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。     

基于物理模型的快速单幅图像去雾方法

在雾、霾等天气条件下,大气粒子的散射作用导致捕获的图像严重降质.本文提出一种新的基于物理模型的快速单幅图像去雾算法.该算法从大气散射模型出发,通过对大气光照进行白平衡,从而简化大气散射模型;利用快速双边滤波方法估计大气耗散函数,进而恢复场景反照率.本文算法的时间复杂度达到图像像素数的线性函数,具有很快的执行速度.实验结...     

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.     

基于暗通道先验的单幅图像去雾新算法

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.     

基于颜色饱和度的快速图像去雾研究

在雾霾天气条件下,室外场景图像往往会产生严重退化,造成图像对比度的下降和颜色的衰减。为得到清晰无雾的图像,从单色大气散射模型出发,提出一种基于颜色饱和度的快速图像去雾算法（FIDS）。首先,大气光亮度[A]通过四叉树方法进行估计,接着采用饱和度运算对透射率进行估计,并对其修正和平滑保边得到较精确的大气透射率,最后基于大气散射模型获取最终的去雾图像。对比实验结果表明该算法能提高图像的清晰度和运算效率,很好地恢复图像的颜色和对比度。     

透射率与场景亮度分块优化的图像去雾算法

在图像去雾过程中,对大气光透射率估计不准确,会降低去雾图像场景亮度,并导致天空区域出现光晕现象。为此,提出一种基于分块优化透射率与自适应优化场景亮度的图像去雾算法。根据图像有雾程度评判标准对透射率进行分块优化,结合大气光强度求解大气散射模型获得无雾图像,并通过局部自适应调整图像灰度值来提高图像场景亮度。实验结果表明,相较于引导图滤波和对比度增加算法,该算法去雾后的图像更清晰,保边效果明显,且视觉效果更佳,适用于交通监管、安全监控和目标识别等应用领域。     

基于饱和度运算的快速图像去雾算法

在雾、霾等恶劣天气条件下,大气介质中悬浮粒子的散射和吸收作用会严重退化户外拍摄的图像,造成图像识别率降低.从单色大气散射模型出发,提出面向视觉感知的HSV颜色模型定义饱和度的新算法,估计大气光亮度A;利用饱和度运算估计透射率函数进而恢复场景反照率;最后经直方图拉伸得到最终的复原图像.实验结果表明,改进算法能有效地复原场景的对比度和颜色,提高图像的视觉度和计算效率.     

基于雾气浓度估计的图像去雾算法

根据雾气浓度的视觉特征,提出一种雾气浓度估计模型.在此基础上,结合大气散射模型,提出一种新的图像去雾算法.首先,基于雾气浓度估计模型计算出雾气浓度量化图,利用模糊聚类算法在量化图中识别出雾气最浓区域并估计出全球光; 然后,对量化图中的“非雾气最浓”区域再次进行聚类处理,根据文中所提最优透射率评价指标估计出每个聚类单元的透射率,将全球光与透射图以及有雾图像导入散射模型,便可达到去雾的目的; 最后,针对去雾后图像较实际场景偏暗,提出一种基于小波域的多尺度锐化算法进行增强处理,以改善其主观视觉质量.实验结果表明,本文算法与现有主流算法相比,具有更好的去雾效果,并且其计算速度也相对较快.     

基于物理模型的单幅图像对比复原算法

基于图像复原的去雾算法中参数的估计容易造成去雾图像场景信息的丢失,对此,提出一种图像去雾新算法。在暗通道先验的基础上,通过对大气散射模型的分析,总结出雾气分布对暗通道图像的影响,并依此对外景图像进行加雾操作,利用加雾后的参考图像与外景图像中各点的景深关系完成透射率的估计,进而达到去雾目的。算法利用物理模型和多幅图像实现参数的估计,能够更好地保留场景信息。实验结果表明,该算法不仅去雾效果优于对比算法,在处理速度上也有明显改善。     

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。     

基于透射率归一化的单幅图像去雾算法

在有雾天气条件下拍摄的图像,由于光线在传播人过程中受到空气中悬浮颗粒的散射,导致图像内容模糊不清,颜色偏灰白色。为了恢复出清晰的图像,根据大气散射物理模型,提出一种单幅图像去雾算法。首先,该算法从大气散射模型出发,对大气光模型进行变形化简,得到新的去雾模型。然后对大气光值估计,并利用在局部统计上不相关性恢复透射率。最后,对透射率进行归一化处理,带入模型,得到恢复图像。实验结果表明,该算法能够很好地恢复图像的对比度和保持图像的真实颜色。     

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。     

雾霾天气下可见光图像场景再现

为了再现雾霾天气下可见光图像的清晰场景,有效抑制雾霾退化造成的对比度、清晰度下降,提出了单色大气散射模型新的求解方法. 首先,将单色大气散射模型类比Retinex模型,重新解释了大气传递图;依据大气传递图的先验知识和几点假设,建立目标函数的变分模型,将大气传递图的估计问题转化为二次规划问题. 通过带约束的归一化最速下降法获取最优解,并采用多分辨率技术加速计算;在HSI空间的亮度分量上反解单色大气散射模型,得到反射图像,并依据大气传递图自适应校正饱和度分量. 实验结果表明,新算法可有效去除雾霾,再现真实场景的对比度和清晰度,同现有去雾算法相比,本文算法取得了相似甚至更好的去雾效果.     

基于亮度对比度增强与饱和度补偿的快速图像去雾算法

针对传统去雾方法存在的恢复质量差和耗时较长等问题,提出一种基于亮度对比度增强与饱和度补偿的快速图像去雾算法.首先提出一种基于颜色畸变因子的偏色检测方法,并通过基于完美反射的白平衡方法对存在偏色的图像进行色彩校正;然后在Lab色彩空间的亮度通道内,结合基于天空检测的大气光值估计方法和基于暗通道先验的透射率估计方法,提出基于大气散射模型的亮度通道对比度增强方法;最后为了改善图像画面的苍白感,在HSV色彩空间的饱和度通道内提出基于大气散射模型的饱和度补偿方法,对初步去雾结果进行饱和度补偿,获得色彩鲜艳的无雾图像.与有代表性的去雾方法进行实验的结果表明,该算法可以有效地提高去雾速度,并在避免颜色畸变的同时获得高对比度和高饱和度的清晰复原结果.     

基于暗通道先验的单幅图像快速去雾算法

针对现有去雾方法计算成本高、色彩失真及去雾不彻底等问题,提出一种结合瑞利散射理论与暗通道先验的单幅图像快速去雾算法.对瑞利散射理论进行研究,设计一种简单而有效的改进大气光估算方法;建立暗通道先验模型,对初始透射率图进行估计,采用线性高斯滤波器对初始透射率图进行平滑处理;通过大气散射模型恢复无雾图像.通过户外模糊图像的定性和计算复杂度实验,将实验结果与其它算法进行比较,验证了所提算法的处理速度明显优于其它算法.     

雾天室外场景光照参数估计

在雾天情况下,雾对光线的散射使得室外场景的光照发生很大变化,太阳光和天空光的参数估计变得更为复杂.结合雾天情况下的大气散射模型,提出了室外场景的雾天基图像模型,并基于该模型提出了雾天室外场景图像光照参数估计算法.在已知场景基图像的条件下,利用迭代散射系数方法,优化求解雾浓度与场景深度图像,然后通过对去雾图像进行分解,获得最佳的去雾图像以及正确的光照分解系数.算法能够得到较为精确的雾浓度与场景深度图像.实验结果表明了算法的有效性.     

图像去雾透射率的优化算法

在雾、霾等天气条件下,大气粒子的散射作用导致图像严重降质。本文提出一种简单快速的基于物理模型的 图像去雾新算法,对大气散射模型进行化简,得到新的去雾模型。然后,利用暗原色先验方法估计大气光值A,并代入新的简 化模型,得到去雾图像。实验表明,该算法在处理速度和去雾效果上都优于现有算法。     

基于大气背景抑制的偏振去雾算法

提出一种基于大气背景抑制的偏振去雾算法,利用偏振成像探测系统获取任意多方向偏振图像,并对场景大气总光强及偏振度进行估计,利用景物偏振信息估算景物深度,同时对大气散射模型进行图像复原,以实现图像去雾。实验结果表明,该算法能有效改善薄雾条件下的景物视觉效果。     

基于相对透射率估计的快速图像去雾算法

针对暗通道先验算法中恢复效果偏暗以及运算时间过久的问题,提出一种基于相对透射率估计的单幅图像快速去雾算法。该算法在分析雾霾条件下场景深度与最小值图像关系的基础上,依据景深相对量初步估计透射率,利用改进的均值滤波器作精确化调整,最后根据大气散射模型复原清晰图像,并通过亮度增强改善其视觉效果。该算法对透射率的估计简单、有效,复原图像清晰、自然,并且具有较高的细节可见度和层次感。实验结果表明,该算法在去雾效果和处理速度方面均有很大改善,有利于实现实时性应用。     

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.