明亮区域的暗原色先验算法

针对暗原色先验算法在处理含有大面积明亮区域的有雾图像时,复原图像会产生严重色彩偏移的不足,提出了一种基于像素点的透射率修正方案.在分析暗原色先验去雾原理以及复原图像色彩偏移成因的基础上,对去雾模型进行推导,使用暗通道亮度与大气光数值接近度及像素通道间数值接近度作为明亮区域判定机制,得出更具普适性的透射率求取方法.明亮区域采用容差机制纠正错误估计的透射率,非明亮区域仍采用原透射率求取方式,并首次将改进算法应用到雪天模糊图像清晰化中.实验结果表明,改进算法使去雾图像清晰自然,可有效修正色彩失真.     

基于车行视程与大气光快速估值的车载视频去雾算法

交通场景中的视频图像去雾处理,是一个实时性极强的不确定反问题,针对雾霾天气下车载视频图像退化严重的现象,分析了交通环境中雾气浓度对车前物景可视度的关系,提出了大气能见度与车行视觉距离之间的关系模型,讨论了降质图像增强的理论与方法,建立了雾霾条件下车行可视距离的线性回归公式和基于大气能见度的透射率快速估值模型。同时,研究了雾霾物像暗通道的基本特征,提出了利用引导滤波对图像实现边缘平滑、细节增强以及利用盒式滤波保持边缘信息,降低时间复杂度;直接利用灰度图像获取大气光像素矩阵的估值方法,建立了基于大气光的快速估计模型,解决了暗原色先验理论方法的“非天空区”假设及其时间复杂度难以适应车载视频图像处理的问题。根据上述提出的透射率估计方法和天空光的估值模型,本文提出了一种鲁棒性好,实时性强的雾霾视频图像去雾的新算法,并完成了基于该方法的视频图像恢复处理流程设计,构造了车载雾霾视频图像恢复处理的综合验证平台,通过信息熵和图像边缘检测的方法,对本文提出的方法与目前已有的几种流行的去雾方法进行了图像恢复质量的比较,结果表明,本文提出的方法在反映图像细节和清晰化等方面都取得了良好的处理效果。     

基于散射模型的水下浑浊图像增强方法

由于水对光的选择性吸收和光的散射作用,水下图像存在色偏和雾化等现象,传统的去雾方法用于水下图像时效果欠佳。本文以散射模型为基础,提出了一种水下图像增强方法。基于局部区块熵分析估计背景光,权衡清晰度与图像逼真度设计了寻优透射率的代价函数,通过改进的加权最小二乘保边滤波算法细化透射率,设计了自适应调节因子对图像增强公式进行修正。实验结果表明:该算法能有效地去除水下图像的浑浊,提高图像的整体清晰度,验证了所提出算法工程有效性。     

基于梯度通道和优化透射率的水下图像复原

由于水对光的吸收和散射作用,水下图像通常存在颜色失真、对比度低等问题。为了恢复图像的颜色和清晰度,本文提出一种基于梯度通道和优化透射率的水下图像复原算法。首先根据图像背景区域的纹理特征和颜色特征,使用梯度通道结合红通道估计背景光,然后依据信息损失最小和对比度最大的优化原则估计红通道透射率图,再利用水体固有的光学特性,计算蓝、绿通道的透射率图,最后通过逆求解成像模型复原水下图像。实验结果表明,与现有算法相比,所提算法在恢复图像对比度和真实颜色上有一定优势。     

基于自适应透射率比的水下图像复原算法

为了解决水下图像模糊和偏色的问题,在水下图像成像模型的基础上提出水下图像复原算法.利用白平衡算法对图像进行色彩调整,计算图像的暗通道图,通过暗通道图估计图像的背景光强度.对于非深海区域的图像,若图像包含水体,则根据水体的颜色和纹理特征提取出图像中的水体部分,利用光在水中的衰减公式计算图像3个通道透射率之间的关系;若图像不包含水体,则根据3个通道直方图的分布计算透射率之间的关系.根据暗通道先验的原理,计算出3个通道的透射率图,使用引导滤波对透射率图进行细化.根据计算出的背景光强度和透射率对图像进行复原.对于采用人工照明的深海图像,采用修正的公式进行处理.实验结果表明,在图像清晰度的评价中,该算法优于对比算法,具有较好的鲁棒性.     

基于深度图的水下图像复原

水下图像深度图估计的准确性影响复原后的图像质量,为得到更加准确的深度图,提出了一种基于衰减通道结合亮度图的深度图求解算法,并利用该深度图复原水下图像.首先,根据图像像素值与场景深度的关系估计水下图像的深度图,并使用图像的亮度图对深度图进行修正和细化;然后,利用深度图计算图像的大气光值和透射率图;最后,通过逆求解水下成像模型复原退化的图像.实验证明:与现有算法相比,利用该深度图得到的模型参数更加准确,复原后的图像不仅拥有更好的对比度,而且能保持自然真实的颜色.     

基于融合逆透射率图的水下图像增强算法

针对水下图像质量退化严重的问题，提出一种端到端的基于融合逆透射率图的水下图像增强算法.将原始RGB图像和基于传统方法得到的逆透射率图分别输入到双流卷积神经网络的2个编码器中；通过跨模态特征融合模块使得2种图像信息充分融合互补，让网络更好地学习到水下光学成像的特点；通过特征增强模块，增强特征的表达能力；通过残差解码模块连接解码器和编码器，以补充和丰富RGB特征.通过逆透射率图的水下图像增强算法以及跨模态跨尺度的信息融合，由粗到细地进行逐级处理，最终输出增强后的RGB图像.实验结果表明，所提算法能够有效地提升水下图像视觉质量.综合主观评价和客观评价，所提算法优于所对比的白平衡WB、直方图均衡化HE、Water-Net、UGAN、UWCNN、Ucolor 6种算法.     

基于改进加权算法的实时图像数据融合研究

在三维重建、多维数据融合和信息可视化分析等领域中,针对实时视频图像数据拼接融合的过程中常出现的拼接缝隙问题,提出了一种改进的加权融合实时图像拼接方法.该方法将视频拼接问题转化为视频对应帧图像的融合问题,通过利用SURF算法对特征数据点进行提取与匹配,对图像使用RANSAC算法和LM算法求其几何变换矩阵,再根据变换矩阵进行图像插值拼接,对拼接线区域图像内容进行加权处理完成视频图像融合.在进行图像融合处理时,提出了基于拼接线一侧加权融合和基于原图内容的加权融合算法.实验结果表明:该方法实现的拼接融合速度快、效果较好,适用于对速度和拼接效果均有要求的场景视频拼接和实时数据呈现.     

基于双容差机制的快速暗原色理论雾天图像增强算法

针对经典暗原色理论算法在处理雾天图像时出现的色调和亮度失真问题,提出了一种基于双容差机制的快速暗原色理论雾天图像增强算法.该算法首先通过容差机制分割图像,并根据阈值判断图像的明亮和非明亮区; 然后引入改进的高斯平滑滤波对透射率图像进行平滑处理,以此优化透射率图像; 最后通过引入容差机制对透射率图像进行修正,以此得到更加清晰的图像.将本文方法与经典的暗原色算法进行对比表明,本文方法在亮度、颜色保真度和时间效率上均优于暗原色算法,因此本文方法可为雾天图像的处理提供参考.     

利用分割中值滤波和透射率补偿的图像去雾

为了增强雾天退化图像的质量,提出基于分割中值滤波和自适应透射率补偿的单幅图像去雾方法．首先提出分割中值滤波策略,通过对“暗通道先验+引导滤波”去雾方法估计的透射率进行滤波,去除其中不必要的纹理细节,同时保留深度突变的边缘信息;然后提出自适应透射率补偿方法,无须进行天空分割,而通过构造补偿函数对透射率进行提升,以校正明亮区域的色彩失真;同时给出简单有效的函数参数自动确定方法,提高了算法的适应性．由实验结果可以看出,该方法通过精确估计透射率,有效地增强了去雾图像的对比度,改善了天空区域的颜色失真．同时该方法适应性较强,对包含和不包含天空的图像,都可得到更为清晰的去雾结果．