效的去雾算法.该算法提出一种新颖的亮区域自适应分割与校正方法,基于自适应的相对景深阈值分割亮区域,采用饱和度和灰度值校正亮区域的暗通道.然后利用加权聚合引导滤波代替引导滤波细化初始透射率,解决引导滤波引起的边缘模糊问题.最后,提出一种有效的亮度校正方法,将复原图像转化到HSV色彩空间,对亮度进行均衡化处理,使用相对雾浓度均值作为权值,对均衡化前后的结果进行线性加权得到最终的复原结果.实验结果表明,与经典算法对比,所提算法亮区域分割准确,复原图像纹理清晰,去雾彻底,复原结果的峰值信噪比、平均梯度与信息熵的最大提升分别为34.46%、99.49%和21.18%.     

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。     

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.     

混合噪声的图像复原算法

提出了一种基于中值滤波和局部线性核平滑的图像去噪算法.该算法采用在空间域中的自适应滤波思想,运用改进的混合滤波器去除图像中的混合噪声.该算法的特点是复原后的图像能较好地保留边缘,同时对图像退化的先验知识要求不严格,并且有明确的数学公式,更适合实际运用.实验表明,作者提出的方法对含有混合噪声的图像复原具有较好的效果.     

一种改进的数字图像亚像素位移测量算法

在三次曲面拟合法的基础上,提出了一种改进的亚像素位移求解算法。针对该算法中影响亚像素位移定位精度的两个因素进行分析,找出了最佳的拟合距离及合适的计算窗口子区。并用计算机生成的模拟散斑图,对该算法与常规的三次曲面拟合法针对计算精度、抗噪性能及效率进行了比较。试验结果表明,该算法相比一般的三次曲面拟合法,在计算时间增加较少的基础上,计算误差与抗噪性在一定范围内得到明显的改善。     

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.     

基于变分结构引导滤波的低照度图像增强算法

针对低光照条件下获取的图像存在亮度低、可见性差等缺陷,提出了基于变分结构引导滤波的低照度图像增强算法。首先在输入图像的每个像素点处计算R、G、B三通道的最大值,并使用最大值滤波获取亮通道图。其次,创新性地构建基于变分模型的引导滤波器对亮通道图进行精炼从而估计出照射分量,并根据Retinex理论,去除照射分量得到反射分量。最后,采用同态滤波和线性拉伸进一步提高反射分量的对比度以输出清晰的图像。综合实验表明,该算法能快速有效地增强低照度图像的亮度和对比度,且能较好地保持图像细节。     

一种改进的小波域自适应图像水印算法

分析传统小波域自适应水印算法鲁棒性不够理想的原因,提出改进的小波域自适应图像水印算法.利用噪声可见性函数局部分析能力强的特点,在小波分解后的子带中查找容噪能力强的位置嵌入水印,并结合小波域视觉可见误差门限JND值实现水印强度的自适应嵌入.实验结果表明,改进后的算法不但保留了视觉效果好的特点,而且在水印的鲁棒性上得到大幅度的提高.