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.     

结合天空检测与纹理平滑的图像去雾

目的 针对已有图像去雾方法中存在的天空灰暗以及透射率分布与实际情况不一致导致的对比度增强不足等问题,以暗通道先验图像去雾方法为基础,提出结合天空检测与纹理滤波的图像去雾算法。方法 首先,设计了一个基于天空检测的大气光自适应估计策略,以天空区域亮度值较低的像素为依据估计大气光值,能够避免天空色彩失真,获得更明亮且干净的天空恢复结果;其次,对输入图像进行纹理平滑预处理以保持同一平面物体内的像素颜色一致性,并提出一个基于块偏移与导向滤波的透射率精确化计算策略,使透射率估值更符合深度信息的变化趋势,以提升无雾图像的对比度与色彩饱和度;最后,对复原结果进行联合双边滤波后处理,以降低噪声的影响。结果 本文算法得到的大气光估值更为合理,对于不符合暗通道先验的天空区域,能够取得更为自然的天空复原结果;本文算法得到的透射率的变化趋势与实际场景深度之间具有更高的一致性,对于符合暗通道先验的非天空区域,能够取得高对比度与高色彩饱和度的恢复结果。结论 本文算法在大气光与透射率的估值的准确性以及无雾图像的对比度与清晰度增强方面都得到了有效提升,具有较高的鲁棒性,适用于视频监控、交通监管和目标识别等户外获取图像的诸多应用领域。     

暗通道先验图像去雾的大气光校验和光晕消除

目的 针对暗通道先验图像去雾方法中存在的大气光误判以及光晕效应等问题,提出一种基于大气光校验和光晕消除策略的改进算法。方法 首先,采用基于支持向量机的大气光校验方法对候选大气光的有效性进行判断,剔除太阳光、车灯等高光区域的干扰;然后,采用基于块偏移的精细透射率计算方法获得边缘保持的透射率,极大地抑制了无雾图像中光晕像素的数量;最后,采用基于导向滤波的光晕像素检测和校正方法进一步消除了残留的少量光晕像素。结果 本文算法有效抑制了大气光的误判现象,大大消除了光晕效应,提升了无雾图像的细节可辨认度,最终获得的无雾图像细节丰富、颜色深度感饱满。结论 本文算法在无雾图像的可见度增强等诸多方面超越了已有的方法,在视频监控、交通监管和目标识别等领域具有较大实用价值。