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.     

基于暗原色先验的雾霾天气图像清晰化算法

传统基于暗原色先验的去雾算法稳定且去雾效果好,但算法运行时间长。为在运算时间和图像清晰度之间取得平衡,在传统基于暗原色先验的去雾算法基础上,提出一种新的雾霾天气图像清晰化算法。算法在求原始有雾图像的暗原色时,将传统基于暗原色先验算法中固定的局部区域大小设置为随图像大小变化的值,从而增强算法的自适应性;设置大气光值的阈值,避免大气光估计值过高造成的去雾后图像整体向白场过渡;采用导向滤波算法代替传统基于暗原色先验算法中的软抠图算法,提升算法的运行效率;最后利用自动色阶算法调整去雾后图像颜色的明暗分布。实验结果表明,该算法输出的图像对比度、清晰度好,色彩保真度高,明暗分布合理,算法稳定且运行时间短,实现了清晰度和运算时间的平衡。     

基于暗原色先验的区域自适应图像去雾方法

在雾霾天气条件下,由于大气粒子的散射作用导致拍摄的图像严重退化。针对这一问题,提出一种简单有效的单幅图像去雾算法。设计晕光估计算子检测出晕光区域,在暗原色先验条件下,根据晕光估计值获取区域自适应融合权值,进而在不同区域采用不同的加权方式融合基于单像素估算的透射率与基于块状区域的透射率以获取精确透射率,有效地消除了晕光效应;最后增加参数限制透射率过低,保护了天空区域。实验表明该算法复原的图像清晰自然,尤其是在前景与背景的边缘处及天空区域能够达到很好的去雾效果。     

暗原色先验单幅图像去雾改进算法

目的为解决传统基于暗原色先验的单幅图像去雾算法实现效率低以及恢复雾化图像在天空、白云等明亮区域颜色失真的不足,提出一种改进算法。方法通过分块思想,完成透射率的空间自适应估计;通过判断大气光强度和暗通道差值绝对值大小来判断雾图中是否含有明亮区域。结果该算法不仅降低了传统算法的时间复杂度,而且弥补了传统算法在明亮区域透射率估计的不足。结论实验结果表明该改进算法可行、有效。     

基于薄云厚度分布评估的遥感影像高保真薄云去除方法

针对遥感影像薄云去除易出现地物失真的问题,在传统加性云污染模型的基础上提出了一种改进的薄云去除方法,即基于薄云厚度分布（HTM）评估的高保真薄云去除方法。首先,基于传统的加性薄云去除算法得到HTM,用整个HTM减去HTM中无云区域的平均值,使得HTM满足无云区域的薄云厚度接近于零;然后,对降质影像中的蓝色地物独立估计薄云厚度;最后,用降质影像减去最终优化的不同波段的薄云厚度得到无云影像。对多幅分辨率不同的光学遥感影像进行实验,实验结果表明,所提算法有效解决了蓝色地物失真严重的问题,改进了降质影像的薄云去除效果,提升了在无云区域的数据保真能力。     

基于暗原色先验的图像快速去雾

目的 针对暗原色先验去雾算法出现的边缘残雾、天空色彩失真以及速度较慢问题,提出一种快速有效的图像去雾算法。方法 舍弃传统分块的思想,采用逐像素处理的方法估计透射率,并对估计值过低的透射率进行适当的增强。大气光采用效率更高的四叉树算法来求解。结果 有效地解决了边缘残雾和天空色彩失真问题,相比其他算法,去雾后的视觉效果有所提升。透射率和大气光的求解速度都得到一定程度的提高,去雾速度是暗原色先验去雾算法的近4倍。结论 实验结果表明,本文算法在保证良好去雾效果的前提下能大幅提升去雾的效率,节省去雾所花费的时间。对于大部分有雾图像,本文算法都能够达到较好的去雾效果,但在处理具有较大景深的图像时,远景部分的去雾效果欠佳。鉴于速度上的优势,本文算法适用于对实时性要求比较高的去雾场合。     

结合天空识别和暗通道原理的图像去雾

目的 目前较为流行的去雾算法对天空区域的处理效果不佳,容易造成方块效应以及色彩严重失真.针对该问题,提出一种基于天空识别和暗通道原理的单幅图像去雾方法.方法 天空识别算法,将雾图分为天空与非天空部分,对其分别估计透射率图,通过大气散射模型得到复原图像;针对利用暗通道原理得到的去雾图像普遍偏暗的问题,对其进行色彩重映射,以增加图像亮度,提升图像视觉效果.结果 大量实验结果表明,本文算法复原的图像清晰自然,尤其是天空区域平滑明亮,取得了很好的去雾效果.结论 基于天空识别,提出了一种新颖的单幅图像去雾算法.与He Kaiming以及Tarel的算法相比,去雾后图像整体效果更佳.     

结合暗通道先验的光补偿快速去雾算法

针对暗通道先验单幅图像去雾算法去雾不彻底、天空区域偏色严重且去雾速度慢等问题,提出了一种结合暗通道先验的光补偿快速去雾算法。首先将二阶Butterworth高通滤波器引入同态滤波函数,在频域内对最小颜色分量进行增强,同时,平滑最小颜色分量中的光照,补偿局部区域因光照不足引起的图像质量下降;然后用双边滤波对其进行平滑处理,使光照在最小颜色分量图像上过渡更加自然;最后将处理之后的最小颜色分量作为引导图细化初始透射率。实验结果表明,与Tarel算法和中值滤波算法相比,该算法得到的去雾图像具有更好的视觉效果;与引导滤波算法相比,该算法去雾效果更为彻底,天空区域颜色还原准确,且运算速度更快。     

Accelerated haze removal for a single image by dark channel prior

Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering - Haze scatters light transmitted in the air and reduces the visibility of images. Dealing with haze is still a challenge for image...     

基于阈值分割的暗原色先验图像去雾方法

为解决传统暗原色先验去雾算法运算速度慢,处理结果中天空区域易失真的问题,提出了一种基于阈值分割的暗原色先验图像去雾方法。首先利用阈值分割将天空区域初步分割,然后引入参数[K]对天空区域再分割,精细透射率,解决了天空区域失真问题,同时利用快速双边滤波降低算法复杂度,提高了运算速度,最后通过Gray World假设进行图像增强,提高了复原图像的清晰度和色彩保真度,得到更为清晰的复原图像。     

基于暗通道先验的比值重估透射率去雾算法

针对暗原色先验去雾算法中雾霾图像明亮区域透射率估计过小,造成图像色彩失真的问题,提出一种新的基于比值重估透射率去雾算法。设定暗通道图与大气光强的差值阈值,利用预估透射率和全局透射率的比值重新估计透射率,从而改善明亮区域过小的透射率。实验结果表明,比值重估透射率去雾算法跟暗通道和容差机制去雾算法相比,该算法恢复的图像更接近于真实图像。     

基于暗原色先验的APEX图像复原算法

为满足有效性和处理速度的要求,结合暗原色先验的参数估计,将用于模糊处理的近似点扩展函数估计(APEX)用于天气退化图像复原。考虑到不同天气条件下、不同大小的图像其APEX参数不一致,算法能够针对不同浓度的沙尘、雾动态调整估计参数;而且与大多数多幅图像输入的复原方法不同,算法针对单幅图像进行处理。仿真结果表明算法具有很好的实用性。为进一步改善视觉效果,基于颜色恒常性能够均衡图像中光源颜色分量不均匀造成的影响,对复原图像进行了颜色恒常性处理。     

基于改进暗通道先验的交通图像去雾新方法

针对交通场景图像中由于雾霾导致的图像目标主体不清晰,影响监控效果的问题,提出一种基于导向滤波与自适应色阶调整的改进暗通道图像去雾新方法.首先,基于暗通道原理对原始图像进行映射处理,从而得到大气光成分与透射率的估计值,并利用多维导向滤波方法对大气透射率估计值进行优化处理;然后,根据图像降质过程的逆过程,求解雾霾图像清晰化处理初始结果;最后,利用多通道自适应色阶调整方法进一步优化初始结果,解决初始结果整体亮度较暗、不利于监控系统后期处理的问题.实验结果表明,清晰化处理后的图像具有较高的亮度和对比度值,较好地保留并增强了图像的边缘和细节信息,算法去雾霾效果显著,针对交通场景图像处理的自适应性较高.     

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...     

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。     

Fog removal in images using improved dark channel prior and contrast limited adaptive histogram equalization

Multimedia Tools and Applications - It is necessary to perform fog removal from an image based on the estimation of depth to increase the visibility of a scene. In this paper, we propose a new...     

基于暗原色先验的快速单幅图像去雾算法

针对基于暗原色先验理论的单幅图像去雾算法中,由于某些场景下的雾天图像存在大面积明亮区域（如天空、水面或者偏白色物体等）不满足暗原色先验假设,从而导致去雾处理效果不好的问题。基于暗原色先验理论,提出了一种改进的单幅图像去雾算法。首先利用统计截断的方法估计出大气光值;然后对暗通道图进行中值滤波得到粗略估计的透射率图,并对明亮区域的透射率图进行自适应校正处理;最后将这些参数带入大气散射成像模型完成去雾处理。实验结果显示,相较于原算法而言,所提算法可以准确地选取出天空区域的像素点对大气光进行估计,有效降低明亮区域的色彩失真。通过不同算法对不同室外场景下采集的雾天图像的去雾效果的对比可知,所提算法在对明亮区域的处理上更加合理,可以较好地处理一些带有光源的图像,恢复出的图像具有很好的细节保持,视觉效果显著提高。所提算法对含有大面积明亮区域的雾天图像具有很好的增强处理效果,可以为图像分割、语义检索、智能分析等图像处理工作提供有效的预处理手段,对于交通监管、视频监控、行车视频记录、视觉导航等研究领域具有重要的意义。     

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.     

改进的暗通道先验快速图像去雾算法

针对暗通道去雾算法复杂度过高的问题,提出一种基于暗通道的快速去雾算法。首先对图像分块处理,提高求取暗通道值的速度;接着采用线性插值算法平滑处理,消除块状效应;然后根据暗通道先验求得透射率;最终利用大气散射模型得到清晰无雾图像。实验结果证明,在保证良好去雾效果的前提下,相比原暗通道算法,所提算法复杂度被有效降低,去雾所需时间也降为原来的1/10左右,达到准实时。     

一种基于改进的暗通道先验的运动模糊核估计方法

传统的暗通道先验已成功地运用于单一图像去模糊问题,但是,当模糊图像具有显著噪声时,暗通道先验无法对模糊核估计起到作用.因此,得益于分数阶计算能够有效地抑制信号的噪声并对信号的低频部分进行增强,将分数阶计算理论与模糊图像的暗通道先验相结合,提出一种基于改进的暗通道先验的运动模糊核估计方法.首先,结合最大后验估计算法与分数阶暗通道先验,构建出运动模糊图像的核估计模型;其次,利用半二次方分裂法解决模型的非凸问题;最后,根据粗糙-精细的策略,利用多尺度迭代框架估计出准确图像的模糊核,进而利用非盲去模糊的方法求解清晰图像.实验结果表明:在有无显著噪声的模糊图像中,所提出的算法虽然所需计算时间较长,但是能够获得较为准确的模糊核,并且能够减少图像噪声以及振铃伪影,提高清晰图像估计的质量;此外,对于不同类型的模糊图像,所提出的算法也同样适用.