减少色彩失真的自适应单幅图像去雾算法

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。     

基于马尔科夫随机场框架的单幅图像去雾*

雾或霾等天气会降低场景的能见度,给机器视觉的后续处理造成影响。针对图像雾霾退化的恢复、及现有基于马尔科夫随机场图像去雾算法的缺陷,提出了一种新的基于马尔科夫随机场和暗通道先验的图像去雾算法。该算法以雾天条件下退化模型为基础,通过介质传输图和原始无雾图像的约束条件,利用暗通道先验获取介质传输图的粗估计,构造MRF框架下的代价函数。为使去雾图像保持更多的纹理细节,引入纹理检测函数改进代价函数,最终求得去雾图像和介质传输图。实验结果表明,本文方法可以得到较好的去雾效果,同时保持较多的纹理细节和更快的运算时间。     

一种快速的暗通道去雾算法

为了在保证暗通道先验假设去雾效果的基础上,加快处理速度,提出了一种快速去雾算法。首先,根据暗通道先验假设结合中值滤波得到透射图;再根据函数构造的思想对透射图进行精确化处理;最后,采用直方图非线性拉伸实现处理后图像亮度的调整。通过对大量雾天图像处理效果图与近年来一些去雾算法处理效果图的主观和客观比较表明,该算法在保证去雾质量的前提下,提高了速度,而且去雾后图像色彩鲜艳,细节清晰。     

基于逆通道与改进引导滤波的暗通道去雾算法

为解决暗通道先验去雾算法存在的透射率计算不精确和图像去雾后偏暗等问题,提出一种利用逆通道与改进滤波的暗通道去雾算法。根据雾天可见光的衰减特性,基于蓝色通道的逆通道得到修正的雾天图像暗通道图,通过在引导滤波中设置自适应平滑因子,滤波处理时检测图像边缘并利用局部方差自适应调整滤波强度,以获得更准确的透射率,同时选取图像中天空部分亮度最大区域的像素平均值作为大气光值,最终得到修复的去雾图像。实验结果表明,与基于边界限制的去雾算法和多尺度小波去雾算法相比,该算法的峰值信噪比和结构相似性值更高且均方误差更小,图像去雾效果更好,能较好保持图像原有信息。     

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。     

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。     

暗通道结合小波变换的雾天图像复原

在雾天条件下,由于大气中悬浮微粒的散射作用,经图像传感器获得的图像会出现能见度低、对比度差等退化现象。传统的暗通道先验算法虽然能得到较好的复原效果,但不具备实时性。针对传统去雾算法的缺点,提出一种暗通道结合小波变换的去雾算法。在小波变换的低频分量中应用暗通道先验原理得到初始传输图,再用形态学滤波修正白色区域的传输图,应用图像分割对天空区域传输图修正,最后用引导滤波对其进行细化,将修正后的传输图代入雾天成像模型得到复原后的图像。实验结果表明,修改后算法去雾时间仅为HE的1/20,复原后图像的可见边集合数与HE相差不大,平均梯度约为HE的1.5倍。     

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。     

基于高阶马尔科夫随机场的单幅图像去雾算法

针对基于暗通道先验的图像去雾算法先验信息不足和在天空等大面积白色物体区域失效的问题,提出了一种基于高阶马尔科夫随机场(MRF)的单幅图像去雾算法。首先根据雾天景物成像特点将雾霾图像分割为亮区域和暗区域;然后根据区域不同改进和衰减暗通道,并通过暗通道先验获取传输图;最后利用高阶MRF对传输图进行优化,解决其先验信息不足的问题。实验结果表明,本文算法可有效改善暗通道先验失效导致的去雾图像部分失真现象,同时恢复的图像清晰度更高、细节更丰富。     

野外视频监控图像去雾算法研究

在野外雾天环境下,由于大气粒子的散射作用导致图像降质严重,直接影响图像的视觉效果和应用价值,因此有必要对雾天图像进行去雾处理,以提高雾天图像的清晰度和保真度。为此,提出一种野外视频监控图像去雾新方法。基于暗原色先验去雾的原理,采用区域生长算法准确快速估计雾天图像的深度信息,应用雾天图像物理模型对图像去雾处理,并进行亮度补偿。实验结果表明,该算法能有效改善雾天图像的质量,大幅提高运算速度。     

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。     

基于暗原色先验原理的偏振图像浓雾去除算法

在浓雾天气下,针对基于常规偏振特性去雾算法去雾效果不理想的特点,提出了一种基于暗原色先验原理的颜色空间转化算法去除偏振图像的浓雾。相比传统的成像技术,偏振图像探测技术在复杂环境下的目标探测和识别处理具有独特的优势,偏振图像通常采用强度图、偏振度图、偏振角图来表征目标的偏振信息。为了达到偏振信息与去雾模型相结合的目的,采用一种颜色空间转化的方法,首先把偏振信息转化到HIS颜色空间对应的亮度、色度、饱和度等各分量中,再把HIS颜色空间映射到RGB空间;其次,结合雾霾图像的大气散射模型用暗原色先验原理求图像的暗通道图;最后,在图像的稀疏先验基础上用softmatting算法细化修正大气传输率。实验结果表明,在能见度很低时,去雾后图像的标准差、信息熵、平均梯度等指标比现有的偏振去雾技术提高很多,该方法能有效增强浓雾天气下图像的整体对比度,提高偏振图像的目标识别能力。     

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.     

一种基于改进的暗原色先验图像去雾方法

为了减小雾霾天气对户外视觉系统的影响,本文提出一种基于改进的暗原色先验图像去雾方法。首先,分析雾霾天气图像的成像机理;其次对传统的暗原色先验去雾原理和算法进行简单介绍和客观分析;再次针对传统暗原色先验去雾算法做了部分的优化和改进;最后采用不同的去雾算法对部分有雾图像进行仿真实验。结果表明,该方法可以明显地提高原始图像的清晰度和对比度。     

基于双边分解与$L_1$暗通道的战场图像增强算法

针对战场图像雾霾导致图像目标不清晰,影响目标识别及指挥决断的问题,提出一种结合双边分解与$L_1$暗通道的战场图像增强算法,利用双边滤波将图像分解为低频基础含雾图像及高频纹理含噪图像.对于低频图像,分割天空区域优化大气光计算,之后根据上下文约束构建$L_1$正则化方程精确求解透射率来改进暗通道先验模型进行去雾处理;对于高频图像,利用导向滤波进行噪声抑制与细节增强,将图像融合并进行双伽马校正得到最终图像,实现图像去雾与去噪的解耦合.将所提出的算法与现有的算法处理效果进行对比,应用于战场环境下图像的去雾,并运用客观评价因子进行分析,实验结果表明,所提出的算法可以有效去除战场图像雾霾,抑制噪声并增强视觉效果,且在客观评价因子方面优于现有算法.     

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。     

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.