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.     

反馈调节机制的暗通道去雾算法

针对暗通道图像去雾算法在处理不满足暗通道先验条件的明亮区域时,估计的透射率偏小,导致去雾后的图像与原图像相比,色彩和纹理平滑度出现较大偏差的问题,提出反馈调节的暗通道去雾算法。该算法首先通过暗通道算法对原始有雾图像进行去雾,反馈出去雾后的图像与原始图像纹理平滑度的差异,使用模糊C-均值聚类算法分割出明亮的区域;然后用高斯函数调整明亮区域偏小的透射率,使其更加接近实际的透射率;最后利用调整后的透射率求得清晰的无雾图像。实验结果表明,该算法可以有效地处理不满足暗通道先验条件的区域,使得包含明亮区域的雾化图像,去雾后的色彩更加符合真实场景,视觉效果也更好。该算法可以提高户外监视系统的鲁棒性。     

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.     

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。     

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。     

单幅图像快速去雾算法研究与实现

近年来,尽管图像清晰化算法取得了很大进展,但依旧存在去雾算法复杂度高、去雾时间长以及工程化实现难度大等问题。针对以上问题,笔者首先分析了现有去雾算法的模型,并简化了该模型,提出了用暗通道图中每一行最大值的平均值作为整体大气光照值,并在SoPC(System-on-a-Programmable-Chip,可编程片上系统)平台上实现了单幅图像去雾算法。经测试发现,在SoPC平台上求解暗通道图仅需要9个时钟周期,去雾算法的整体延迟时间为83个时钟周期,对800*600的图像只需要12 ms就能完成去雾处理,且每个像素点仅延迟2.075 us。     

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.     

有损压缩的视频图像去雾算法

传统的去雾算法对一般工业采集的有损压缩视频图像进行去雾,不仅不能满足实时性要求,而且会形成许多不规则区域,造成去雾后出现很多颜色不均匀的杂点区域,去雾效果不理想。文中提出利用小波变换可将图像分成高频和低频子带这一显著特点来帮助找出这些不规则区域,从而对不规则区域的透射率进行处理,再采用暗原色先验算法实现图像复原以后,消除颜色不均匀现象,最终对有损压缩图像获得理想的去雾效果。同时针对传统暗原色先验方法中的抠图算法需要耗费大量运算的问题,提出结合线性内插值平滑和阈值复原的方法代替抠图算法,有效减少存储容量,缩短计算时间,提高算法的实时性。仿真结果证明文中算法的有效性。     

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。     

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.     

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.     

基于图像分割的交通图像快速去雾算法

现有去雾算法较少考虑交通图像的特征,直接应用于交通图像去雾效果和实时性较差。针对这一情况,在充分分析了雾天交通图像特征的基础上,提出一种基于图像分割的交通图像快速去雾算法。算法首先采用改进的均值漂移算法分割出天空区域,然后在天空区域中较准确的估计出大气光强度值,最后采用基于双边滤波器的改进暗原色先验（DCP）算法实现去雾,并结合雾天交通图像的特征对去雾图像进行了后处理,增强了去雾效果。实验结果证明该算法实时性高且去雾效果好,在交通图像去雾方面所提出的算法的综合性能优于现有的同类去雾算法。