基于改进暗原色先验模型的快速图像去雾方法

为了解决雾天图像质量退化问题,结合改进的暗原色原理与容差机制提出一种快速图像去雾算法。该算法首先基于暗原色先验估计大气参数,然后利用插值算法和最大最小估计法改进暗原色先验模型进而准确计算出不同场景深度的透射率,最后结合容差机制基于大气散射模型恢复无雾图像。实验结果表明,相比于原有的暗原色先验算法,该算法的计算速度可提高至少30倍,并且能够同时实现明亮与暗色区域的有效去雾,去雾图像清晰自然。基于插值算法与最大最小估计法改进的暗原色先验去雾模型可同时保证去雾处理的鲁棒性和实时性。     

一种基于改进的暗原色先验图像去雾方法

为了减小雾霾天气对户外视觉系统的影响,本文提出一种基于改进的暗原色先验图像去雾方法。首先,分析雾霾天气图像的成像机理;其次对传统的暗原色先验去雾原理和算法进行简单介绍和客观分析;再次针对传统暗原色先验去雾算法做了部分的优化和改进;最后采用不同的去雾算法对部分有雾图像进行仿真实验。结果表明,该方法可以明显地提高原始图像的清晰度和对比度。     

改进的雾霾天气交通标志图像去雾算法

现有去雾算法直接应用于交通图像时容易出现过渡区域明显、偏色严重,不能满足后续交通标志检测系统的应用要求,为此提出一种改进的基于暗原色先验的单幅交通图像去雾算法。首先利用改进的均值漂移算法对交通图像进行天空区域分割,并对分割后的天空区域采用直方图均值化算法去雾,对非天空区域使用基于快速双边滤波的暗原色先验算法去雾,最后通过图像融合得到最终去雾图像。实验结果表明,相比其他几种典型去雾算法,所提算法对交通标志图像天空区域的过渡区域和色彩失真现象有所改善,且具有较快的处理速度,通过定量分析可知去雾效果较好,能够满足后续交通标志检测系统的应用要求。     

改进的暗原色先验去雾算法

为了更好的消除图像中部分雾气,解决传统暗原色先验去雾算法的不足,提出了一种改进图像去雾算法.采用自适应取界获取暗原色区域块,对大气光强进行区间估计,改进了透射率修复方法,通过引入一种容错方法,使算法能更好地处理不满足暗原色先验的强光区域.实验结果表明,改进算法能有效去除图像的雾气和强光区域.     

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.     

提高特殊场景下图像质量的图像复原算法

本文首先分析基于暗原色先验去雾算法的基本步骤,然后提出一种提高特殊场景下图像质量的图像复原算法.该算法先对特殊场景下的图像进行反转操作,然后利用反转操作后的图像与雾天图像具有相似特征的结论,将改进的暗原色先验理论算法用于反转后的图像,从而使特殊图像的质量得到提高.本文通过改进暗原色先验去雾算法参数的获取,同时将图像中天空区域和非天空区域分开处理,得到了很好的视觉效果,也降低了算法的复杂度.     

基于暗原色先验的雾霾天气图像清晰化算法

传统基于暗原色先验的去雾算法稳定且去雾效果好,但算法运行时间长。为在运算时间和图像清晰度之间取得平衡,在传统基于暗原色先验的去雾算法基础上,提出一种新的雾霾天气图像清晰化算法。算法在求原始有雾图像的暗原色时,将传统基于暗原色先验算法中固定的局部区域大小设置为随图像大小变化的值,从而增强算法的自适应性;设置大气光值的阈值,避免大气光估计值过高造成的去雾后图像整体向白场过渡;采用导向滤波算法代替传统基于暗原色先验算法中的软抠图算法,提升算法的运行效率;最后利用自动色阶算法调整去雾后图像颜色的明暗分布。实验结果表明,该算法输出的图像对比度、清晰度好,色彩保真度高,明暗分布合理,算法稳定且运行时间短,实现了清晰度和运算时间的平衡。     

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。     

雾霾天气条件下的机器视觉图像清晰化研究

针对机器视觉图像清晰度在雾霾天气条件下受到严重影响的问题,提出一种基于暗原色先验的机器视觉图像去雾算法。以大气散射模型和暗原色先验理论为基础,在带雾图像的暗原色图上指定某一灰度区间,选取其中出现频率最高的亮度值作为大气光亮度值。将带雾图像转为灰度图像,采用直方图均衡化的方法对其进行增强,尽可能多地展现带雾图像所包含的结构信息,进而以增强后的灰度图像作为引导图像进行导向滤波,进一步优化透射率,加快运行速度。实验结果表明,该算法可获得较好的去雾效果,同时具有较高的运算效率。     

基于物理模型的低照度图像增强算法

针对低照度图像反转后为与雾天图像相似的伪雾图,其雾的浓度由光照情况而非景深决定这一特点,提出一种基于物理模型的低照度图像增强算法。该算法根据光照情况给出一种更加准确且快速的新方法估计伪雾图的透射率。首先,采用暗原色先验规律对伪雾图的环境光值进行估计,并基于光照情况对透射率进行估计;然后,基于大气散射模型还原出无雾图像;最后,对无雾图像反转得到低照度图像的增强结果,并对该结果进行细节补偿得到最终的增强图像。大量实验表明,与基于暗原色先验的增强算法、基于去雾技术的增强算法及带色彩恢复的多尺度Retinex算法相比,该算法处理效率更高且效果良好,信息不会丢失,可有效提高图像分析识别等系统的工作效率。