基于暗原色先验的快速单幅图像去雾算法

针对基于暗原色先验理论的单幅图像去雾算法中,由于某些场景下的雾天图像存在大面积明亮区域（如天空、水面或者偏白色物体等）不满足暗原色先验假设,从而导致去雾处理效果不好的问题。基于暗原色先验理论,提出了一种改进的单幅图像去雾算法。首先利用统计截断的方法估计出大气光值;然后对暗通道图进行中值滤波得到粗略估计的透射率图,并对明亮区域的透射率图进行自适应校正处理;最后将这些参数带入大气散射成像模型完成去雾处理。实验结果显示,相较于原算法而言,所提算法可以准确地选取出天空区域的像素点对大气光进行估计,有效降低明亮区域的色彩失真。通过不同算法对不同室外场景下采集的雾天图像的去雾效果的对比可知,所提算法在对明亮区域的处理上更加合理,可以较好地处理一些带有光源的图像,恢复出的图像具有很好的细节保持,视觉效果显著提高。所提算法对含有大面积明亮区域的雾天图像具有很好的增强处理效果,可以为图像分割、语义检索、智能分析等图像处理工作提供有效的预处理手段,对于交通监管、视频监控、行车视频记录、视觉导航等研究领域具有重要的意义。     

基于图像融合的快速单幅图像去雾算法

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.     

基于自适应大气光校正的图像去雾方法

针对暗通道先验去雾算法的不足,提出一种自适应大气光校正的改进算法。利用四叉树算法粗略估计大气光,利用提出的自适应大气光校正方法校正粗略估计的大气光;利用均值滤波代替最小值滤波得到暗通道,进而得到平滑的透射率,该透射率不需细化;使用一种自适应透射率补偿方法对天空等明亮区域的透射率进行动态修正;根据大气散射模型复原出无雾图像,并对无雾图像进行色调调整,用来得到清晰明亮的输出图像。实验结果表明,该算法具有较快的处理速度,同时所恢复出的图像细节突出,具有较好的视觉效果。     

含有大片天空区域图像的去雾算法

为提高包含天空区域图像的去雾效果,解决暗原色先验原理去雾容易导致天空区域色彩失真以及图像整体亮度较暗的问题,针对含有大片天空的图像,提出一种基于天空分割和色调映射的图像去雾算法.在HSI颜色空间中利用图像众数和图像连通区域提出天空识别算法,分割出天空与非天空区域;然后根据暗原色先验原理分别求取二者透射率,并在天空区域完成大气光值的估计;最后在RGB空间中利用大气散射模型复原图像,并经过改进的自适应色调映射得到最终的去雾图像.采用合成雾图、实景雾图和网络收集雾图进行实验的结果表明,该算法在主观视觉和客观指标方面均能得到质量更好的去雾图像.     

修正大气耗散函数的单幅图像去雾

目的 针对暗原色先验原理对雾霾图像中天空或白色物体等明亮区域透射率估计不足,导致该区域去雾后彩色失真的问题,提出一种基于暗原色先验和引导滤波修正大气耗散函数的单幅图像去雾算法。方法 首先,基于暗原色先验模型得到大气耗散函数的粗估计值;其次,构造一个修正函数,纠正暗先验失效的明亮区域的大气耗散函数;然后,对修正后的大气耗散函数和求得的初始传输图分别利用引导滤波进行优化,平滑图像边缘的同时保持图像细节信息;最后,由优化后的传输图和估计的大气光值得到复原图像。结果 选取多幅经典图像进行对比实验,并利用峰值信噪比和均方误差衡量去雾结果的失真程度。实验结果表明,本文算法不但在非明亮区域可以得到较好的去雾效果,而且也能使图像中的明亮区域保持原有色彩,相比而言本文算法得到的复原图像整体失真较少;对于大小为460×300像素的图像,本文算法与He方法相比,得到的复原图像峰值信噪比提高了0.6005 dB,均方误差降低了0.0026,耗时缩短了29.6220 s。结论 对于雾天包含明亮区域的降质图像,提出了一种修正大气耗散函数的单幅图像去雾算法。实验结果的主观和客观评价表明本文算法对天空或白色物体等明亮区域能得到较好的去雾效果,有效改善了暗原色先验原理对图像中明亮区域造成的彩色失真问题。     

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。     

结合直方图均衡化和暗通道先验的去雾算法

针对暗通道先验单幅图像去雾算法去雾不彻底且速度慢的问题,提出了一种结合直方图均衡化算法的改进算法.在分析光晕产生的基础上,算法对有雾图像的最小值图像进行了直方图均衡化,提高了最小值图像的对比度;利用双边滤波平滑且保持边缘的特性细化对比度增强后的最小值图像,以其作为引导图对初始透射率图细化.同时,取暗通道图像中强度值在前0.1%的像素点的值求平均值,作为大气光值A,根据大气散射模型恢复无雾图像.实验结果表明:算法得到的透射率图恢复的图像具有更好的清晰度,提高了运算速度,弥补了传统算法在明亮区域透射率估计的不足.     

基于暗通道先验和Retinex理论的快速单幅图像去雾方法

针对雾霾天气下捕获的图像存在低对比度、低饱和度和色调偏移等现象, 提出了一种基于暗通道先验和Retinex理论的快速单幅图像去雾方法.该方法从大气散射模型出发, 利用暗通道先验法则,通过灰度开运算对大气光值进行区间估计,同时获得介质传输率的初始估计, 并通过白平衡简化大气散射模型; 其次,基于Retinex理论,利用高斯滤波获得介质传输率的粗略估计, 并通过线性映射实现灰度值搬移; 然后,将介质传输率的初始估计和粗略估计进行像素级融合, 利用快速联合双边滤波进行边缘优化,同时通过参数自适应调整的方法对雾图中大片天空区域的介质传输 率进行修正; 最后,通过简化大气散射模型和色调调整得到复原图像.与几种典型的图像去雾算法相比, 本文算法具有很快的运算速度,能有效提高复原图像的清晰度和对比度,同时获得较好的图像颜色.     

结合天空检测与纹理平滑的图像去雾

目的 针对已有图像去雾方法中存在的天空灰暗以及透射率分布与实际情况不一致导致的对比度增强不足等问题,以暗通道先验图像去雾方法为基础,提出结合天空检测与纹理滤波的图像去雾算法。方法 首先,设计了一个基于天空检测的大气光自适应估计策略,以天空区域亮度值较低的像素为依据估计大气光值,能够避免天空色彩失真,获得更明亮且干净的天空恢复结果;其次,对输入图像进行纹理平滑预处理以保持同一平面物体内的像素颜色一致性,并提出一个基于块偏移与导向滤波的透射率精确化计算策略,使透射率估值更符合深度信息的变化趋势,以提升无雾图像的对比度与色彩饱和度;最后,对复原结果进行联合双边滤波后处理,以降低噪声的影响。结果 本文算法得到的大气光估值更为合理,对于不符合暗通道先验的天空区域,能够取得更为自然的天空复原结果;本文算法得到的透射率的变化趋势与实际场景深度之间具有更高的一致性,对于符合暗通道先验的非天空区域,能够取得高对比度与高色彩饱和度的恢复结果。结论 本文算法在大气光与透射率的估值的准确性以及无雾图像的对比度与清晰度增强方面都得到了有效提升,具有较高的鲁棒性,适用于视频监控、交通监管和目标识别等户外获取图像的诸多应用领域。     

基于暗通道先验的比值重估透射率去雾算法

针对暗原色先验去雾算法中雾霾图像明亮区域透射率估计过小,造成图像色彩失真的问题,提出一种新的基于比值重估透射率去雾算法。设定暗通道图与大气光强的差值阈值,利用预估透射率和全局透射率的比值重新估计透射率,从而改善明亮区域过小的透射率。实验结果表明,比值重估透射率去雾算法跟暗通道和容差机制去雾算法相比,该算法恢复的图像更接近于真实图像。