基于暗通道先验和Retinex理论的快速单幅图像去雾方法

针对雾霾天气下捕获的图像存在低对比度、低饱和度和色调偏移等现象, 提出了一种基于暗通道先验和Retinex理论的快速单幅图像去雾方法.该方法从大气散射模型出发, 利用暗通道先验法则,通过灰度开运算对大气光值进行区间估计,同时获得介质传输率的初始估计, 并通过白平衡简化大气散射模型; 其次,基于Retinex理论,利用高斯滤波获得介质传输率的粗略估计, 并通过线性映射实现灰度值搬移; 然后,将介质传输率的初始估计和粗略估计进行像素级融合, 利用快速联合双边滤波进行边缘优化,同时通过参数自适应调整的方法对雾图中大片天空区域的介质传输 率进行修正; 最后,通过简化大气散射模型和色调调整得到复原图像.与几种典型的图像去雾算法相比, 本文算法具有很快的运算速度,能有效提高复原图像的清晰度和对比度,同时获得较好的图像颜色.     

基于线性映射的暗原色快速去雾

针对雾天图像对比度、清晰度低等问题,提出一种基于暗原色先验去雾的快速算法。根据给定的判决条件,通过四叉树估计大气光值;利用雾天图像和恢复图像之间的线性关系,使用一种线性映射得到初始透射率,并使用容差对其修正;对修正后透射率进行高斯滤波,根据大气散射模型得到恢复图像。仿真结果表明,该算法在保证去雾效果的同时,拥有较高的算法效率。     

基于视觉感知的快速雾天图像清晰度复原

针对雾霾恶劣天气状况下获取的图像视觉效果差,本文提出了一种基于视觉感知的快速雾天图像清晰度复原方法,测算大气光学物理模型的两个重要参量。首先采用阈值分割结合二叉树分割的方法拟合较为精准的大气光值,进而采用自适应各向异性型高斯滤波与色调调整方法优化透射率。与算法[1,3,5,8]实验结果表明,本文算法的去雾效果图效果饱和清晰,能够保留清晰的边缘细节和较高的对比度,算法的处理效率高,能满足实际应用需求。     

基于双边滤波的RGB通道去雾算法研究

因大气光的散射和入射光的衰减,大雾天气下捕获到的图像质量呈指数系数下降。为改善退化图像的视觉效果,利用暗原色先验信息获得大气光;根据单幅雾天图像RGB通道强度估计场景深度图;同时在明亮区域引入一种容差阈值,避免了这部分区域场景深度的错误估计,使用带边缘保持的双边滤波器对求得的场景深度图进一步处理;利用大气散射模型实现了图像复原。实验结果表明,改进后的算法有效提高了雾天退化图像的视觉效果。     

基于改进暗通道先验的图像去雾算法

针对雾霾天气下采集的图像存在细节丢失和对比度较低的问题,提出了基于改进暗通道先验的图像去雾算法.现有的图像去雾算法仍然受到颜色失真和亮度偏暗的困扰.而改进算法首先通过四叉树搜索算法来估计大气光候选区域,提高了大气光值估计的准确性,降低了大气光候选区域定位在亮白色物体上导致去雾后的图像出现颜色失真的情况.其次,将去雾后图...     

结合直方图均衡化和暗通道先验的去雾算法

针对暗通道先验单幅图像去雾算法去雾不彻底且速度慢的问题,提出了一种结合直方图均衡化算法的改进算法.在分析光晕产生的基础上,算法对有雾图像的最小值图像进行了直方图均衡化,提高了最小值图像的对比度;利用双边滤波平滑且保持边缘的特性细化对比度增强后的最小值图像,以其作为引导图对初始透射率图细化.同时,取暗通道图像中强度值在前0.1%的像素点的值求平均值,作为大气光值A,根据大气散射模型恢复无雾图像.实验结果表明:算法得到的透射率图恢复的图像具有更好的清晰度,提高了运算速度,弥补了传统算法在明亮区域透射率估计的不足.     

基于暗通道先验和核回归的图像去雾研究

在雾霾天气条件下,由于大气粒子的散射作用导致观察到的图像质量在一定程度上有所下降。本文提出一种基于暗通道先验知识和局部多项式核回归的图像去雾方法。首先,根据暗原色先验原理估计出大气光强度和初始透射率。其次,采用局部多项式核回归对透射率进行平滑和细化。最后,利用细化后的透射率和估计的大气光强度恢复雾天图像。实验结果表明,采用该方法可以有效地实现去雾。与目前最先进的方法相比,处理后的图像保留了更多的细节信息,且提高了图像清晰度。     

基于光学深度估计的雾天降质图像清晰化复原

研究雾天图像质量优化问题,雾天拍摄的户外场景图像对比度和色彩都发生不同程度的降质,严重影响了视觉监控系统的可靠性和鲁棒性。为提高雾天的图像清晰度,根据大气散射模型和雾天图像的对比度衰减同场景点深度成指数规律的先验知识,提出了一种场景光学深度的估计方法,应用于雾天降质图像的清晰化复原。采用建立了两组联系大气散射系数与场景点深度的关系式,并计算出场景各点光学深度的估计值。同时结合了两幅差异雾况天气下同场景图像的灰度信息以及局部对比度信息,可以更好地提高对场景深度信息估计的可靠性。结果表明,方法获得的场景可以实现雾天降质图像对比度的有效改善,获得满意的视觉效果。     

基于暗原色先验的图像快速去雾

针对雾天图像饱和度和对比度较低,提出一种基于暗原色先验和透射率权值的改进算法。估计大气光的取值范围,根据该范围确定大气光值,通过判定因子区分出暗原色失效区域;对该区域透射率进行基于透射率权值因子的调整;采用快速引导滤波细化透射率,并结合大气散射模型恢复图像。该算法能在去雾过程中对可调参数进行自适应选取。实验结果表明,该算法效率较高,且复原的图像细节丰富、颜色自然,视觉效果提升的较为明显。     

结合WLS滤波与还原控制因子的图像去雾

雾天退化图像的复原过程中,针对大气光幕和大气亮度估计不准确导致光晕效应、偏色现象和对比度不足等问题,提出一种结合WLS (weighted least square)滤波与还原控制因子的去雾算法.首先分析WLS滤波器的原理和性能,并用于大气光幕的有效提取;其次利用Sobel算子检测二值化图像边缘,将边缘数目与像素均值同时作为四叉树空间索引的依据,提高大气亮度的估计准确性;最后分析天空出现颜色失衡现象的原因,引入还原控制因子改善视觉效果.实验结果表明,去雾后图像的平均梯度整体提高58.03%,信息熵提高2.88%,运行时间节省50%以上.该方法对含有浓雾、薄雾以及天空等深度复杂的远景图像、近景图像均能得到高对比度、可视度和色彩保真度的恢复效果.     

基于景深的单幅图像快速去雾算法

在雾、霾天气条件下,由于大气粒子的散射作用导致采集的图像质量严重下降,给计算机视觉系统成像带来极大不便。针对上述问题,提出一种基于景深的单幅图像快速去雾算法。通过暗通道对图像处理,得到图像传输图,从而简化大气散射模型,利用景深信息估计大气散射模型,得到边缘突变景深关系比,通过近水平方向上的景深关系比值优化传输图,利用双边滤波对景物边缘进行处理。从3个颜色通道出发,降低波长对景深估计的影响。实验结果证明,该算法能够恢复景物边缘的细节对比度,有效提高图像的清晰度与视见度。     

基于双边滤波的图像去雾

目的在雾、霾等天气下,获取的图像受到大气粒子散射的影响而严重降质。针对这一问题,提出了一种基于双边滤波的单幅图像去雾算法。方法此算法是以大气散射模型为基础。首先利用双边滤波保持边缘的平滑特性得到准确的大气耗散函数。其次,针对明亮区域失真的问题,本文提出了弱化明亮区域去雾的方法。最后,通过变换大气散射模型得到清晰的无雾图像。结果大量实验结果表明,本算法恢复的图像清晰自然,尤其是在远景处和景深突变的边缘处的处理能取到很好的去雾效果。此外,其时间复杂度为图像大小的线性函数。结论针对雾、霾天气下的降质图像,基于大气散射模型与双边滤波特性,本文提出了一种新的单幅图像去雾算法。实验结果表明,本算法能获得很好的去雾效果,尤其在细节处理的表现优于Tarel的去雾算法。同时,与He Kaiming的去雾算法相比,运行时间具有明显优势,有利于实现实时性技术应用。     

基于局部均值和标准差的图像去雾算法

针对雾天图像对比度低和颜色退化严重现象,提出一种单幅图像快速去雾算法。对雾天图像局部区域均值和标准差的特点进行分析,根据图像局部均值和标准差的差值得到关于大气散射光的估计,结合大气散射模型对雾天图像进行修复。实验结果表明,算法能够有效地去除图像中的雾气,且处理速度较快,便于实时应用。     

图像去雾透射率的优化算法

在雾、霾等天气条件下,大气粒子的散射作用导致图像严重降质。本文提出一种简单快速的基于物理模型的 图像去雾新算法,对大气散射模型进行化简,得到新的去雾模型。然后,利用暗原色先验方法估计大气光值A,并代入新的简 化模型,得到去雾图像。实验表明,该算法在处理速度和去雾效果上都优于现有算法。     

基于双边分解与$L_1$暗通道的战场图像增强算法

针对战场图像雾霾导致图像目标不清晰,影响目标识别及指挥决断的问题,提出一种结合双边分解与$L_1$暗通道的战场图像增强算法,利用双边滤波将图像分解为低频基础含雾图像及高频纹理含噪图像.对于低频图像,分割天空区域优化大气光计算,之后根据上下文约束构建$L_1$正则化方程精确求解透射率来改进暗通道先验模型进行去雾处理;对于高频图像,利用导向滤波进行噪声抑制与细节增强,将图像融合并进行双伽马校正得到最终图像,实现图像去雾与去噪的解耦合.将所提出的算法与现有的算法处理效果进行对比,应用于战场环境下图像的去雾,并运用客观评价因子进行分析,实验结果表明,所提出的算法可以有效去除战场图像雾霾,抑制噪声并增强视觉效果,且在客观评价因子方面优于现有算法.     

基于物理模型的快速单幅图像去雾方法

在雾、霾等天气条件下,大气粒子的散射作用导致捕获的图像严重降质.本文提出一种新的基于物理模型的快速单幅图像去雾算法.该算法从大气散射模型出发,通过对大气光照进行白平衡,从而简化大气散射模型;利用快速双边滤波方法估计大气耗散函数,进而恢复场景反照率.本文算法的时间复杂度达到图像像素数的线性函数,具有很快的执行速度.实验结...     

视觉信息损失先验的图像分层去雾方法

目的 针对自然场景下含雾图像呈现出低对比度和色彩失真的问题,提出一种基于视觉信息损失先验的图像去雾算法,将透射图预估转化成求解信息损失函数最小值的目标规划问题。方法 首先通过输入图像的视觉特性将图像划分成含雾浓度不同的3个视觉区域。然后根据含雾图像的视觉先验知识构造视觉信息损失函数,通过像素值溢出映射规律对透射率取值范围进行约束,采用随机梯度下降法求解局部最小透射率图。最后将细化后的全局透射率图代入大气散射模型求解去雾结果。结果 结合现有的典型去雾算法进行仿真实验,本文算法能够有效地复原退化场景的对比度和清晰度,相比于传统算法,本文算法在算法实时性方面提升约20%。结论 本文算法在改善中、浓雾区域去雾效果的同时,提升了透射图预估的效率,对改善雾霾天气下视觉成像系统的能见度和鲁棒性具有重要意义。