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。     

基于暗通道先验的图像去雾优化算法

暗通道先验算法虽然在单幅图像去雾方面取得了一定的效果,但是该算法运行时间较长,另外对环境光的计算不太准确,不适用于天空区域,会导致复原图像色彩失真、亮度偏暗。针对这些缺陷,本文提出一种改进的White Patch Retinex算法,对原有图像去雾算法进行优化。首先,通过改进的White Patch Retinex算法计算出环境光。其次通过暗通道先验算法获得透射率。最后根据得到的环境光和透射率,求解大气散射模型,从而得到去雾后的图像。实验结果表明,该算法不仅运行时间较短,对分辨率为600×800的图像处理时间平均为5 s左右,且能解决天空区域失真问题,去雾后的图像具有较高的亮度和对比度。     

基于暗原色优化算法的去雾研究

针对基于传统的暗原色先验去雾算法中,由于某些场景下的雾天图像存在大面积明亮区域无法满足暗原色先验的假设,导致去雾效果不佳。文中就此问题提出了一种改进的去雾算法,基于McCartnet的理论建立大气散射模型,根据暗通道理论粗略估计透射率,之后引入容差参数并设置阈值,重新计算明亮区域的透射率,从而实现对明亮区域透射率的自校正。针对于复原图像色彩较暗的问题,采用改进的线性亮度调整方法来调节图像的亮度。实验结果显示,相较于原算法而言,改进算法可以有效的对大气光值进行估计,降低明亮区域的色彩失真,复原的图像可以保持足够的亮度,同时不丢失图像的细节,视觉效果显著提高。     

基于双通道及图像质量评价模型的去雾方法

针对传统暗通道先验去雾算法易产生明亮区域失 真、去雾图像整体偏暗等问题,提 出一种基于双通道及图像质量评价模型的去雾方法。首先,划分出图像的明亮区域与非明亮 区域;其次,利用双通道先验算法准确估计出大气光值;接下来,将暗通道先验的透射率作 为非明亮区域的透射率,在明亮区域单独构建透射率,将二者融合细化,得到带有参数的透 射率;最后,通过构造参数驱动图像质量评价模型,迭代选取最优的无雾图像。实验结果表 明,算法去雾效果良好,可以有效地抑制Halo效应,避免区域的失真,改善复原图像 的综合质量。     

一种改进的容差机制图像去雾算法

针对经典容差机制图像去雾算法存在的对部分明亮区域透射率提升力度不够,难以彻底消除色彩失真问题,本文提出一种改进算法。将原算法中对明亮区域透射率根据容差进行双曲线提升修正变为线性提升修正,使透射率平稳提升,并适当增大了透射率提升力度,有效消除色彩失真。以方差和色调还原度作为图像去雾的客观质量评测指标,与暗原色先验算法和经典容差机制算法进行对比实验。实验结果表明,本文算法在改善明亮区域色彩失真及提高图像去雾效果方面优于对比算法。     

基于暗原色与逆暗原色融合的含明亮区域图像去雾

针对暗原色先验模型对于图像明亮区域不适应,暗原色估计偏大,导致透射率估计偏小,出现色彩失真现象,本文介绍一种新的暗原色修正方法。提出一种逆暗原色概念,将雾化图像的暗原色与逆暗原色进行融合处理得到一种新的修正暗原色,从而获得比较真实的明亮区域透射率,有效消除了明亮区域的色彩失真。以有效细节强度、色调还原程度、结构信息及综合测评作为图像质量评价指标,与目前流行算法进行对比实验,本文算法的色调还原程度指标平均值提高41.1%,综合测评指标平均值提高48.7%。实验结果表明,本文算法在改善明亮区域色彩失真及提高去雾图像总体质量方面优于目前流行算法。     

一种快速的单幅图像去雾算法

为了解决基于暗原色先验的单幅图像去雾算法运行效率低,以及去雾后在图像的明亮灰白区域存在图像色彩失真的问题,提出一种快速有效的单幅图像去雾算法.该算法基于HSI色彩空间进行粗略的透射率以及大气光的估计;然后,用导向滤波对粗略的透射率进行平滑,再利用阈值法对灰白明亮区域的透射率进行修正,得到最终的透射率;最后,进行色彩调整得到复原图像.实验结果表明,本文算法具有很高的运行效率,能有效提高复原图像的清晰度和对比度.     

基于暗原色先验与反图像的图像去雾算法

讨论了暗原色先验去雾算法的原理,指出其有去雾时在天空等明亮区域色彩失真的缺陷。针对这个缺陷提出了改进方法,该方法通过估算反图像的透射率修正透射率图以避免色彩失真。该算法可弥补传统算法在明亮区域透射率估算值较低导致色彩失真的不足。实验结果表明该算法有效。     

基于半反图像的透射率优化降雾算法

传统的暗原色先验图像降雾算法在处理不满足暗原色先验假设的明亮区域时,估计的透射率不准确。从而导致降雾后的图像色彩出现较大偏差。针对这一不足,本文提出了一种基于半反图像的透射率优化降雾算法。该算法通过明亮区域检测来获取大气光,然后用自定义函数对图像中明亮区域透射率进行修正,最后利用引导滤波器优化初始透射率,恢复出清晰的降雾图像。实验结果表明,该算法可以有效地处理图像中不满足暗原色先验假设的明亮区域,提高了户外视觉系统的鲁棒性。     

基于环境光差异的图像去雾算法

针对环境光差异引起图像去雾亮度值存在偏差、图像质量下降的问题,提出一种基于环境光差异的图像去雾算法。把图像分为环境光差异较大的天空区域和非天空区域,根据环境光差异设置不同的阈值对两类区域再进行分割;采用对比度先验去雾算法对天空区域块去雾,通过暗通道先验去雾算法对非天空区域块处理;最后用动态阈值白平衡算法调整恢复后的图像亮度和色彩。实验结果表明,本算法比其他算法能更有效解决环境光差异引起的图像去雾色彩失真、质量下降问题,鲁棒性较高,恢复后的图像色彩真实度和清晰度较高,更符合人眼视觉观察特性。     

基于颜色衰减先验和视觉显著性的水下图像增强算法

针对水下拍摄的图片存在颜色失真、细节和边缘模 糊等特点,提出了一种基于颜色衰减先验的水下图像增强算法。首先在计算暗通道函数时,用最小值滤波去噪。然后,对图片进行显著图处理,利用颜色先验法则完成深度估计。此滤波方法不仅能降噪,还可以防止颜色失真。最后,基于模型简化获得复原的图片,将其进行伽马变换进行校正,实现柔性去雾。实验结果表明,本文算法与几种典型的水下图像去雾算法相比,能够较好提高图像的清晰度和对比度,同时获得较好的图像颜色。     

Image defogging algorithm based on guided filtering and adaptive tolerance

Aiming at the problem of distortion of dark channel algorithm in defogging the sky region,an improved image defogging algorithm based on the guided filtering and adaptive tolerance mechanism was proposed.Firstly,the fitted transmissivity graphs were calculated for the windows with different sizes.Then,the transmissivity was further refined by the guided filtering technique.After that,the transmissivity in sky area was revised by an adaptive tolerance mechanism.Finally,the restored image was converted from RGB space to HSV space,and thus the brightness and contrast of the images could be color compensated.Experimental results show that the proposed algorithm restores the images effectively and obtain preferable defogging results with regard to the processing of bright areas such as the sky areas.     

遥感影像暗原色统计先验分析

遥感影像的成像过程容易受到雾霾的影响,同时雾霾天气日益增多,使得遥感影像去雾工作成为遥感影像数据预处理的重要组成部分。基于暗原色统计先验的暗通道去雾方法已经在自然图像去雾方面得到了广泛应用,而该方法对于遥感影像的适用性还有待评估。以“高分一号”卫星遥感影像为例,讨论了遥感影像的暗原色值特性。结果表明,基于暗原色统计先验的暗通道去雾方法可以应用到遥感影像的雾霾去除工作上。     

采用暗态点光源模型的夜间去雾算法

针对夜间雾、霾场景下的去雾图像存在颜色失真、纹理损失、亮度低等缺陷,本文提出了一种采用暗态点光源模型的夜间去雾算法,通过构建夜间雾、霾场景的暗态点光源模型,利用联合双边滤波、限制对比度自适应直方图均衡化等算法对降质图像进行处理,结合大气散射模型得到去雾图像。实验结果表明,该算法的处理速度快、夜间去雾效果较好,较对比算法在对比度、平均梯度以及信息熵上均有一定程度地改善,有效解决了去雾图像的颜色失真、纹理损失、亮度低等缺陷。     

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。     

基于饱和度运算单幅图像去雾算法

在雾、霾等恶劣的天气条件下,大气介质中悬浮粒子的散射和吸收作用会严重退化户外拍摄图像,造成图像识别率降低.从单色大气散射模型和暗原色先验规律,提出面向视觉感知的HSI颜色模型的饱和度的新算法,从而实现图像去雾,对于去雾图像最小值像素点采用极大值和极小值进行估计,并对透射率进行修正.该算法能够有效地提高清晰度,能很好地运用于单幅图像去雾.     

基于暗通道的单幅图像除雾

针对暗通道先验算法存在的对全局大气光值估计不准确的问题,提出了一种单幅图像除雾的优化技术,对全局大气光值的选取方式进行了改进。首先用完美反射法对含雾图像进行颜色校正,接下来利用四叉树算法粗略估计大气光值,对其进行数值校正;再利用引导滤波对透射率进行优化,进而得到平滑的透射率。通过大气散射模型复原,得到较为清晰的除雾图像,最后用引导滤波丰富图像细节。实验结果表明,该算法复原图像清晰度高,具有较好的视觉效果。