暗通道先验在雾化图像复原中的应用

目前,基于暗通道先验的去雾算法是目前最有效的单幅图像去雾方法之一.文中研究比较了各种基于暗通道先验的雾化图像去雾技术;由于采用软抠图算法的暗通道先验去雾算法时间复杂度太大,文中提出利用自适应中值滤波实现对透射率的平滑与细化,以提升去雾算法的速度;提出了一种具有鲁棒性的大气光值求取方法.实验结果表明,文中所提方法能实现雾化图像的有效去雾,能保证去雾图像的清晰度,大幅提高暗通道先验去雾算法的速度,具有一定实用价值.     

基于暗通道先验的自适应超像素去雾算法

传统基于暗通道先验的图像去雾算法不能有效去除有雾图像在景深突变处的雾点,边界处容易引起光晕效应,对此提出一种基于暗通道先验的自适应超像素去雾算法.首先,在暗通道的获取过程中引入自适应方法判断当前像素邻域内是否具有多个景深物体,若仅存在相同景深物体,则直接求取此像素的暗通道,若存在多个景深物体,则引入超像素分割算法区分不同景深物体,减小景深变化对暗通道获取的影响,以求取更准确的暗通道;然后,估计粗略的透射率,并根据上下文约束细化透射率;最后,通过图像降质的逆过程求解去雾图像.实验结果表明,所提出的算法与暗通道先验单幅图像去雾(DCP)算法、基于边界邻域最大值滤波的快速图像去雾(EMDCP)算法、基于自适应暗原色的单幅图像去雾(ADCP)算法、带边界约束和上下文正则化的高效图像去雾(BCCR)算法相比,可将客观质量综合评价准则提高10%,能够抑制光晕效应,提高有雾图像的视觉效果.     

基于优化后透射率和半逆法的暗通道图像去雾方法

为了解决去雾过程中图像边缘产生光带的情况和去雾之后图像整体变暗的现象，提出了一种新颖的基于优化后透射率和半逆法的图像去雾算法。首先，针对图像边缘处暗通道失效情况，运用透射率修正机制来消除边缘处的光带现象，从而提高暗通道先验的适用范围；其次，从大气散射模型出发，利用半逆算法得到大气整体光照值；最后，针对去雾之后整幅图片颜色变暗淡的现象，采用基于小波变换的图像对比度算法来进行增强处理，改善去雾图像的视觉效果。实验结果表明，该算法能够更有效地去雾，而且去雾能力优于原算法。     

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。     

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。     

基于暗原色先验的单幅图像快速去雾算法

针对雾天环境下图像清晰度降低以及色调偏移问题,提出一种基于暗原色先验的单幅图像快速去雾算法。首先使用灰度开运算代替最小值滤波得到粗略暗通道图,根据方差标记出雾天图像各个景深突变区的位置,并对突变区的暗原色值进行细化求解;其次求解出透射率的粗略估计并使用引导滤波来进行优化;然后使用一种自适应的容差机制对天空等明亮区域的透射率进行动态修正;最后利用大气散射模型复原出无雾图像。实验结果表明,与几种典型的图像去雾算法相比,所提算法具有较快的处理速度,同时得到的复原图像细节突出、色彩丰富。     

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.     

基于改进暗通道和导向滤波的单幅图像去雾算法

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.     

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。     

基于补偿暗通道和透射率融合的图像去雾算法

针对暗通道先验算法去雾不彻底且透射率估计不准确的问题，提出了一种基于补偿暗通道和透射率融合的去雾算法。该方法首先用中值滤波补偿暗通道，解决复原图像边缘细节不突出问题；然后由补偿暗通道得到透射率的简单估计及白平衡得到透射率的模糊估计，将两者进行像素级融合，得到透射率的精确估计；最后根据大气散射模型恢复出无雾图像。实验结果表明，该算法获得了较为精确的透射率，复原图像有效消除了残雾和Halo现象，在天空区域有较好的色彩保真度，同时也有效提升了运算速度。     

基于线性映射的暗原色快速去雾

针对雾天图像对比度、清晰度低等问题,提出一种基于暗原色先验去雾的快速算法。根据给定的判决条件,通过四叉树估计大气光值;利用雾天图像和恢复图像之间的线性关系,使用一种线性映射得到初始透射率,并使用容差对其修正;对修正后透射率进行高斯滤波,根据大气散射模型得到恢复图像。仿真结果表明,该算法在保证去雾效果的同时,拥有较高的算法效率。     

基于暗通道先验的图像去雾方法研究

针对多发性的雾霾天气下获得的图像质量退化问题,雾天退化图像的去雾复原技术引起广泛关注。在充分分析雾天图像特点的前提下,研究暗通道先验算法在图像去雾中的应用并借助Matlab平台实现仿真验证。首先将采集到的雾天图像载入系统,然后使用暗通道先验算法处理图像。实验结果证明,该方法具有良好的去雾效果,处理后的图像不仅更加清晰,同时增强了细节信息,提升了图像的利用价值。     

单幅图像快速去雾算法

目前去雾算法主要有通过暗原色和对图像颜色通道处理等方法,但是这些方法去雾效率不高,从而导致实用性不强,针对此弊端提出了一种基于单幅图像的快速去雾算法。大气光估计运用改进的暗通道方法,先对颜色通道进行最小滤波,然后取最小滤波的最大值作为大气光的估计值;透射率估计运用物理模型均值滤波,先根据数学模型转换,然后进行一次均值滤波,再用偏移值来修正带透射率的估计值。算法简单快速有效,具有实用性。对实验结果进行定性定量分析,证明与其他算法相比,所提算法具有更好的去雾效果和更快的处理速度。     

G-SVD:一种基于高斯卷积和SVD的暗通道去雾算法

由于传统的暗通道去雾算法的结果存在块状效应,影响图像可视性,且该算法难以处理浓雾图像,提出了一种基于高斯卷积和奇异值分解(Singular Value Decomposition)的暗通道去雾算法:G-SVD.首先将整个图像拆分为RGB 3个通道,再使用高斯卷积按照滑动窗口法预估每一通道单个像素点的大气环境光;再对比3个通道的环境光大小,选取最小值为该像素点的大气环境光;同时引入偏差系数作为辅助参数,以增加去雾图像能见度;最后将图像通过SVD去噪,提高图像质量.实验结果表明,本文算法有效地解决了现有去雾算法中存在的块状效应;此外,还从信息熵、峰值信噪比(Peak Signal-to-Noise Ratio,PSNR)和结构相似性(Structural Similarity,SSIM) 3个方面定量对比分析算法性能,验证了该算法的有效性和优越性;在避免图像畸变的同时,提升了浓雾图像的去雾效果.     

基于暗原色先验与变分正则化的图像去雾研究

现有雾天图像处理方法能够实现较好的去雾效果,但会丢失部分细节并产生噪声放大的问题。将暗原色先验与基于TV、BH规则项的变分模型相结合,提出一种新的变分去雾模型H-TVBH。根据暗原色先验原理估计图像的初始透射率,采用四叉树分解估计大气光值,将初始透射率和大气光值输入H-TVBH模型中,采用分裂Bregman算法和快速傅立叶变换并引入辅助变量和Bregman迭代参数,通过交替迭代求得优化后的透射率和去雾图像。实验结果表明,H-TVBH在增强图像对比度的同时能够有效抑制图像中的噪声,保留图像的纹理细节,使去雾图像更加清晰自然。     

基于半反图像的导向滤波光补偿快速去雾算法

针对传统的基于暗原色先验的单幅图像去雾算法速度慢、效率较低,去雾不彻底以及在明亮区域颜色失真等问题,提出了一种基于半反图像的导向滤波光补偿快速去雾算法,将经过阈值调整的半反图像作为导向图,通过引导滤波得到大气散耗图,根据大气散射物理模型恢复清晰图像,并将恢复的图像进行参考白光补偿得到最终的去雾图像.实验结果表明:算法不仅降低了传统算法的时间复杂度,而且有效恢复了场景的对比度和饱和度,近景去雾彻底,远景去雾效果提升明显.     

双边滤波与暗通道结合的图像保边去雾算法

目的 图像去雾领域越来重视去雾过程中对图像边缘细节的恢复和保护,针对现有主流的基于模型的有雾图像复原算法,基本都是对介质透射率进行直接求解,即先预估透射率,再细化抠图,运算量很大的问题,提出利用双边滤波方式进行介质透射率的间接求解,用以简化去雾算法时间复杂度。方法 利用双边滤波方式对介质透射率的求解,是先估算出较精确的大气散射函数及大气光值,然后间接求出透射率,其避免了采用软件抠图的方式对介质透射率进行细化的过程,提高了算法的时效性。结果 选取两组户外有雾图像进行实验,并从得出的透射率图、复原效果及运算时间进行了对比分析。本文算法能得到较为清晰的透射率分布图,并且改善了预估透射率图中的块状现象;本文算法对透射率细化的同时,还起到了平滑图像边缘的效果;耗时方面,本文算法对大小为608×456像素的图像恢复耗时为1.803 s。结论 本文算法对有雾图像进行全局清晰化处理的同时,重点恢复有雾图像的局部细节,复原结果能更好地保持图像边缘的效果,更适合运用到基于图像检测类的系统中去。     

基于暗原色先验的图像去雾改进方法

本文基于大气散射模型, 建立了雾天图像复原的关系, 以暗通道原理作为基础知识, 复原雾天图像. 对不符合暗原色先验假设的大片浓雾及天空区域, 分析图像失真的原因, 通过引入容差参数来修正透射率, 防止天空区域的去雾程度过大, 从而提高含天空区域图像的复原效果. 为了避免大气光强过高, 去雾程度加强, 本文设置了大气光强的阈值, 并采用自动色阶算法对复原后的图像的色调分布进行相应调整, 使复原图像更自然, 增强其视觉效果. 完成图像去雾算法验证流程设计, 实现参数可调. 通过主观与客观的分析方式对3种算法进行性能验证与分析, 证明了改进后的算法优于前两种算法, 能够达到明显去雾的效果.