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雾天图像增强具有重要现实意义。由于现有的图像去雾算法在提升图像全局对比度的能力上存在不足,为此将暗通道先验去雾算法与直方图均衡化算法的各自优势进行整合,该文提出一种雾天图像增强新算法。首先,分别采用基于导向滤波的暗通道先验去雾算法和基于HSV色彩空间的直方图均衡化算法处理雾天图像;然后,基于修正的透射率图构造权值因子,将上述两种处理结果加权融合,得到输出图像。仿真实验结果表明,该算法比现有去雾算法具有更高的标准差、平均梯度与信息熵,具有更好的全局与局部对比度增强效果。算法运行时间主要依赖于图像去雾环节,处理一般尺寸图像能够满足实时要求。 相似文献
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在雾天环境下,大气介质中悬浮颗粒的散射作用导致图像质量严重下降,限制了其使用范围,因此对雾天图像进行去雾处理是必要的.根据暗原色先验去雾的原理,在局部区域内基于图像分割的思想来较准确快速估计雾天图像的传播图,然后应用大气散射模型对雾天图像进行去雾处理,并通过直方图拉伸来增大处理后的图像的对比度.实验结果表明,该算法能有效去除雾气对图像的影响,与传统去雾算法相比较,具有较快的处理速度和较强的实用性. 相似文献
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《无线电通信技术》2019,(4):445-452
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。 相似文献
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针对基于传统的暗原色先验去雾算法中,由于某些场景下的雾天图像存在大面积明亮区域无法满足暗原色先验的假设,导致去雾效果不佳。文中就此问题提出了一种改进的去雾算法,基于McCartnet的理论建立大气散射模型,根据暗通道理论粗略估计透射率,之后引入容差参数并设置阈值,重新计算明亮区域的透射率,从而实现对明亮区域透射率的自校正。针对于复原图像色彩较暗的问题,采用改进的线性亮度调整方法来调节图像的亮度。实验结果显示,相较于原算法而言,改进算法可以有效的对大气光值进行估计,降低明亮区域的色彩失真,复原的图像可以保持足够的亮度,同时不丢失图像的细节,视觉效果显著提高。 相似文献
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为得到更清晰的复原图像,提出了一种基于暗原色先验理论图像去雾的改进算法。先将原始雾天RGB图像转化到YUV色彩空间,在Y(Luminance)通道中,对像素点进行区域划分,只使用属于同一区域的像素点来计算该方块的暗原色,同时在Y通道计算大气光值;最后,通过修正复原图像的计算公式,来校正亮区域色彩失真。与基于引导滤波及RGB色彩空间的暗原色去雾算法相比,本文算法具有更好的去雾效果。 相似文献
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基于暗通道先验的去雾算法总是存在复原结果中天空区域处理不佳等问题,为了进一步优化对传输函数的估计,本文提出一种基于置信度图导向融合的传输函数优化方法。首先,将雾天图像的天空区域分离出来,以达到对天空区域的优化;计算窗口级暗通道与像素级暗通道,以平滑传输函数在物体边缘并保留小于窗口尺寸的细节特征;最后,计算窗口级暗通道与像素级暗通道之间的置信度图,以其为导向对两者进行融合得到优化的传输函数图,实现图像去雾。实验结果表明,本文算法可达到很好的复原结果优化效果。 相似文献
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针对暗通道先验去雾中存在的光晕和色彩失真问题,提出一种基于明亮区域分割的图像去雾算法。首先通过亮度阈值分割和区域生长将雾天图像分割为明亮区域与非明亮区域;然后用亮通道先验和超像素分别改进明亮区域和非明亮区域透射率的计算公式;再用加权融合的方法将这两个区域的透射率进行融合得到粗略的透射率,使用引导滤波对其进行优化,同时对雾天图像进行四叉树分割,取最终分割区域像素的亮度平均值为大气光值,通过大气散射模型复原去雾图像。实验结果表明,改进后去雾图像的峰值信噪比与改进前相比提高了6.5%,信息熵提高了2.1%,新增可见边之比提高了5.5%,梯度均值提高了5.3%。本文改进算法能够解决暗通道先验去雾中的问题,得到清晰且对比度高的去雾图像。 相似文献
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传统的一阶马尔科夫随机场在图像先验信息表达和对图像整体的约束上能力有限,同时基于暗通道的去雾算法在天空等大片白色区域处理效果存在偏差。针对以上问题,该文提出一种基于Color Lines 的高阶马尔科夫随机场去雾算法。该算法通过引入对颜色失真具有很好鲁棒性的Color Lines 先验条件,初步校正经暗通道获取的传输图,然后利用高阶马尔科夫随机场优化传输图,获取最终精确的去雾图像。实验结果表明,与已有算法相比,该文算法具有更强的普适性,可提高雾天图像的清晰度,同时恢复更多的图像细节等信息。 相似文献
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暗原色先验去雾方法在户外场景图像去雾方面取得了一定的去雾效果,但该方法在估计近景局部高亮物体透射率时会产生严重误差。本文针对暗原色先验方法的不足首先利用图割理论对粗透射率图进行分块,并使用指导滤波器对细化透射率图进行校正,最后将校正的透射率图带入有雾图像成像模型求得清晰无雾图像。通过将基于暗原色先验的方法、局部对比度最大化的方法和本文中的改进方法进行了实验并对实验结果进行了分析,结果表明本文中的图割分块校正透射率的方法能够更有效地复原因雾霾影响的单幅降质图像。 相似文献
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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. 相似文献
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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. 相似文献
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基于暗原色和加权形态学滤波的图像去雾算法 总被引:2,自引:1,他引:1
针对雾天图像能见度低、对比度差的特点,提出一种自动消除雾的方法:基于暗原色和加权形态滤波的增强算法。首先引入暗原色先验信息,然后利用形态学滤波方法估计雾浓度图。该方法既能平滑雾浓度图,又能很好地保留场景的边缘,使估计出的雾浓度图更加精确。最后恢复去雾图像。实验结果表明,该方法简单快速有效,能够很好地达到去雾目的,并且较好地保留图像边缘细节。 相似文献
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针对暗原色先验模型对于图像明亮区域不适应,暗原色估计偏大,导致透射率估计偏小,出现色彩失真现象,本文介绍一种新的暗原色修正方法。提出一种逆暗原色概念,将雾化图像的暗原色与逆暗原色进行融合处理得到一种新的修正暗原色,从而获得比较真实的明亮区域透射率,有效消除了明亮区域的色彩失真。以有效细节强度、色调还原程度、结构信息及综合测评作为图像质量评价指标,与目前流行算法进行对比实验,本文算法的色调还原程度指标平均值提高41.1%,综合测评指标平均值提高48.7%。实验结果表明,本文算法在改善明亮区域色彩失真及提高去雾图像总体质量方面优于目前流行算法。 相似文献
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《Journal of Visual Communication and Image Representation》2014,25(2):445-453
In this paper, we propose an efficient method to remove haze from a signal image based on the atmospheric scattering model and dark channel prior. Our approach applies a weighted technique that automatically finds the possible atmospheric lights, and mixes these candidates to refine the atmospheric light. Then, difference prior, a novel prior processing method, is employed for the estimation of the transmission that mitigates the halo artifact around the sharp edges. This method requires a low computational cost and is suitable for real-time applications. The experimental results show that our approach obtains the comparable results as compared with previous methods. 相似文献