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针对单幅雾霾图像中存在大面积明亮区域,暗通道先验失效、引导滤波算法去雾不彻底和时间复杂度较高的问题,提出了一种基于图像融合的快速单幅图像去雾算法.在大气散射模型的基础上,对大气光值进行区间估计;由暗通道先验法得到透射率的简单估计,由Retinex理论进行多尺度高斯卷积得到透射率的模糊估计,利用图像融合将两者进行像素级融合,得到透射率的精确估计;采用交叉双边滤波进行平滑处理并针对明亮区域修正透射率;对复原图像进行色调调整后得到最终图像.实验表明:算法不仅取得良好的去雾效果和较好的图像色彩,还有效降低了时间复杂度. 相似文献
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基于改进暗通道和导向滤波的单幅图像去雾算法 总被引:10,自引:0,他引:10
针对单幅雾霾图像中包含的大面积天空或白色物体等区域暗通道先验失效和导向滤波去雾方法去雾不彻底的问题, 提出了一种基于改进暗通道和导向滤波的单幅图像去雾算法.首先基于暗通道引入了混合暗通道, 然后对混合暗通道进行映射处理, 从而得到大气耗散函数粗估计值; 利用导向滤波方法优化大气耗散函数粗估计值, 进而求解环境光值和初始传输图; 利用全变差正则化方法对初始传输图进行优化, 以解决其平滑性较差的问题.实验结果表明, 本文算法得到的去雾图像具有较高的清晰度, 对于大面积天空或白色物体区域也能实现良好的去雾效果. 相似文献
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由于暗通道先验去雾算法会使天空等明亮区域产生颜色失真、偏移等问题,对此文中提出基于暗通道先验的单幅图像去雾新算法,提高了图像去雾效果。首先,根据图像的大小设计了一种自适应滤波窗口;其次,为了防止图像中的高亮像素对大气光值估计的影响,利用变差函数去除这些高亮像素,并结合去除高亮像素后图像的暗通道图,估计大气光值;然后,提出了一种结合结构相似性的暗通道先验去雾改进算法,并对透射率进行优化、修正;接着,利用大气散射模型恢复出无雾图像;最后,利用RGB模型和HIS模型的相互转化,增强恢复图像的亮度。实验结果表明,该算法不仅能对图中景物进行较好的去雾,还能较好地处理天空等明亮区域,使处理后的图像有很好的视觉效果。 相似文献
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针对现有图像去雾方法易于在天空区域引入负面视觉效果的缺陷,提出一个结合天空区域识别的单幅图像去雾方法;提出一个新的天空区域特征先验知识,并利用所提先验将雾天降质图像分割为天空与非天空区域;基于天空区域对大气光进行估计,并利用暗通道先验和导向全变分模型对非天空区域的透射率进行估计,从而基于大气散射模型获得去雾处理后的图像;使用一种邻域自适应的Retinex方法克服了去雾处理后图像偏暗的问题。对比实验证明,所提方法相比现有的类似方法具备更好的有效性及鲁棒性。 相似文献
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针对现有去雾算法应用于交通标志图像时容易产生信息丢失、色彩失真等问题,导致去雾后图像质量较低,不能很好地满足交通标志识别系统(TSRS)的实际应用需求,提出一种基于天空分割的单幅交通标志图像去雾算法。根据大津算法结合图像灰度特征得到自适应阈值实现天空区域和非天空区域的准确分割;非天空区域采取改进的暗通道先验算法去雾,引入自适应中值滤波和快速双边滤波联合的方法优化透射率,天空区域则采取直方图均衡化算法去雾;通过融合得到无雾图像;引入高斯滤波对严重降质图像进行去雾后清晰化处理。实验结果表明,去雾后图像在峰值信噪比等多个客观评价指标上的综合表现优于其他几种去雾方法,所提算法在保证较低的时间复杂度的同时,能有效地保留图像信息,还原出清晰的真实图像,满足TSRS的实际应用需求。 相似文献
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基于暗通道先验的单幅图像去雾算法是目前最为高效的图像去雾技术,然而当图像中某些场景不完全满足暗通道先验时,去雾处理后的图像中常常出现大量伪影和色彩失真,因此需要根据图像对该方法进行修正。假设图像场景亮度越高,暗通道越不可信;场景饱和度越低,暗通道越不可信。基于该假设重新设计了图像的暗通道置信度,以补偿场景不完全满足暗通道先验时估算过大的暗通道值;另外对图像进行后置增强处理,以提升图像的视觉效果。对三类具有代表性的雾天图像进行实验,实验结果显示,与相关算法相比,该算法在缓解色彩失真、去除伪影等方面表现更好。该算法通过设计暗通道置信度克服了图像场景不完全满足暗通道先验时暗通道值估计偏大的问题,显著提升了暗通道先验去雾模型对不同雾天场景的适应能力。 相似文献
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夜空背景易受到大气污染、月光及黄道带光等影响,导致云图变化较大。传统阈值法仅利用像素点灰度值及相应的邻域信息,难以准确分割背景变化较大且灰度不均匀的云图。文中对大量云图统计分析,发现夜空云图的两个先验特征,提出一种基于先验阈值面的云分割算法。首先根据先验特征分割出可信的背景区域,再根据背景区域进行多项式拟合得到一个随图像区域信息变化的阈值面,阈值面上的各个值介于目标和背景之间,从而可将云从背景分割出来。实验证明,相对于传统的单阈值算法,本文算法分割精确度更高,应用范围更广,尤其对受干扰的云图有更好的分割效果。 相似文献
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介绍实时程序设计方法学的两个基本方面:实时程序设计语言和实时程序的规范说明及形式化验证,讨论实时程序设计的基本特点和与一般程序设计的不同之处,程序层次的实时性包括静态的时间限制表达和动态的时间限制维护,程序规范层次的实时性包括建立规范说明模型和形式化证明. 相似文献
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与基于图像增强的去雾算法和基于物理模型的去雾算法相比,基于深度学习的图像去雾方法在一定程度上提高计算效率,但在场景复杂时仍存在去雾不彻底及颜色扭曲的问题.针对人眼对全局特征和局部特征的感受不同这一特性,文中构建基于生成对抗网络的图像去雾算法.首先设计多尺度结构的生成器网络,分别以全尺寸图像和分割后的图像块作为输入,提取图像的全局轮廓信息和局部细节信息.然后设计一个特征融合模块,融合全局信息和局部信息,通过判别网络判断生成无雾图像的真假.为了使生成的去雾图像更接近对应的真实无雾图像,设计多元联合损失函数,结合暗通道先验损失函数、对抗损失函数、结构相似性损失函数及平滑L1损失函数训练网络.在合成数据集和真实图像上与多种算法进行实验对比,结果表明,文中算法的去雾效果较优. 相似文献
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Steve Su 《Computational statistics & data analysis》2007,51(8):3983-3998
This paper presents a two-step procedure using the method of moment or percentile to find initial values and then maximize the numerical log likelihood to fit the appropriate generalized lambda distribution to data. This paper demonstrates the use of this procedure to fit well-known statistical distributions as well as some empirical data. Overall, the use of numerical maximum log likelihood estimation is a valuable alternative among existing methods of fitting. It provides not only convincing results in terms of quantile plots and goodness of fit tests but also has the advantage of a lower variability in its parameter estimation compared to the existing starship (King and MacGillivray, 1999) and method of moment (Karian and Dudewicz, 2000) fitting schemes. 相似文献
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提出一种对多个B样条曲面光滑重建的拟合算法,并通过对牙模的例子进行重建给出了计算结果。说明新的拟合算法既能够处理大量测量点,又能够提高重建速度,很好地解决了多个曲面的光滑重建问题。 相似文献
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针对基于暗通道先验(DCP)与大气散射模型方法实现夜晚图像去雾出现颜色失真及噪声等问题,提出一种基于Msmall-Patch训练的条件生成对抗网络(CGAN)去雾算法MP-CGAN。首先,将UNet与密集神经网络(DenseNet)网络结合成UDNet网络作为生成器网络结构;其次,对生成器与鉴别器网络使用Msmall-Patch训练,即通过对鉴别器最后Patch部分采取Min-Pool或Max-Pool方式提取多个小惩罚区域,这些区域对应退化严重或容易被误判的区域,与之对应提出重度惩罚损失,即在鉴别器输出中选取数个最大损失值作为损失;最后,将重度惩罚损失、感知损失与对抗感知损失组合成新的复合损失函数。在测试集上,与雾密度图预测算法(HDP-Net)相比,所提算法的峰值信噪比(PSNR)与结构相似性(SSIM)值分别提升了59%与37%;与超像素算法比,PSNR与SSIM值分别提升了59%与48%。实验结果表明,所提算法能够减少CGAN训练过程产生的噪声伪影,提高了夜晚图像去雾质量。 相似文献