基于暗原色先验的一种快速图像去雾方法

为了改善雾天环境下退化图像的视觉效果,结合雾天成像模型和暗原色先验的规律,提出了一种快速的单一图像去雾算法利用暗原色先验对大气参数进行估计,选取图像中满足条件的像素点进行透射率的估计,并据此计算图像中其它像素点的透射率,从而大大减小了图像透射率估计运算量,最后根据大气参数和透射率计算得到清晰化的图像。实验结果表明,该算法相对于传统的单一图像去雾方法具有处理速度快和效果好的特点。     

基于邻域相似性的暗原色先验图像去雾方法

针对雾天图像对比度和颜色严重退化的问题,提出了一种应用暗原色先验去雾的简便方法。该方法首先根据暗原色先验得到雾天透射率图;然后,通过暗原色值与邻域暗色值的差值来判断边缘,取颜色最相近点的暗色值为新的暗原色值,同时利用暗原色图像直方图自动获得大气光线值;最后,根据大气散射模型得到清晰图像。实验证明,该方法能够有效去除雾对图像的影响。     

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。     

单一图像的快速去雾算法

为了改善雾天环境下退化图像的视觉效果,结合雾天成像模型和暗原色先验的规律,提出了一种快速的单一图像去雾算法。利用暗原色先验对大气参数进行估计,选取图像中满足条件的像素点进行透射率的估计,在此基础之上利用多元线性回归分析得到回归方程,并据此计算图像中其它像素点的透射率,从而大大减小了图像透射率估计运算量,最后根据大气参数和透射率计算得到清晰化的图像。实验结果表明,该算法相对于传统的单一图像去雾方法具有处理速度快和效果好的特点。     

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。     

基于物理模型的低照度图像增强算法

针对低照度图像反转后为与雾天图像相似的伪雾图,其雾的浓度由光照情况而非景深决定这一特点,提出一种基于物理模型的低照度图像增强算法。该算法根据光照情况给出一种更加准确且快速的新方法估计伪雾图的透射率。首先,采用暗原色先验规律对伪雾图的环境光值进行估计,并基于光照情况对透射率进行估计;然后,基于大气散射模型还原出无雾图像;最后,对无雾图像反转得到低照度图像的增强结果,并对该结果进行细节补偿得到最终的增强图像。大量实验表明,与基于暗原色先验的增强算法、基于去雾技术的增强算法及带色彩恢复的多尺度Retinex算法相比,该算法处理效率更高且效果良好,信息不会丢失,可有效提高图像分析识别等系统的工作效率。     

雾天降质图像的去雾复原新算法

针对雾天可见光图像对比度低,成像效果差的情况,提出了一种图像去雾新算法。该算法在暗原色先验知识的基础上,结合引导滤波函数,解决了雾天图像场景透射率不精确的问题。算法结果与暗原色先验方法得到的结果相比,复原效果明显,不仅还原了雾天场景的轮廓和颜色信息,而且对不同材质的物体表现更佳,使得去雾后图像的可视性增强,更加贴近真实场景。同时,对于浓雾天气条件下获取的图像,去雾能力显著,计算效率更高,大大降低了去雾算法的复杂程度。     

基于暗原色和直方图匹配的雾天图像增强算法

针对雾天图像景物容易退化的问题,提出一种基于暗原色和插值直方图匹配的雾天图像自适应增强算法。该算法基于暗原色先验信息寻找并分割出图像中的天空区域,利用插值直方图匹配方法对非天空区域进行自适应增强处理,采用主成分分析方法将处理前后的图像信息进行融合。实验结果表明,该算法不仅能避免天空噪声对图像的干扰,而且能有效提高图像对比度,获得满意的图像视觉效果。     

提高特殊场景下图像质量的图像复原算法

本文首先分析基于暗原色先验去雾算法的基本步骤,然后提出一种提高特殊场景下图像质量的图像复原算法.该算法先对特殊场景下的图像进行反转操作,然后利用反转操作后的图像与雾天图像具有相似特征的结论,将改进的暗原色先验理论算法用于反转后的图像,从而使特殊图像的质量得到提高.本文通过改进暗原色先验去雾算法参数的获取,同时将图像中天空区域和非天空区域分开处理,得到了很好的视觉效果,也降低了算法的复杂度.     

基于暗原色先验的图像快速去雾

针对雾天图像饱和度和对比度较低,提出一种基于暗原色先验和透射率权值的改进算法。估计大气光的取值范围,根据该范围确定大气光值,通过判定因子区分出暗原色失效区域;对该区域透射率进行基于透射率权值因子的调整;采用快速引导滤波细化透射率,并结合大气散射模型恢复图像。该算法能在去雾过程中对可调参数进行自适应选取。实验结果表明,该算法效率较高,且复原的图像细节丰富、颜色自然,视觉效果提升的较为明显。     

一种基于暗通道优先和双边滤波的遥感图像 增强方法

提出了一种基于暗通道原理和双边滤波的遥感图像增强算法。由于暗通道模型的softmatting过程计算复杂性高,本文使用双边滤波代替softmatting以用于透射图的优化,提高了计算效率。针对将暗通道原理应用于遥感图像增强时所产生的色彩失真现象,提出了透射图的改进算法,提高景深图像的取值,同时约束其最大值不大于1。实验结果表明,本文的算法能够有效地增加图像对比度,使图像更符合视觉特性,适用于遥感图像的可视化增强。     

暗原色先验与NL-CTV模型相结合的图像去雾方法

鉴于暗原色先验算法能复原不同雾浓度和场景深度的图像,而基于非局部算子概念的NL-CTV（Non-Local Color Total Variation）模型能较好地保持图像边缘和纹理等特征,融合暗原色先验与NL-CTV模型,提出了一种新型单幅彩色图像去雾模型。通过暗原色先验得到精确的大气光强度和大气传输函数,然后推导包含大气光强度和大气传输函数的非局部能量泛函,再通过引入辅助变量和Bregman迭代参数,为其设计相应的快速split Bregman算法来求解该模型。将该算法与He算法、暗原色先验和Retinex算法的实验结果进行分析比较,从而验证了该模型不论从视觉上,还是客观数据上都要优于其他两种算法。     

单幅图像的景深曲面拟合算法

随着我们对外景图像的质量要求越来越高,对有雾图像的去雾显得尤为重要。基于暗通道先验信息,在对大量有雾图像的雾气浓度分布分析后,总结出雾气分布与暗通道图像的关系,对暗通道图像进行三维曲面拟合估计图像景深。该算法兼顾去雾效果和处理效率,使得在原暗通道算法的基础上实时性得到大幅提升。     

结合暗通道原理和双边滤波的遥感图像增强

目的 在遥感应用如目视解译等任务中,需要提高遥感影像的视觉质量,为此提出一种基于暗通道原理和双边滤波的遥感图像增强算法。方法 由于暗通道模型的softmatting过程计算复杂性高,故使用双边滤波估计大气光幕,进而获得优化透射图,代替He算法中softmatting过程,提高了计算效率。针对将暗通道原理应用于遥感图像增强时所产生的色彩失真现象,提出透射图的改进算法,提高景深图像的取值,同时约束其最大值不大于1。最后,基于景深图像和暗通道原理获得增强后的遥感图像。结果 实验结果表明,本文算法能够有效地增加图像的对比度。与基于双边滤波单尺度Retinex图像增强、四尺度Retinex增强、直方图均衡化及MSRCR增强的结果进行了比较,实验结果验证了算法的有效性。结论 本文模型能够使处理后的遥感图像更符合视觉特性,以便于目视解译与分析。该算法适用于遥感图像的可视化增强。     

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。     

基于引导滤波改进的暗原色去雾算法

针对雾天条件下户外图像存在清晰度降低和色彩偏移的现象,提出一种基于引导滤波改进的暗原色去雾算法。首先,采用暗原色先验理论估计出粗透射率,通过灰度的引导图像对粗透射率进行引导滤波的细化处理;然后,对图像中暗原色失效的区域进行判定,利用调整因子对该区域的透射率进行修正;最后,通过大气散射模型获得复原图像,并对HSI颜色空间进行亮度均衡化,使复原图像得到增强。实验结果表明,该算法能复原出细节突出、色彩自然的图像,具有较高的运算效率。     

基于暗通道原理从单幅遥感影像估计山脉高程的方法

根据单幅遥感图像估计高程信息可以应用于滑坡、泥石流等自然灾害的检测,因此,提出了一种基于暗通道原理的单幅遥感图像高程值提取算法,并对山脉的阴影部分进行了改进。运用了暗通道原理,同时给出了一种克服山脉阴影影响的解决策略。对大量山脉遥感图像进行了定量和定性分析,提出的算法能够得到较准确的山脉相对高程信息。综上所述,改进算法能够有效提取出包含阴影的单幅山脉遥感图像的高程信息。     

基于超像素的均值-均方差暗通道单幅图像去雾方法

雾、霾天气会引起图像严重降质.本文假设局部雾浓度恒定,认为暗通道优先的有效性随景深递增呈指数衰减,其比例大小可间接反映雾浓度高低.在此基础上提出一种基于超像素的均值-均方差暗通道单幅图像去雾算法.首先通过超像素分割得到景深恒定的小区域,接着在每个区域内计算均值-均方差暗通道:用均值替代最小值抑制景深突变处的光晕效应,同时采用均方差对其进行修正纠正景深无限远处的偏色问题,由此生成的透射率在超像素内保持不变且更加精细、准确.实验结果表明该算法在雾浓度较大时能够显著提高大景深图像的可见性.     

Variational Formulation of Dark Channel Prior for Single Image Dehazing

In this paper, we analyze the single image dehazing problem and propose a new variational method to solve it based on the dark channel prior. In the analysis section, we determine the influence that error in estimation of parameters of the haze degradation model has on the reconstructed image and give conclusions that can be used in designing a dehazing method. After that, we use those conclusions to bias our variational method as well as create a smooth variant of the dark channel prior, so it can be directly used in variational methods as well as potentially deep learning methods. We compare the proposed method quantitatively on a synthetic hazy image dataset as well as qualitatively on real-life hazy images.