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.     

融合GF-MSRCR和暗通道先验的图像去雾

目的 针对雾天图像高亮和雾浓区域中容易出现场景透射率值求取不准确,导致复原后的图像细节丢失、出现光晕现象、对比度和色彩难以满足人眼的视觉特性等问题,提出了一种融合引导滤波优化的色彩恢复多尺度视网膜算法（GF-MSRCR）和暗通道先验的图像去雾算法。方法 首先利用加权四叉树方法从最小通道图中快速搜索全局大气光值,再从图像增强角度应用GF-MSRCR算法初步估计场景透射率值,依据暗通道先验原理对最小通道图进行二次估测,根据两次求取结果按一定比例进行像素级图像融合,得到场景透射率估计值;利用变差函数修正估计值,经中值滤波进一步优化得到场景透射率的精确值,最后通过大气散射模型恢复雾天图像,调整对比度和恢复颜色后,得到了轮廓完整且细节清晰的无雾图像。结果 理论分析和实验结果表明,经本文算法去雾处理后的图像信息熵、对比度、平均梯度、结构相似性分别平均提升了7.87%、21.95%、47.73%和15.58%,同时运行时间缩短了53.22%,对近景、含小部分天空区域、含大片天空区域和含白色物体场景的多种类型雾天图像显示出较好的复原效果。结论 融合GF-MSRCR和暗通道先验的图像去雾算法能快速有效保留图像的细节信息、消除光晕,满足了人眼的视觉特性,具有一定的实用性以及普适性。     

基于半逆法的一种快速单幅图像去雾算法

针对目前去雾算法实时性较差,对天空等区域的处理不理想以及去雾后的图像视觉效果较差等问题,提出一种新的基于半逆法的快速单幅图像去雾算法。首先从大气散射模型出发,利用改进的半逆算法得到大气整体光照值;其次,基于大气散射光特性,以图像边缘信息为合成条件融合图像的边缘信息和场景深度信息,准确估测大气光幂;然后,根据大气散射模型得到初步复原无雾图像;最后,经过色调调整和细节增强处理,得到一幅真实感强烈的无雾图像。对于深度发生突变或者远景像素点,消除了光晕效应。与其他算法相比,本算法能很好保持色彩和细节信息,具有较好的实时性和鲁棒性。     

基于形态学与梯度域导向滤波的图像去雾算法

目前的多数图像去雾方法不适用于浓雾场景,存在去雾后图像亮度偏暗及光晕伪影等问题,提出一种利用图像形态学和梯度域导向滤波的去雾算法。通过暗通道先验算法得到初始透射率,并根据图像形态学闭、开运算细化和平滑初始透射率。运用梯度域导向滤波优化透射率图,以平滑透射率图的边缘和消除矩形块状效应。为更好地估计出大气光值,对雾图的最小强度图进行形态学灰度腐蚀,并经过导向滤波处理,以此结果作为暗通道图,选取其最亮的前0.1%像素点对应到原图中,最高的像素值作为大气光值,得到大气光值后利用大气散射模型求出去雾后的图像。将除雾后的RGB图像转换到HSI颜色空间,利用多曝光融合框架对I通道进行无雾图像整体亮度提高,最终转到RGB颜色空间。实验结果表明,该算法能够恢复更多的细节信息,保证图像具有合适亮度,且颜色自然,无光晕伪影,优于暗通道先验和颜色衰减先验等去雾算法。     

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。     

基于构造简化模型和局部大气光遮罩的去雾算法

针对雾天条件下图像降质的问题,提出一种基于构造简化模型和局部大气光遮罩的单幅图像去雾算法.该方法从大气散射模型出发,通过构造雾浓度检测函数,检测出准确的大气光值选取区域,进而建立简化大气散射模型,并利用简化模型构造局部大气光遮罩.然后通过计算拉依达准则下限值的策略获取引导图,利用引导滤波进行区域平滑并保持边缘特性,再结合简化模型获取场景反照率.根据Land成像模型得到复原的无雾图像.通过大量实验测试验证,复原的图像整体平滑,细节明显,消除了景深突变处的Halo效应,并且在客观评价中也体现出了优势.     

基于形态学和高斯滤波的图像快速去雾算法

针对暗通道先验除雾算法运算效率低以及复原图像中出现Halo效应等问题,提出一种基于形态学和高斯滤波的暗通道先验图像去雾算法。使用暗通道先验方法估计全局大气光值;对最小通道图采用形态学开操作进行滤波;采用高斯滤波进行平滑处理,降低开操作产生的像素间差异;运用膨胀运算消除相邻区域间的梯度,进而精确估计透射率;通过大气散射物理模型快速、准确地获取复原图像。实验结果表明,该算法不仅能够取得良好的除雾效果,得到细节丰富、对比度和亮度适宜的复原图像,而且大大降低了时间的复杂度,提高了运算效率。     

基于引导滤波器的单幅雾天图像复原算法

基于中值滤波的单幅图像去雾算法所获取的大气面纱图像不能有效地保留雾天图像的边缘信息,也不能真实地反映场景的深度信息,因此,提出了一种基于引导滤波器的大气面纱修正方法。由中值滤波得到初始大气面纱,使用引导图像滤波器对其进行修正得到较为准确的大气面纱,去除多余的纹理信息的同时增强了雾天图像的边缘信息,由大气散射模型得到场景辐射光即复原图像,并对其进行亮度调整。与其他现有的典型去雾算法相比较,该算法在深度剧烈变化的边缘区域有更好的去雾和增强效果,且时间复杂度为线性。     

基于转换域与自适应伽马校正的去雾算法

针对暗通道先验算法中存在的光晕效应以及天空区域偏色等问题,提出一种基于转换域与自适应伽马校正的图像去雾算法。首先通过将大气散射模型转换至对数域,结合暗通道先验理论提出对数域正相关关系;再利用高斯函数拟合正相关,从而得到粗级透射率;然后将有雾图像转换至HSV色彩空间,提取亮度分量构造自适应伽马校正因子,对粗级透射率进行修正,并使用交叉双边滤波操作实现透射率的进一步优化;最后结合大气散射模型与改进的局部大气光,实现无雾图像的有效复原。仿真实验表明,与几种经典算法相比,该算法复原结果去雾彻底且细节丰富,具有较好的色彩保真度,更接近真实场景。     

基于DehazeNet与边缘检测均值引导滤波图像去雾算法

针对目前在有较多明暗区域的雾天图像去雾处理,存在恢复的图像偏暗和丢失图像边缘细节信息的问题,提出了基于DehazeNet与边缘检测均值引导滤波图像去雾算法。使用DehazeNet可训练卷积神经网络,根据4个雾天相关特征来估计雾天图像的初透射率图;通过局部的大气光值获得初大气光值图,替代单个大气光值,避免恢复的图像偏暗;提出边缘检测均值引导滤波算法,分别对初透射率图和初大气光值图进行优化,保留边缘细节信息;最后基于大气散射模型还原出去雾后的图像。实验结果表明:该算法去雾图像的主观视觉效果较好,且图像信息熵、峰值信噪比和结构相似性3方面的客观评价结果也较优于其它对比算法。可以解决恢复图像偏暗和丢失图像边缘细节信息的问题,使去雾图像清晰自然。     

结合引导滤波的自适应多曝光图像融合

针对引导滤波产生的光晕、梯度反转现象，以及图像融合边缘细节丢失的现象，提出一种改进引导滤波的自适应多曝光图像融合算法。在引导滤波中根据梯度信息设定权重函数，并结合图像像素点和一定区域的均值创建函数，共同实现不同区域的纹理特性自适应；利用平均亮度与对比度、饱和度及曝光适中度的关系，设置权值函数，使加权平均融合过程中的权重值不再是固定的数值，而能够根据不同的图像亮度自适应调整，权重值也不同，使得融合后的图像质量更好；将原序列图的细节信息叠加到改进的引导滤波图像中，构建纹理细节层。实验结果削弱了光晕及梯度反转现象，使图像更加真实，细节更加清晰，并且对有小光源的图像处理效果更好。算法结果明显优于多曝光融合算法及引导滤波的多曝光图像融合，在信息熵、互信息和边缘信息评价中分别取得最高2.5%、30%和30%左右的质量提升。     

基于双边分解与$L_1$暗通道的战场图像增强算法

针对战场图像雾霾导致图像目标不清晰,影响目标识别及指挥决断的问题,提出一种结合双边分解与$L_1$暗通道的战场图像增强算法,利用双边滤波将图像分解为低频基础含雾图像及高频纹理含噪图像.对于低频图像,分割天空区域优化大气光计算,之后根据上下文约束构建$L_1$正则化方程精确求解透射率来改进暗通道先验模型进行去雾处理;对于高频图像,利用导向滤波进行噪声抑制与细节增强,将图像融合并进行双伽马校正得到最终图像,实现图像去雾与去噪的解耦合.将所提出的算法与现有的算法处理效果进行对比,应用于战场环境下图像的去雾,并运用客观评价因子进行分析,实验结果表明,所提出的算法可以有效去除战场图像雾霾,抑制噪声并增强视觉效果,且在客观评价因子方面优于现有算法.     

基于暗原色先验原理的偏振图像浓雾去除算法

在浓雾天气下,针对基于常规偏振特性去雾算法去雾效果不理想的特点,提出了一种基于暗原色先验原理的颜色空间转化算法去除偏振图像的浓雾。相比传统的成像技术,偏振图像探测技术在复杂环境下的目标探测和识别处理具有独特的优势,偏振图像通常采用强度图、偏振度图、偏振角图来表征目标的偏振信息。为了达到偏振信息与去雾模型相结合的目的,采用一种颜色空间转化的方法,首先把偏振信息转化到HIS颜色空间对应的亮度、色度、饱和度等各分量中,再把HIS颜色空间映射到RGB空间;其次,结合雾霾图像的大气散射模型用暗原色先验原理求图像的暗通道图;最后,在图像的稀疏先验基础上用softmatting算法细化修正大气传输率。实验结果表明,在能见度很低时,去雾后图像的标准差、信息熵、平均梯度等指标比现有的偏振去雾技术提高很多,该方法能有效增强浓雾天气下图像的整体对比度,提高偏振图像的目标识别能力。     

基于大气物理模型的快速视觉优化去雾算法

针对雾霾天气条件下单幅图像降质以及现有去雾方法时间复杂度高的问题,以环境光物理模型为基础,引出快速视觉优化去雾算法.首先对单幅图像阈值分割找到天空区域,并结合二叉树模型定位精确的天空光矢量,进而采用改进的约束最小二乘法滤波细化粗略透射比率,保证其边缘细节较完整且受噪声影响小,最后利用环境光物理模型实现无雾图像的还原,并采用平均梯度、信息熵和视觉保真度等指标对图像进行评价.实验结果表明,所提算法与基于多尺度Retinex的自适应图像增强方法、基于独立分量的复原方法、快速可视化复原方法和暗原色先验复原方法对比,指标值较好且实时性强.     

混合先验与加权引导滤波的图像去雾算法

目的 图像去雾是降低雾、霾、沙等低能见度成像环境对图像的退化影响,提高图像信息获取质量的过程。为了消除先验盲区,同时进一步提高去雾图像边缘细节的清晰度,提出一种混合先验与加权引导滤波的图像去雾算法。方法 首先改进大气光值估计方法,提高大气光值估计的准确性。然后利用混合先验理论求取双约束区域的大气透射率,一定程度上消除了先验盲区,提高了去雾算法的鲁棒性。最后利用加权引导滤波算法优化透射率图,提高了图像边缘细节的清晰度。结果 本文以通用去雾测试图像和小型无人机拍摄的雾天图像作为实验对象,通过对比分析4种组合步骤算法的复原效果,验证本文各步骤改进方法的合理性与整体算法的优越性。实验结果表明：混合先验理论改善了暗原色先验在明亮区域的失真现象和颜色衰减先验对浓雾处理上的不足,取得了较好的视觉效果;加权引导滤波改善了图像边缘模糊的现象,使复原后的图像边缘细节更加清晰;相较传统算法,本文算法视觉效果更好,去雾图像边缘细节更加明显,综合评价指标均值提升幅度较大。结论 针对有雾图像复原,通过理论分析和实验验证,说明了本文各步骤的改进具有一定的优越性,所提的算法具有较强的鲁棒性。     

基于双边滤波的图像去雾

目的在雾、霾等天气下,获取的图像受到大气粒子散射的影响而严重降质。针对这一问题,提出了一种基于双边滤波的单幅图像去雾算法。方法此算法是以大气散射模型为基础。首先利用双边滤波保持边缘的平滑特性得到准确的大气耗散函数。其次,针对明亮区域失真的问题,本文提出了弱化明亮区域去雾的方法。最后,通过变换大气散射模型得到清晰的无雾图像。结果大量实验结果表明,本算法恢复的图像清晰自然,尤其是在远景处和景深突变的边缘处的处理能取到很好的去雾效果。此外,其时间复杂度为图像大小的线性函数。结论针对雾、霾天气下的降质图像,基于大气散射模型与双边滤波特性,本文提出了一种新的单幅图像去雾算法。实验结果表明,本算法能获得很好的去雾效果,尤其在细节处理的表现优于Tarel的去雾算法。同时,与He Kaiming的去雾算法相比,运行时间具有明显优势,有利于实现实时性技术应用。     

基于马尔科夫随机场框架的单幅图像去雾*

雾或霾等天气会降低场景的能见度,给机器视觉的后续处理造成影响。针对图像雾霾退化的恢复、及现有基于马尔科夫随机场图像去雾算法的缺陷,提出了一种新的基于马尔科夫随机场和暗通道先验的图像去雾算法。该算法以雾天条件下退化模型为基础,通过介质传输图和原始无雾图像的约束条件,利用暗通道先验获取介质传输图的粗估计,构造MRF框架下的代价函数。为使去雾图像保持更多的纹理细节,引入纹理检测函数改进代价函数,最终求得去雾图像和介质传输图。实验结果表明,本文方法可以得到较好的去雾效果,同时保持较多的纹理细节和更快的运算时间。     

基于景深的单幅图像快速去雾算法

在雾、霾天气条件下,由于大气粒子的散射作用导致采集的图像质量严重下降,给计算机视觉系统成像带来极大不便。针对上述问题,提出一种基于景深的单幅图像快速去雾算法。通过暗通道对图像处理,得到图像传输图,从而简化大气散射模型,利用景深信息估计大气散射模型,得到边缘突变景深关系比,通过近水平方向上的景深关系比值优化传输图,利用双边滤波对景物边缘进行处理。从3个颜色通道出发,降低波长对景深估计的影响。实验结果证明,该算法能够恢复景物边缘的细节对比度,有效提高图像的清晰度与视见度。