基于自适应指数加权移动平均滤波的快速去雾算法

经典的暗原色先验去雾算法易丢失图像细节信息,基于保边滤波的去雾算法虽可以有效保护图像细节,却耗时较长。针对以上问题,提出一种能够很好地保护图像边缘细节且耗时较短的自适应指数加权移动平均滤波算法,并与改进的暗通道结合,实现快速去雾。首先,对暗通道加以改进并求得透射率粗分布;再利用自适应指数加权移动平均滤波算法对透射率进行优化;之后修复明亮区域透射率,避免颜色失真;最后通过变换大气散射模型求解得到去雾图像。实验结果表明:本文算法具有很快的执行速度,且经本文算法处理后的去雾图像质量较高,在有效边缘强度、色彩还原能力、结构信息这三个无参考客观评价指标下均表现不错。     

采用暗态点光源模型的夜间去雾算法

针对夜间雾、霾场景下的去雾图像存在颜色失真、纹理损失、亮度低等缺陷,本文提出了一种采用暗态点光源模型的夜间去雾算法,通过构建夜间雾、霾场景的暗态点光源模型,利用联合双边滤波、限制对比度自适应直方图均衡化等算法对降质图像进行处理,结合大气散射模型得到去雾图像.实验结果表明,该算法的处理速度快、夜间去雾效果较好,较对比算法...     

采用自适应全局亮度补偿的夜间去雾算法

针对夜间雾霾天气情况下还原的去雾图像存在颜色失真、纹理损失严重、去雾效果差等问题,本文提出了一种夜间去雾算法,采用自适应全局亮度补偿、同态滤波、限制对比度自适应直方图均衡化算法以及联合双边滤波对降质图像进行处理,结合大气散射模型得到还原的去雾图像。实验结果表明,该算法的夜间去雾效果好、处理速度快,较对比算法在对比度、平均梯度以及信息熵上均有改善,有效减少了还原图像的颜色失真、纹理损失。     

暗原色先验自适应图像去雾方法

针对传统暗原色先验去雾算法存在的亮区域色彩失真、去雾参 数人工设定等问题,提出了一种基于暗原色先验改进的自适应图像去雾方法。首先,提出快 速OSTU法对雾霾图像亮暗区域进行自适应分割,并分区域获取亮暗区域的暗原色值;其次, 根据亮区域分布情况,对不同区域大气光强进行自适应估计;接着,通过分析雾霾图像直方 图特征,提出采用灰度集中度法自适应计算去雾系数;然后,运用色阶自适应调整方法进行 输出图像的色彩调整;最后,通过开展对比实验,验证了本文算法的优越性。主客观 评价结果表明:本文方法无需人为设定去雾参数,具有较好的 鲁棒性,可适用于多种浓度、 各种场景雾霾图像的去雾处理,获取的图像清晰、色彩自然,对比度高。     

一种基于降维滤波的快速去雾算法

为了达到单幅图像的快速去雾,提出了一种基于降维滤波的快速去雾算法.采用边界约束来求取透射率图,然后用降维滤波对透射率图进行优化,减少了计算量;通过自适应调节大气光值和透射率下限值优化了天空区域的失真;对去雾后的图像进行自适应Zadeh-X变换改善图像的视觉效果.通过对多种带雾图像实验表明该算法可以达到高速和高质量的去雾,并且适用于偏暗、偏亮和颜色不丰富的带雾场景.     

一种有效的双树复小波-Wiener滤波去噪算法

为了有效恢复被高斯白噪声污染的图像,将双树复小波变换和自适应Wiener滤波结合起来,提出了一种双树复小波-Wiener滤波去噪算法.仿真结果表明,利用该算法去噪后恢复的图像主观质量和峰值信噪比比基于正交小波变换的门限法和Wiener滤波法都要好.     

结合高斯滤波和导向滤波的单幅图像去雾算法

针对暗原色去雾后图像偏暗的问题,提出一种基于结合高斯滤波和导向滤波的单幅图像去雾算法。假设图像的最大值作为全局大气光强的初始值,然后使用高斯滤波获取分块图像的局部大气光强,使用最小值滤波获取分块图像的局部透射率。最后使用导向滤波分别对大气光强和透射率再次细化以处理分块后图像的边界跳跃问题。实验测试结果表明,所提算法去雾后的图像明亮度较高,视觉效果自然。     

结合暗通道的自适应MSRCR图像去雾算法

针对传统Retinex图像增强算法在图像去雾中无法对雾天图像实际情况进行去雾,导致增强后的图像出现光晕效应和细节丢失等问题,提出一种结合暗通道先验理论和引导滤波方法的自适应的多尺度Ret-inex图像去雾算法.利用子块平移部分重叠法将雾天图像进行分块处理;通过分析雾天图像的透射率和引导滤波尺度的相关性,利用最小二乘法构...     

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。     

基于改进脊波变换的红外视频图像高质量复原

为了实现红外视频降质图像高质量复原,采用一种基于改进脊波变换的图像复原算法来进行处理。该算法首先对降质图像进行改进脊波变换,然后提出一种具有加权改进自适应伪中值滤波算法对脊波系数进行处理,最后针对滤波后图像中时常出现的"环绕"现象,引入自适应Wiener滤波算法来抑制。进行了理论分析和实验验证,取得了相关模拟降质图像、真实降质图像以及峰值信噪比的测试数据。结果表明,该算法性能优于伪中值滤波以及两类脊波变换去噪算法。这对于实现红外视频降质图像复原研究是有帮助的。     

基于多尺度特征结合细节恢复的单幅图像去雾方法

为提高单幅图像去雾方法的准确性及其去雾结果的细节可见性,该文提出一种基于多尺度特征结合细节恢复的单幅图像去雾方法。首先,根据雾在图像中的分布特性及成像原理,设计多尺度特征提取模块及多尺度特征融合模块,从而有效提取有雾图像中与雾相关的多尺度特征并进行非线性加权融合。其次,构造基于所设计多尺度特征提取模块和多尺度特征融合模块的端到端去雾网络,并利用该网络获得初步去雾结果。再次,构造基于图像分块的细节恢复网络以提取细节信息。最后,将细节恢复网络提取出的细节信息与去雾网络得到的初步去雾结果融合得到最终清晰的去雾图像,实现对去雾后图像视觉效果的增强。实验结果表明,与已有代表性的图像去雾方法相比,所提方法能够对合成图像及真实图像中的雾进行有效去除,且去雾结果细节信息保留完整。     

Optimized contrast enhancement for real-time image and video dehazing

A fast and optimized dehazing algorithm for hazy images and videos is proposed in this work. Based on the observation that a hazy image exhibits low contrast in general, we restore the hazy image by enhancing its contrast. However, the overcompensation of the degraded contrast may truncate pixel values and cause information loss. Therefore, we formulate a cost function that consists of the contrast term and the information loss term. By minimizing the cost function, the proposed algorithm enhances the contrast and preserves the information optimally. Moreover, we extend the static image dehazing algorithm to real-time video dehazing. We reduce flickering artifacts in a dehazed video sequence by making transmission values temporally coherent. Experimental results show that the proposed algorithm effectively removes haze and is sufficiently fast for real-time dehazing applications.     

基于改进暗通道算法的红外图像去雾研究

为了提高红外图像去雾的质量,采用改进暗通道算法。首先通过图像自身调节来获得较准确的大气光强,利用原图暗原色图以及亮原色图的调节因子得到更加接近图像真实值的大气光强;然后均方差判断去雾图像区域块的对比度,通过透射率伸缩系数和透射率增减系数来调节透射率;接着为避免去雾图像画质偏暗,通过灰度值大小对图像亮度进行校正;最后给出了算法流程。实验仿真显示本文算法没有色彩失真现象,边缘细节处理更清晰明亮,平均梯度值最少为6.0,信息熵最少为7.5,峰值信噪比最少为17.6dB,能够满足红外图像去雾对清晰度、信息量的要求。     

Aethra-net: Single image and video dehazing using autoencoder

A fast and efficient video dehazing system with low computational complexity has a huge demand among drivers during hazy winter nights. There are only a few video dehazing models that exist in literature. Video dehazing requires the sequential extraction and processing of frames. The processed frames must be restored in the same sequence as the original video. However, the existing video dehazing algorithms suffer from color distortion due to the continuous processing of frames. They are not suitable for videos with dense haze. Furthermore, some dehazing systems require hardware, whereas the proposed model is completely software-based to reduce the computational costs. In this paper, an image and video dehazing system called Aethra-Net is developed. A gush enhancer-based autoencoder is modified to obtain the transmission map. The structure of gush enhancement module resembles the processing of light entering the human eye from different paths. The multiple blocks of Resnet-101 layers are employed to overcome vanishing gradient problem. The vessel enhancement filter is also incorporated to enhance the performance of the proposed system. The proposed model has a susceptibility to compute the dehazed images effectively. The proposed model is evaluated on various benchmark datasets and compared with the existing dehazing techniques. Experimental results reveal that the performance of Aethra-Net is found superior as compared to the existing dehazing models.     

一种快速的单幅图像去雾算法

为了解决基于暗原色先验的单幅图像去雾算法运行效率低,以及去雾后在图像的明亮灰白区域存在图像色彩失真的问题,提出一种快速有效的单幅图像去雾算法.该算法基于HSI色彩空间进行粗略的透射率以及大气光的估计;然后,用导向滤波对粗略的透射率进行平滑,再利用阈值法对灰白明亮区域的透射率进行修正,得到最终的透射率;最后,进行色彩调整得到复原图像.实验结果表明,本文算法具有很高的运行效率,能有效提高复原图像的清晰度和对比度.     

自适应高斯融合双通道的去雾算法

针对传统图像去雾算法存在的对比度下降和颜色偏移等问题,提出一种结合高斯融合的自适应双通道雾霾图像复原算法。首先,考虑到大气光应小于有雾图像最大值,且大于有雾图像最小值,根据亮度控制因子自适应控制的方式得到融合中通道,并获得中通道下的局部大气光;其次,提出双通道线性传输,即用最大值通道辅助完成线性传输,再用高斯函数加权融合的方法实现清晰图像最优通道估计,从而得到最优透射率;最后,结合复原模型恢复清晰图像。实验表明,所提方法有效解决了图像对比度下降与颜色偏移等问题,去雾效果良好、亮度适宜且颜色保真度更高。另外,该方法在定量指标上同样具有优越的表现。      

结合区域生长与容差机制的暗通道去雾算法

针对传统的暗通道先验算法在处理带有大面积天空区域的有雾图像时出现明显的块效应、色彩失真和亮度偏低等问题,提出了一种结合区域生长与容差机制的去雾算法。首先通过灰度图腐蚀求出暗通道;接着利用种子区域生长法分割出天空区域,并把天空区域的平均灰度值作为大气光值估计;然后结合大气散射模型得到粗略的透视率,并采用改良的容差机制和引导滤波对透视率进行修正和细化;最后,引入Retinex法对图像进行后处理,进一步调整色彩和亮度。实验结果表明,本文提出的去雾算法对带有天空区域的图像去雾效果明显,天空区域的色彩有了显著改善,图像整体清晰明亮。     

基于显著性权重的多曝光融合的单幅雾天图像复原算法

传统暗原色理论的相关算法,在处理雾天图像时会产生颜色的畸变和亮度的损失,针对该情况,该文提出基于权重多曝光融合的单幅雾天图像复原算法.首先通过雾天图像的直方图分析,获取全局大气背景光值的区域.其次构造一种新的Kirsh算子的高阶差分滤波方法,优化透射率图像.最后设计一种基于显著性权重的多曝光图像融合方法,提高处理后图像...     

基于天空区域分割与置信度图导向融合的去雾方法研究

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。