基于多尺度Retinex和暗通道的自适应图像去雾算法

针对暗通道先验算法处理大片天空区域存在复原图像的可视化效果较差和图像细节信息不丰富等问题,提出一种基于多尺度Retinex和暗通道的自适应图像去雾算法。采用Canny算子对亮度分量进行边缘检测并利用多尺度Retinex算法消除亮度分量,采用交叉双边滤波优化暗通道的先验理论获得粗略估计的透射率,采用四叉树子空间搜索法选取全局大气光值。为了消除图像中复原图像整体较暗以及无法显示细节信息的现象,使用二维伽马函数校正亮度值,最终得到复原后的去雾图像。实验结果表明,所提算法可以有效恢复有雾图像的细节信息,去雾较为彻底,整体平滑,色彩明亮度较好,图像清晰自然。     

一种改进的透射率分布估计的夜间图像去雾算法

针对基于暗通道先验理论（dark channel prior, DCP）的去雾算法在处理夜间有雾图像时细节信息缺失、光源区域的纹理受损严重的问题,本文提出了一种改进的透射率分布估计的夜间图像去雾算法。通过引入暗态点光源模型、暗通道可信度权值因子和伪去雾图像,结合夜间图像成像模型,获取改进的透射率分布,对夜间降质图像进行去雾处理。实验结果表明,经本文算法处理后的图像在纹理细节上损失小、图像清晰度高,图像明暗对比度得到较好的拉伸,可以实现夜间有雾图像的有效去雾。     

基于自适应指数加权移动平均滤波的快速去雾算法

经典的暗原色先验去雾算法易丢失图像细节信息,基于保边滤波的去雾算法虽可以有效保护图像细节,却耗时较长。针对以上问题,提出一种能够很好地保护图像边缘细节且耗时较短的自适应指数加权移动平均滤波算法,并与改进的暗通道结合,实现快速去雾。首先,对暗通道加以改进并求得透射率粗分布;再利用自适应指数加权移动平均滤波算法对透射率进行优化;之后修复明亮区域透射率,避免颜色失真;最后通过变换大气散射模型求解得到去雾图像。实验结果表明:本文算法具有很快的执行速度,且经本文算法处理后的去雾图像质量较高,在有效边缘强度、色彩还原能力、结构信息这三个无参考客观评价指标下均表现不错。     

基于暗通道先验的红外图像清晰化及FPGA实现

针对红外图像普遍存在目标与背景对比度低、细节模糊等问题,提出一种改进的基于暗通道先验理论的红外图像清晰化算法,并在FPGA平台加以设计实现。该算法通过对输入图像当前像素和邻域的数据进行非线性滤波得到暗通道图像数据,并利用修正函数对透射率进行优化生成透射率查找表。在此基础上,根据暗通道像素值在查找表中查找透射率,并结合大气光散射模型进行图像清晰化处理,从而减少或消除传统暗通道算法产生的块效应及天空等高亮区域的颜色失真。结果表明,处理后的红外图像细节特征丰富、明亮度适宜。所提算法基于FPGA硬件实现仅占用4%的LUT和8%的I/O资源,工作频率最高达188 MHz,远远高于所使用的红外相机工作频率27 MHz,能够满足实时处理视频图像的需求。     

基于暗通道先验的去雾算法研究

针对暗通道先验去雾算法中存在的块效应、算法复杂度高等问题,提出了一种改进的基于暗通道先验的去雾算法.首先,通过暗通道先验去雾算法得到粗略透射率,再通过峰值信噪比自适应调节雾气参数,以获取最优透射率.然后,将上述结果分别作为多层感知器的输入向量和目标向量进行训练,以建立粗略透射率到最优透射率之间的映射并得到最优透射率.最后,结合大气光值复原无雾图像.实验结果表明,本算法能有效改善块效应,提高复原效率,且能在一定程度上提升图像细节的清晰度.     

基于自适应阈值的改进暗通道先验图像增强技术研究

基于暗通道先验的图像增强技术在图像的去雾和增强方面具有较好的图像增强效果。针对基于暗通道先验图像增强算法在处理有雾图像存在大面积白色高亮区域时出现的失真,提出了基于自适应阈值的改进暗通道先验算法。该算法在对图像进行直方图统计的基础上,先判断图像是否存在大面积白色高亮区域,并对区域的面积进行标识和统计,得到自适应系数β,再利用该系数对暗通道先验算法进行修正,最终进行对比度增强实现图像的去雾增强效果。实验结果表明,该方法能够有效消除图像去雾过程中出现的失真,提升图像质量,具有较高的实用价值。     

区域分割优化的暗通道先验去雾算法

较为经典的去雾算法是暗通道先验去雾算法,但该算法会产生天空区域光晕失真现象。为此,提出区域分割优化的改进暗通道先验去雾算法。首先提出K均值聚类分割算法,得到区域类别标签图;以大气光值选取区域为掩膜,求出类别标签图中天空区域的类别标签值,依据二值分类法将类别标签图转换为包含天空区域和前景区域的二值图;然后对透射率图进行区域优化处理,克服暗通道先验去雾算法天空区域低估透射率的不足;最后将有雾图像代入有雾图像退化模型,还原出颜色逼真的无雾图像。利用不同去雾算法进行去雾对比实验,结果表明,该算法消除了天空区域的光晕失真现象,去雾图像细节获得明显增强,去雾效果优于其他去雾算法,实验验证了该算法的正确性和可行性。     

基于自适应阈值改进暗通道先验图像增强技术

基于暗通道先验的图像增强技术在图像的去雾和增强方面具有较好的图像增强效果.针对基于暗通道先验图像增强算法在处理有雾图像存在大面积白色高亮区域时出现的失真,提出了基于自适应阈值的改进暗通道先验算法.该算法在对图像进行直方图统计的基础上,先判断图像是否存在大面积白色高亮区域,并对区域的面积进行标识和统计,得到自适应系数β,再利用该系数对暗通道先验算法进行修正,最终进行对比度增强实现图像的去雾增强效果.实验结果表明,该方法能够有效消除图像去雾过程中出现的失真,提升图像质量,具有较高的实用价值.     

结合K均值聚类的暗通道去雾改进算法

针对暗通道先验去雾算法在处理单幅图像去雾时计算复杂度高且对于天空等高亮区域有局限性而易产生失真的问题,从暗通道模型出发,提出首先利用双暗通道拟合进行透射图估计,然后采用K均值聚类算法对有雾图像进行区域分类之后再针对天空区域估计出大气光强度的算法.该算法增强了图像的细节信息,并大大降低了计算复杂度,且提升了大气光强度估计值的准确性,有效抑制了高亮区域的失真.主观和客观评价表明,该算法能够取得比传统算法更好的去雾效果.     

一种基于暗通道先验的快速图像去雾算法

目前针对单幅图像去雾处理,暗通道先验算法具有较好的效果,但处理时间长,需要很大的储存资源与计算资源.本文在暗通道先验算法基础上提出一种快速去雾算法,首先用"边缘替代法"代替原算法中的抠图处理,显著降低了计算复杂度;然后针对明亮区域暗通道失效情况,提出了一种基于双阀值的明亮区域识别方法和透射率修正机制,提高了暗通道先验的适用范围;最后对去雾图像再采用非线性对比度拉伸进行增强处理,改善了去雾图像的视觉效果.实验表明:本文算法不仅极大地降低了计算复杂度,而且去雾能力优于原算法.     

基于明亮区域分割的图像去雾算法

针对暗通道先验去雾中存在的光晕和色彩失真问题，提出一种基于明亮区域分割的图像去雾算法。首先通过亮度阈值分割和区域生长将雾天图像分割为明亮区域与非明亮区域；然后用亮通道先验和超像素分别改进明亮区域和非明亮区域透射率的计算公式；再用加权融合的方法将这两个区域的透射率进行融合得到粗略的透射率，使用引导滤波对其进行优化，同时对雾天图像进行四叉树分割，取最终分割区域像素的亮度平均值为大气光值，通过大气散射模型复原去雾图像。实验结果表明，改进后去雾图像的峰值信噪比与改进前相比提高了6.5%，信息熵提高了2.1%，新增可见边之比提高了5.5%，梯度均值提高了5.3%。本文改进算法能够解决暗通道先验去雾中的问题，得到清晰且对比度高的去雾图像。     

基于天空约束暗通道先验的图像去雾

针对现有暗通道图像去雾算法存在的天空色彩失真,景物边缘光晕效应等问题,本文提出了基于暗通道理论的改进去雾算法.由于暗原色先验理论不适用于天空区域,本文将引导滤波用于天空区域的细化分割,准确估计包含天空区域图像的大气光照强度,解决了天空色彩失真问题;其次,利用中值滤波得到详细边缘信息,进而得到更为清晰的透射率,有效抑制了景物边缘光晕问题;最后针对去雾后图像偏暗的问题,在HSV空间对亮度分量V通道进行增强处理.实验结果表明,针对带雾图像,本文算法能够有效地去雾,改善天空区域色彩失真以及景物边缘光晕问题.     

融合暗通道滤波和空间金字塔的图像去雾算法

针对红外摄像机在有雾天气下红外图像降质的问题,本文提出一种融合暗通道滤波和空间金字塔的图像去雾算法（Dark channel filtering and spatial pyramid algorithm,后文简称DCF-SP）用于海上红外图像的去雾。首先,对海上红外图像进行自适应的海天分割,再将天空区域均分为四个子空间,定位灰度均值最大的子空间,重复迭代上述过程,将三级分割后的最亮子块中邻域像素亮度最大的值视为大气光估计值。接着,对清晰和带雾红外图像进行最小值滤波,得到清晰红外图像暗通道值趋于零的先验知识,最后估计出暗通道透射率,实现红外图像去雾。实验结果表明,对比现有去雾算法,DCF-SP算法鲁棒性更高运行时间更短,且更能保留图像目标的边缘信息,EPI和SSIM指标分别达到0.95和0.9425。      

基于改进暗通道算法的红外图像去雾研究

为了提高红外图像去雾的质量,采用改进暗通道算法。首先通过图像自身调节来获得较准确的大气光强,利用原图暗原色图以及亮原色图的调节因子得到更加接近图像真实值的大气光强;然后均方差判断去雾图像区域块的对比度,通过透射率伸缩系数和透射率增减系数来调节透射率;接着为避免去雾图像画质偏暗,通过灰度值大小对图像亮度进行校正;最后给出了算法流程。实验仿真显示本文算法没有色彩失真现象,边缘细节处理更清晰明亮,平均梯度值最少为6.0,信息熵最少为7.5,峰值信噪比最少为17.6dB,能够满足红外图像去雾对清晰度、信息量的要求。     

基于模糊集分类的单幅图像去雾算法

针对高亮度区域导致大气光强度A 计算不准确以及复原图像颜色失真影响图像去 雾效果的问题,提出一种基于模糊集分类的单幅图像去雾算法。首先从暗通道模型出发,对 图像进行分割并采用基于模糊集理论的图像分 类算法确定符合暗通道先验理论的非明亮区域,避免了天空等高亮区域对大气光强度计算 的影响;然后利用快速双边滤波方法既具有平滑效果,又具有边缘细节保持的特性,估计大 气耗 散函数,进而精确恢复场景透射率;最后由大气散射模型复原图像,并进行基于人眼视觉的 亮 度、色调的调整,修正图像中颜色失真区域,提高视觉效果。与经典算法相比,本文算法在 细节、色彩保真度具有较大改进。     

基于YUV色彩空间的暗原色单幅图像去雾改进算法

为得到更清晰的复原图像,提出了一种基于暗原色先验理论图像去雾的改进算法。先将原始雾天RGB图像转化到YUV色彩空间,在Y(Luminance)通道中,对像素点进行区域划分,只使用属于同一区域的像素点来计算该方块的暗原色,同时在Y通道计算大气光值;最后,通过修正复原图像的计算公式,来校正亮区域色彩失真。与基于引导滤波及RGB色彩空间的暗原色去雾算法相比,本文算法具有更好的去雾效果。     

一种基于暗通道的航拍图像去雾算法

针对无人机航拍图像在雾霾天气下降质特点,提出一种基于暗通道先验原理的航拍图像去雾改进算法。根据大气物理模型和暗通道原理,对有雾图像进行自适应分块求取暗通道图;通过降采样得到初始透射率图,再应用导引滤波对投射率进行优化,同时利用最小值滤波和均值滤波求解大气光强;应用雾天模型恢复降质图像。通过实验对比验证,该算法简单且能够高效去雾,在客观评价指标上总体性能也优于其他算法。     

一种改进的基于暗通道先验的快速去雾算法

针对暗通道先验去雾算法复杂度过高,存在大片天空区域不适用的情况,提出一种改进的基于暗通道先验的快速去雾算法。首先,通过对灰度图像迭代出最佳阈值将天空区域分割出来;然后采用文中提出的方法分别对天空和非天空部分求解大气光强度,以获得精确的透射率,为使图像边缘信息能够保留完整,采用梯度强化的方法对图像进行边缘锐化;最后通过大气散射模型恢复出无雾图像,采用自动色阶算法平衡图像亮度。实验结果表明,经过与4种算法对比后,能够较好的适用于存在大片天空区域的有雾图像,图像具有较好的视觉效果,能够保留图像的边缘信息、细节纹理,降低了处理时间,提高了运行效率,同时为后续的目标识别等领域奠定基础。     

结合图像分割的暗原色先验去雾算法

基于暗原色先验规律的图像去雾算法在进行暗原色通道计算时,用固定区域会造成介质透射率估算的不合理,从而导致最终去雾效果细节不清晰和在较远景深场景模糊的现象。采用基于图论的分割算法来确定取暗原色通道的区域,能根据景深的变化自适应地改变区域大小,避免了固定区域求取暗原色的带来的介质透射率估计不合理问题。通过实验分析和验证,证实了该算法能有效地改善雾天图像的退化现象和提高图像清晰度。     

基于暗通道的图像去雾改进算法研究

针对现有去雾算法对图像中天空部分处理过度增强的问题,本文对基于暗通道原理的图像去雾算法进行了改进.该算法首先对图像进行基于四叉树的搜索,查找出满足条件的大气光值.其次,根据大气物理模型和暗通道原理,求出满足条件的透射率,并对其优化,以此得到去雾图像.实验结果表明,该算法不仅去雾效果好,且有效克服了Kaiming He算法对图像中天空处理不佳的缺陷,同时具有较好的实时性,在图像去雾中具有一定的应用价值.