基于改进Retinex算法的无人机影像去雾方法

针对传统的Retinex去雾算法处理有雾影像后存在色彩失真、去雾效果差等问题,对传统的算法进行了优化,提出一种改进Retinex算法的无人机影像去雾方法。首先,统计经过Retinex对数运算后的灰度分布情况,其次,使用改进白平衡算法对灰度值重新运算,最后,结合灰度世界和完美反射算法校正了无人机影像的色差。实验结果表明,该算法降低了色彩失真,使影像的细节更丰富,与其他算法相比,该算法评价指标整体提高,是一种有效的无人机影像去雾算法。     

基于雾气深度的快速单幅图像去雾算法

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。     

单幅图像自动去雾算法

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.     

基于多尺度残差和注意力机制的图像去雾算法

雾的存在严重降低了图像的质量,阻碍了后续对图像的进一步处理.针对已有去雾算法特征提取不充分等问题,提出了一种端到端的基于多尺度空洞残差块和多尺度注意力机制的图像去雾算法.首先,通过三个小尺度的卷积核进行卷积运算提取雾图的浅层特征,可以在得到较大感受野的同时降低参数量.然后,将其输入多个由多尺度残差空洞卷积特征提取模块和多尺度注意力机制模块串联组成的网络模块,多尺度空洞卷积残差特征提取模块可以提取不同感受野的雾图特征并进行不同维度的特征融合,有效解决特征尺度单一问题;多尺度注意力机制模块可合理分配不同特征的权重,并抑制无关的冗余信息.最后,把雾图中的雾特征筛减便得到去雾图的特征图,再通过卷积操作恢复出无雾图像.通过在SOTS测试集上测试,得到了比其他几种经典方法更好的视觉效果,且在PSNR和SSIM上的表现也优于其他几种经典方法.     

基于深度学习的图像去雾算法

针对有雾天气会使图像质量降低,影响对图像信息的提取,导致图像的应用价值减少的问题,提出一种基于深度学习的图像去雾算法。首先,对原有雾图像进行单尺度和多尺度的卷积来特征提取,其次再用多尺度卷积核实现图像细节的重建得到粗略的透射率传播图,同时利用原有雾图像中像素点的位置和亮度值得到大气光值,利用导向滤波得到精细透射率传播图和之前得到的大气光值进而反演出无雾图像,最终对无雾图像进行直方图颜色校正。实验结果表明,相比传统去雾算法,该算法对图像细节的处理更加自然并具有很好的视觉效果。     

基于改进暗通道先验的图像去雾算法

针对暗通道先验去雾算法在含有浓雾、亮白、非均匀光照区域造成的图像失真的问题,提出了一种改进的自适应局部阈值分割和自适应参数优化相结合的去雾算法.首先根据暗通道先验理论运用局部阈值分割出亮白区域和非亮白区域,然后采用引导滤波将求取的原始透射率进行细化,并通过亮白区域与非亮白区域加权求取更加精准的大气光强,提高了大气光强的...     

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。     

基于对比学习的单幅图像去雾算法

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。     

基于暗通道先验理论的图像去雾算法改进

提出了一种基于迭代的自适应图像去雾算法,该算法是在基于暗通道先验理论的去雾算法基础上增加了常数c补偿,为了保护边缘信息滤波时采取了双边滤波算法,最后将大气光及透射率当成一个整体并结合峰值信噪比构造了优化条件的迭代算法,实现了自适应图像去雾.模拟实验结果与多种评价性能参数的计算结果都表明,本文的改进算法不仅提高了去雾后图...     

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。     

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...     

基于图像分割和融合的图像去雾算法研究

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。     

基于Retinex的多尺度单幅图像去雾网络

针对现有去雾算法应用于真实场景时容易产生颜色失真、雾霾残留严重等问题,提出一种多尺度单幅图像去雾网络。首先基于Retinex理论的去雾模型,设计了多尺度残差光照图估计模块用于生成初步去雾后的图像,其次设计了精细化去雾模块来优化粗糙的去雾图像,从而获得去雾更加彻底、细节更加丰富的清晰图像。多尺度残差光照图估计模块利用不同尺寸的感受野捕获全局背景特征和局部细节特征,精细化去雾模块采用U-net结构,通过多个跳跃连接融合不同阶段的特征。实验结果表明,本文网络在定量和定性方面均有所提升,对于真实场景下的雾霾图像有较好的去雾能力。     

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。     

基于改进Retinex算法的含雾图像清晰化处理技术

雾天条件下获取的图像由于空气中颗粒的影响导致其图像对比度低、内容模糊不清,同时有整体偏向灰白色的趋势。含雾图像清晰化就是为了能够提高图像的对比度,恢复它的真实色彩。该文在深入分析单尺度Retinex算法和多尺度Retinex算法的同时,提出了基于直方图均衡化调整的改进Retinex算法实现含雾图像的清晰化算法,并通过对同一含雾图像基于不同算法进行试验,验证了该文所改进算法的有效性。     

基于CNN和随机漫步的图像去雾算法

为解决卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)中参数不具有泛化性的问题,融合深度学习和智能算法设计了一种基于卷积神经网络和随机漫步理论的可训练端到端图像去雾算法。首先,利用基于卷积神经网络的可训练端到端图像去雾算法(DehazeNet)计算图像大气透射率;然后,使用K-means算法对大气透射率进行聚类分析,使大气透射率在某一范围内的分布更均匀;接着,利用均方误差函数与失真度函数的差作为优化大气透射率的目标函数,用聚类后的大气透射率作目标函数的初值,利用随机漫步算法求解最优大气透射率;最后,恢复出清晰无雾的图像。实验表明,算法的去雾效果优于DehazeNet算法的去雾效果。     

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...     

基于暗原色先验与OSV分解的图像去雾算法

由于光线在传播时受到空气中悬浮颗粒的散射的影响,导致在雾天条件下拍摄到的图像模糊不清,对比度下降,纹理细节丢失.为了恢复清晰图像,提高图像对比度,增强图像的纹理细节信息,提出了一种基于暗原色先验与OSV(Osher-Sole-Vese)图像分解模型相结合的去雾算法.利用Split Bregman方法,引入辅助变量和Br...