一种基于暗通道先验的快速图像去雾算法

目前针对单幅图像去雾处理,暗通道先验算法具有较好的效果,但处理时间长,需要很大的储存资源与计算资源.本文在暗通道先验算法基础上提出一种快速去雾算法,首先用"边缘替代法"代替原算法中的抠图处理,显著降低了计算复杂度;然后针对明亮区域暗通道失效情况,提出了一种基于双阀值的明亮区域识别方法和透射率修正机制,提高了暗通道先验的适用范围;最后对去雾图像再采用非线性对比度拉伸进行增强处理,改善了去雾图像的视觉效果.实验表明:本文算法不仅极大地降低了计算复杂度,而且去雾能力优于原算法.     

尺度自适应暗通道先验去雾方法

在雾、霾等天气条件下,大气粒子的散射作用使环境的能见度偏低,视觉系统采集到的图像严重降质。基于暗通道先验的图像复原方法因其去雾效果自然、约束条件少,且易于实现等优点而受到广泛关注。但是,该方法的去雾效果受尺度（暗通道的求解半径）影响很大,对于不同场景的图像,不存在一个普遍适用的最优尺度。针对该问题,文中提出一种尺度自适应方法,根据图像的颜色和边缘特征自适应地调节暗通道的尺度范围,得到像素级的暗通道求解尺度,兼顾大尺度求解色彩失真小和小尺度求解光晕失真小等优点。此外,针对暗通道去雾方法会使天空光估计点落到前景区域的问题,提出了一种改进的天空光估计方法,可使估计点鲁棒地落到与其物理意义相符的背景区域。对多种雾化场景图像的处理结果表明:文中方法适应性强、去雾效果自然,且对比度提升显著。     

基于暗原色先验去雾的改进算法

暗原色先验去雾方法在单幅图像去雾方面效果明显,但该方法算法复杂度高、处理耗时。针对该算法不足之处,在传统的暗原色先验去雾方法基础上,提出一种改进算法。改进算法通过高斯滤波和腐蚀对透射率图进行优化;同时,为避免原算法的冗余计算,采用了一种快速计算初始透射率方法;并且通过Gamma变换和对比度增强方法对去雾后图像进行亮度和对比度增强处理。实验结果显示,改进算法处理效果与原算法基本一致,算法效率得到显著提高,应用在视频增强领域可以达到准实时。     

基于暗通道先验的图像去雾算法改进

为了实现基于物理模型的图像复原去雾算法,文中提出了一种改进的基于暗通道先验的图像去雾算法。介绍了雾天图像退化模型和基于该雾天图像退化模型的几种去雾算法。详细介绍了何恺明提出的基于暗通道先验的去雾算法,该算法在估计光线传播图时使用的基于导向滤波的软抠图非常耗时,经过改进,直接使用景深估计光线传播图,算法运行时间大大减少。最后,使用MATLAB对改进的去雾算法进行仿真,并与原算法的运行时间进行比较。结果显示新方法对光线传播图的估计可靠,运行时间对比改进前大约下降60%,实时性大大提高。带有天空的有雾图像去雾后色斑和光晕大幅减少,取得了很好的效果。改进的去雾算法运行速度快、去雾效果好,新提出的光线传播图估计方法可靠,并且去雾过程中得到的光线传播图可以用于其他应用。     

基于暗通道先验图像去雾的方法改进

基于暗通道先验的规律在单幅图像处理中取得了很好的效果,但是在计算较高分辨率的图像时会消耗大量的内存,而且需要很长的计算时间。针对这一问题,文章提出通过小波变换提取图像的低频信息和高频信息。由于有雾图像的雾气信息主要集中在低频带区域,所以只需要对低频部分进行暗通道先验去雾,再和高频信息进行重构即可恢复无雾清晰图片。这种方法大幅减少了去雾的计算量,同时也减少了内存的消耗,而去雾效果和暗通道先验去雾差别不大。     

基于暗通道先验的图像去雾优化算法

暗通道先验算法虽然在单幅图像去雾方面取得了一定的效果,但是该算法运行时间较长,另外对环境光的计算不太准确,不适用于天空区域,会导致复原图像色彩失真、亮度偏暗。针对这些缺陷,本文提出一种改进的White Patch Retinex算法,对原有图像去雾算法进行优化。首先,通过改进的White Patch Retinex算法计算出环境光。其次通过暗通道先验算法获得透射率。最后根据得到的环境光和透射率,求解大气散射模型,从而得到去雾后的图像。实验结果表明,该算法不仅运行时间较短,对分辨率为600×800的图像处理时间平均为5 s左右,且能解决天空区域失真问题,去雾后的图像具有较高的亮度和对比度。     

区域分割优化的暗通道先验去雾算法

较为经典的去雾算法是暗通道先验去雾算法,但该算法会产生天空区域光晕失真现象。为此,提出区域分割优化的改进暗通道先验去雾算法。首先提出K均值聚类分割算法,得到区域类别标签图;以大气光值选取区域为掩膜,求出类别标签图中天空区域的类别标签值,依据二值分类法将类别标签图转换为包含天空区域和前景区域的二值图;然后对透射率图进行区域优化处理,克服暗通道先验去雾算法天空区域低估透射率的不足;最后将有雾图像代入有雾图像退化模型,还原出颜色逼真的无雾图像。利用不同去雾算法进行去雾对比实验,结果表明,该算法消除了天空区域的光晕失真现象,去雾图像细节获得明显增强,去雾效果优于其他去雾算法,实验验证了该算法的正确性和可行性。     

一种改进的暗通道先验去雾算法研究

为了解决经典暗通道先验算法颜色偏暗、过饱和,天空区域出现光晕、噪声等问题,提出了一种改进的暗通道先验去雾算法.首先,通过对大气光的物理意义进行分析,将图像天空区域的亮通道值作为估值;然后针对传统去雾方法先验条件改进透射率估计,根据Hue-Saturation-Intensity颜色模型的图像增强结果计算粗透射率;之后使...     

基于暗通道先验的短波红外图像去雾

针对短波红外成像系统在雾霾天气下存在图像质量模糊、分辨率低等问题,本文提出了一种基于暗通道先验理论的短波红外图像去雾算法。本文首先通过改进的暗通道先验得到暗通道图像数据,然后基于暗通道数据对大气光进行估计;为了避免目标局部高亮或细节模糊,采用引导滤波和多尺度Retinex(Multi-scale retinex,MSR)对透射率图进行细化和增强处理,最后结合大气散射模型来反演出去雾图像。实验结果表明,经此算法处理后的短波红外图像在主观视觉和客观指标方面均得到了较好的验证,去雾效果显著、细节特征丰富且明亮度适宜。     

基于暗通道原理的图像去雾算法改进研究

针对采用暗通道原理的单幅图像去雾算法的处理效率,提出了采用低分辨率暗通道模板进行有雾图像去雾处理的改进方法;该方法利用低分辨率图像估算大气透射率并利用插值还原模板分辨率以估算无雾图像,可以在保持处理效果的同时,有效节省图像去雾的处理时间及与对处理单元资源的需求;通过分析及仿真计算验证了该方法的有效性。该方法还适用于对高分辨率图像去雾处理,具有良好的工程实用性。     

基于天空约束暗通道先验的图像去雾

针对现有暗通道图像去雾算法存在的天空色彩失真,景物边缘光晕效应等问题,本文提出了基于暗通道理论的改进去雾算法.由于暗原色先验理论不适用于天空区域,本文将引导滤波用于天空区域的细化分割,准确估计包含天空区域图像的大气光照强度,解决了天空色彩失真问题;其次,利用中值滤波得到详细边缘信息,进而得到更为清晰的透射率,有效抑制了景物边缘光晕问题;最后针对去雾后图像偏暗的问题,在HSV空间对亮度分量V通道进行增强处理.实验结果表明,针对带雾图像,本文算法能够有效地去雾,改善天空区域色彩失真以及景物边缘光晕问题.     

结合图像分割的暗原色先验去雾算法

基于暗原色先验规律的图像去雾算法在进行暗原色通道计算时,用固定区域会造成介质透射率估算的不合理,从而导致最终去雾效果细节不清晰和在较远景深场景模糊的现象。采用基于图论的分割算法来确定取暗原色通道的区域,能根据景深的变化自适应地改变区域大小,避免了固定区域求取暗原色的带来的介质透射率估计不合理问题。通过实验分析和验证,证实了该算法能有效地改善雾天图像的退化现象和提高图像清晰度。     

基于改进暗通道算法的红外图像去雾

为了提高红外图像去雾效果,提出改进暗通道算法。首先利用近红外光在天空区域与非天空区域的穿透能力不同,天空区域的红外能量相对非天空区域能量较小,通过红外有雾图像的能量差异性划分为天空区域、非天空区域;接着天空区域的大气光值通过滑动窗口的像素亮度平均值计算,透射率考虑近红外波段衰减,非天空区域的大气光值、透射率通过改进暗通道算法计算;最后通过各区域大气光值、透射率恢复出无雾图像。实验结果表明,本文算法对红外图像去雾结果清晰,图像细节信息较好,评价指标较优。     

基于黑色通道的图像快速去雾优化算法

黑色通道优先算法在处理单幅户外场景图像去雾方面取得了一定的效果,但是该方法需要消耗大量的存储和计算资源,另外对天空区域的处理不够准确.本文仍然基于黑色通道先验知识,对图像边缘和非边缘分别采用不同的模板处理得到透射图,并通过分割天空区域或者雾最浓区域求得准确的大气光值,利用该方法可以恢复出和原方法基本一致甚至更准确的结果,并且可以大大减少消耗,提升计算速度.     

一种基于暗通道的航拍图像去雾算法

针对无人机航拍图像在雾霾天气下降质特点,提出一种基于暗通道先验原理的航拍图像去雾改进算法。根据大气物理模型和暗通道原理,对有雾图像进行自适应分块求取暗通道图;通过降采样得到初始透射率图,再应用导引滤波对投射率进行优化,同时利用最小值滤波和均值滤波求解大气光强;应用雾天模型恢复降质图像。通过实验对比验证,该算法简单且能够高效去雾,在客观评价指标上总体性能也优于其他算法。     

天空区域分割的暗原色先验去雾视觉优化技术

暗原色先验规律在天空区域的不适用,将会导致去雾后图像中的天空区域产生明显的噪声放大和色彩失真,为此提出基于天空区域分割的改进暗原色先验去雾算法.首先,采用将K均值聚类与增强边缘提取相结合的方法来进行天空区域分割,之后对有雾图像中天空区域的透射率进行修正,以得到改进的去雾后图像.该方法在天空区域分割的准确性上较好,去雾后图像不仅天空区域失真与噪声等显著减弱,还保证了远景清晰度.实验表明,该方法明显改善了去雾后图像天空区域的视觉效果并保留了远景清晰度,使去雾后图像显得清晰的同时表现得更加自然.     

Single Image Dehazing Based on Combining Dark Channel Prior and Scene Radiance Constraint

Images captured in foggy or hazy weather conditions often suffer from poor visibility.The dark channel prior method has well solved the single image dehazing problem in nature,but it is invalid when the scene objects are inherently similar to the atmospheric light and no shadow is cast on them.We propose an efficient regularization method by adding a scene radiance constraint and combing the dark channel prior to remove hazes from a sin-gle input image.The experiments show that this improved algorithm can deal with various levels of foggy weather conditions,as well as greatly enhance the image's visibility and details.In addition,the recovered haze-free image has little or no halo artifacts.