改进大气散射模型实现的图像去雾算法

传统大气散射模型在图像去雾的求解过程中通常假设场景入射光为全局常量,然而这种假设并不合理,为此提出一种基于改进大气散射模型的图像去雾算法.首先基于亮通道先验和模糊聚类对雾图进行场景分类,并估计出各个场景的入射光照;然后根据光学辐射特性估计出场景结构,并利用雾气浓度估计模型进一步获得透射率的表达式;最后通过改进大气散射模型恢复出无雾图像.大量对比实验结果表明,该算法能够恢复出细节丰富、清晰自然的无雾图像,计算速度相对较快,能满足一般工程的实时性要求.     

含有大片天空区域图像的去雾算法

为提高包含天空区域图像的去雾效果,解决暗原色先验原理去雾容易导致天空区域色彩失真以及图像整体亮度较暗的问题,针对含有大片天空的图像,提出一种基于天空分割和色调映射的图像去雾算法.在HSI颜色空间中利用图像众数和图像连通区域提出天空识别算法,分割出天空与非天空区域;然后根据暗原色先验原理分别求取二者透射率,并在天空区域完成大气光值的估计;最后在RGB空间中利用大气散射模型复原图像,并经过改进的自适应色调映射得到最终的去雾图像.采用合成雾图、实景雾图和网络收集雾图进行实验的结果表明,该算法在主观视觉和客观指标方面均能得到质量更好的去雾图像.     

基于暗通道先验的单幅图像快速去雾算法

针对现有去雾方法计算成本高、色彩失真及去雾不彻底等问题,提出一种结合瑞利散射理论与暗通道先验的单幅图像快速去雾算法.对瑞利散射理论进行研究,设计一种简单而有效的改进大气光估算方法;建立暗通道先验模型,对初始透射率图进行估计,采用线性高斯滤波器对初始透射率图进行平滑处理;通过大气散射模型恢复无雾图像.通过户外模糊图像的定性和计算复杂度实验,将实验结果与其它算法进行比较,验证了所提算法的处理速度明显优于其它算法.     

结合透射率和大气光改进的暗原色先验去雾算法

针对暗原色先验透射率在明亮区域估计不足以及大气光误差问题,提出一种结合透射率和大气光改进的去雾算法。在分析高斯函数特点的基础上,依据有雾图像暗原色的高斯函数初步估计透射率,利用最大最小操作消除块状效应;然后,通过晕光算子与形态学膨胀操作获取大气光描述区域来获取大气光值;最后根据大气散射模型复原清晰图像。实验结果表明,所提算法能够有效去除图像中的雾气,浓雾图像恢复效果相比暗原色先验等算法更佳,且处理速度较快,便于实时应用。     

导向滤波优化的单幅去雾算法

针对暗原色先验的单幅去雾算法计算复杂度高,无法满足交通监控系统中实时性需求,且大气光易受白色物体影响,以及天空区域易失真的缺陷和景物边界出现白边现象,提出了基于暗原色改进的快速去雾算法.采用四叉树搜索的算法对大气光进行精确估计,利用最大值滤波后的差值图像估计出天空区域,对透射率进行补偿,利用导向滤波器改进透射率并结合大气散射模型恢复无雾图像.实验结果表明:改进算法改善了原算法去雾效果的同时也提高了算法的速度.     

透射率与场景亮度分块优化的图像去雾算法

在图像去雾过程中,对大气光透射率估计不准确,会降低去雾图像场景亮度,并导致天空区域出现光晕现象。为此,提出一种基于分块优化透射率与自适应优化场景亮度的图像去雾算法。根据图像有雾程度评判标准对透射率进行分块优化,结合大气光强度求解大气散射模型获得无雾图像,并通过局部自适应调整图像灰度值来提高图像场景亮度。实验结果表明,相较于引导图滤波和对比度增加算法,该算法去雾后的图像更清晰,保边效果明显,且视觉效果更佳,适用于交通监管、安全监控和目标识别等应用领域。     

基于暗通道先验的单幅图像去雾新算法

由于暗通道先验去雾算法会使天空等明亮区域产生颜色失真、偏移等问题,对此文中提出基于暗通道先验的单幅图像去雾新算法,提高了图像去雾效果.首先,根据图像的大小设计了一种自适应滤波窗口;其次,为了防止图像中的高亮像素对大气光值估计的影响,利用变差函数去除这些高亮像素,并结合去除高亮像素后图像的暗通道图,估计大气光值;然后,提出了一种结合结构相似性的暗通道先验去雾改进算法,并对透射率进行优化、修正;接着,利用大气散射模型恢复出无雾图像;最后,利用RGB模型和HIS模型的相互转化,增强恢复图像的亮度.实验结果表明,该算法不仅能对图中景物进行较好的去雾,还能较好地处理天空等明亮区域,使处理后的图像有很好的视觉效果.     

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.     

基于图像融合的快速单幅图像去雾算法

针对单幅雾霾图像中存在大面积明亮区域,暗通道先验失效、引导滤波算法去雾不彻底和时间复杂度较高的问题,提出了一种基于图像融合的快速单幅图像去雾算法.在大气散射模型的基础上,对大气光值进行区间估计;由暗通道先验法得到透射率的简单估计,由Retinex理论进行多尺度高斯卷积得到透射率的模糊估计,利用图像融合将两者进行像素级融合,得到透射率的精确估计;采用交叉双边滤波进行平滑处理并针对明亮区域修正透射率;对复原图像进行色调调整后得到最终图像.实验表明:算法不仅取得良好的去雾效果和较好的图像色彩,还有效降低了时间复杂度.     

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。     

改进多尺度卷积神经网络的单幅图像去雾方法

针对当前已有的去雾方法容易造成天空区域存在光晕以及色彩失真的现象，提出了一种多尺度卷积结合大气散射模型的单幅图像去雾算法。将原始有雾图像与三个不同尺度的卷积核进行卷积，经过一系列特征学习后得到粗略的传播图，然后使用引导滤波器对其进行优化，得到精细化后的传播图。利用粗传播图和有雾图像计算出全局大气光。根据大气散射模型反推出无雾清晰图像。实验结果表明，该方法对天空区域的处理更加自然，在图像的纹理细节以及颜色失真上有较好的效果。     

暗通道先验图像去雾的大气光校验和光晕消除

目的 针对暗通道先验图像去雾方法中存在的大气光误判以及光晕效应等问题,提出一种基于大气光校验和光晕消除策略的改进算法。方法 首先,采用基于支持向量机的大气光校验方法对候选大气光的有效性进行判断,剔除太阳光、车灯等高光区域的干扰;然后,采用基于块偏移的精细透射率计算方法获得边缘保持的透射率,极大地抑制了无雾图像中光晕像素的数量;最后,采用基于导向滤波的光晕像素检测和校正方法进一步消除了残留的少量光晕像素。结果 本文算法有效抑制了大气光的误判现象,大大消除了光晕效应,提升了无雾图像的细节可辨认度,最终获得的无雾图像细节丰富、颜色深度感饱满。结论 本文算法在无雾图像的可见度增强等诸多方面超越了已有的方法,在视频监控、交通监管和目标识别等领域具有较大实用价值。     

结合曲率滤波的HTM算法去除遥感影像云雾

目的 遥感卫星幅宽较大，成像区域内的薄云和雾很难区分，云雾降低了遥感影像的解译精度和对目标地物判别的准确性。传统的云雾去除方法是通过调整图像的对比度和饱和度来提高重建图像的质量，对不均匀分布云雾的适应性不强。为此，本文以"高分二号"（GF-2）遥感数据为例，提出一种结合高斯曲率滤波的雾度图（haze thickness map，HTM）求解算法。方法 采用遥感影像的红波段进行HTM求解，首先通过不重叠的滑动窗口对整幅图像取暗像素，得到HTM估计值，利用高斯曲率滤波对其进行平滑，减少噪声干扰，保持地物边缘特征，并通过插值运算恢复到原图尺寸；然后利用改进的2维最大熵自动确定分割阈值，提取HTM中白色区域并抑制，对边缘处的像素值进行校正；最后通过HTM结果恢复出清晰影像。结果 由目视判读结合评价指标进行评价，将改进的暗原色先验法、传统的HTM算法与本文改进的方法在不同地区含云雾的遥感影像上进行对比实验。本文改进方法所得结果与传统方法相比，灰度均值降低约34.96%，平均梯度提升约18.48%，信噪比提升约34.77%，对比度提升约39.41%，对于不均匀遮挡的云雾去除具有较好效果。结论 改进的方法能够去除云雾干扰，有效改善影像数据的视觉效果，同时能够保留大量的细节信息，较传统方法更优。     

基于补偿暗通道和透射率融合的图像去雾算法

针对暗通道先验算法去雾不彻底且透射率估计不准确的问题，提出了一种基于补偿暗通道和透射率融合的去雾算法。该方法首先用中值滤波补偿暗通道，解决复原图像边缘细节不突出问题；然后由补偿暗通道得到透射率的简单估计及白平衡得到透射率的模糊估计，将两者进行像素级融合，得到透射率的精确估计；最后根据大气散射模型恢复出无雾图像。实验结果表明，该算法获得了较为精确的透射率，复原图像有效消除了残雾和Halo现象，在天空区域有较好的色彩保真度，同时也有效提升了运算速度。     

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。     

一种基于深度学习的两阶段图像去雾网络

雾是户外图像降质的主要因素之一,图像去雾旨在恢复有雾图像中的内容。基于图像底层特征和先验知识的传统算法去雾效果不稳定。针对以上问题,受深度学习理论的启发,提出一种端到端的两阶段去雾深度神经网络算法。将图像去雾和图像超分辨率重建相结合,先利用编码器-解码器预测低分辨率雾霾残留图像,再利用亚像素卷积和残差块重建出原始分辨率雾霾残留图像,最后预测出原始分辨率无雾图像。在合成和真实有雾图像上的实验表明,该算法在定量评价和定性评价中均优于对比算法。     

基于融合亮度模型和梯度域滤波的图像去雾#br#

为解决暗通道先验算法在处理图像的天空区域时容易出现颜色过饱和、亮度整体偏暗和光晕等问题,提出了一种融合亮度模型和梯度域滤波的图像去雾算法.首先,选择整幅图像中亮度最大的前0.1％ 像素的平均值作为大气光值;然后,利用自适应最小值滤波的改进暗通道模型和亮度模型分别对前景区域和天空区域求解透射率,在将其加权融合得到粗透射率的基础上,使用梯度域导向滤波对透射率进行细化;最后,通过大气散射模型和伽马校正复原出无雾图像.实验结果表明,在包含天空区域的雾图上本文算法能够快速有效地解决天空区域的光晕效应和图像失真问题,复原出来的图像清晰自然,保留了较多的细节信息,在主观和客观2个评价方面均优于其他对比算法.     

基于暗原色及入射光假设的单幅图像去雾

目的 雾是一种常见的天气状况,针对雾能使图像中的景物对比度降低、表面颜色退化的问题,提出一种基于入射光假设的单幅图像去雾方法。方法 首先利用全局暗原色进行初步去雾,从而使图像透射率处于[0,1]范围内;然后利用雾天光照均匀的特点以及Retinex的照度估计原理进行透射图的估计;最后利用透射图以及初步去雾图像得到复原图像。结果 与He算法、Fattal算法的对比实验结果显示,该算法获得的复原图像细节清晰,颜色自然。与引导滤波优化后的He去雾算法相比,本文算法速度提高了93%。结论 大量对比实验结果表明,本文算法能够显著恢复雾天降质图像,对于薄雾和浓雾同样有效,具有广泛的适用性,且算法原理简单。此外,本文算法也同样适用于灰度图。     

雾霾天气下可见光图像场景再现

为了再现雾霾天气下可见光图像的清晰场景,有效抑制雾霾退化造成的对比度、清晰度下降,提出了单色大气散射模型新的求解方法. 首先,将单色大气散射模型类比Retinex模型,重新解释了大气传递图;依据大气传递图的先验知识和几点假设,建立目标函数的变分模型,将大气传递图的估计问题转化为二次规划问题. 通过带约束的归一化最速下降法获取最优解,并采用多分辨率技术加速计算;在HSI空间的亮度分量上反解单色大气散射模型,得到反射图像,并依据大气传递图自适应校正饱和度分量. 实验结果表明,新算法可有效去除雾霾,再现真实场景的对比度和清晰度,同现有去雾算法相比,本文算法取得了相似甚至更好的去雾效果.     

基于雾天图像降质模型的优化去雾方法

目的 图像去雾是计算机视觉的重要研究方向,既获得高质量的去雾图像,又保证较低的时间复杂度一直是图像去雾面临的挑战,为此提出了一种基于雾天图像降质模型的优化去雾方法。方法 根据雾天图像降质模型,暗原色作为先验知识,对模型的两个物理量大气光值和透射率进行优化。传统优化算法中通常都是固定其一,优化另一个物理量,与传统方法不同,考虑到大气光和透射率的相关性,采用多元优化策略,将这两个物理量作为互相影响的整体,利用迭代算法进行优化。为保持去雾图像颜色真实、自然,基于对无雾图像的统计特性,多阈值融合的约束条件作为迭代停止的条件,控制优化去雾程度,复原高质量去雾图像。结果 本文方法与其他去雾方法相比,在视觉效果上,图像结构更加清晰,细节更加丰富,色彩更加真实。在客观数据方面,本文方法获得图像的彩色直方图与有雾图像的彩色直方图在形状上更相似,同时在Cones、Herzeliya、House、Dolls对比图像中,本文方法结果图像的信息熵值都比较高,分别为13.801 270、15.490 912、15.395 014、16.276 838,且时间复杂度较He方法（使用软抠图算法优化透射率）降低了3~5倍。结论 本文去雾方法利用迭代算法对大气光和透射率进行多元优化,同时采用多阈值融合约束条件控制优化去雾程度。本文方法在色彩保真度、细节恢复等方面都优于经典算法,同时获得了较好的客观评价数据。实验结果表明,本文方法能够达到主客观都满意的效果。