基于物理模型的快速单幅图像去雾方法

在雾天环境下,获取的图像受到大气粒子散射的影响而导致对比度和能见度降低.针对该问题,提出了一种基于物理模型的单幅图像的快速去雾方法.该方法以大气散射模型为基础,引入暗原色先验规律求取全局大气光,利用双边滤波局部估计雾浓度,间接求取大气耗散函数,最终通过变换的大气散射模型恢复无雾图像.大量实验结果表明,该方法能够恢复出自然清晰的无雾图像,并能够较好地处理景深突变的边缘及远景处.此外,该算法在处理图像的运算时间上具有明显的优势,可满足图像实时处理要求.     

基于SoPC的视频图像快速去雾

针对现有图像去雾算法时间复杂度高,难于实时处理的问题,提出一款基于片上可编程系统(SoPC)的视频图像快速去雾系统。介绍了平台的软件流程和硬件结构,对暗原色先验和导向滤波理论进行深入研究,并将暗原色先验和导向滤波算法移植到所设计的SoPC平台上进行测试。测试结果表明,该系统能满足视频图像实时去雾的要求,并且恢复的图像清晰,对比度好,颜色自然。     

基于Wiener滤波的快速视频去雾算法

雾霾环境会极大的降低视频中事物的能见度。针对于目前去雾算法存在运算复杂度大、处理时间长的缺点,提出一种基于Wiener滤波的快速去雾算法,首先获取暗原色模型,通过Wiener滤波自适应获取透射率分布图并进行初级及深度去雾,最后通过自适应对数变换进行亮度调整,得到去雾后图像。实验证明,相比现有的先进方法,本文的算法具有处理速度快和去雾效果好的优点。     

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.     

一种单幅图像去雾方法

针对雾天图像时比度差、能见度降低的特点,提出了一种局部尘雾消除方法--LDOS.首先引入暗原色统计先验,说明有雾图像暗通道和其尘雾浓度图之间的近似关系.然后,针对以往的尘雾浓度估计方法存在估计结果粗糙、修正方法复杂、不易实现等问题,给出了一种新颖而有效的估计方法--中值滤波.该方法既能平滑尘雾浓度图,又能很好地保留场景...     

一种基于分割的图像去雾新算法

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.     

一种改进实时图像去雾的暗原色先验算法

针对暗原色先验图像去雾算法运行时间长,天空区域分割耗时,复原图像中存在方块效应以及整体偏暗等缺点,提出一种改进的实时图像去雾暗原色先验算法。在暗通道求取时,使用快速最小值滤波,加快传统暗通道求取最小值排序的时间;在大气光求取时,使用像素值限定的方法快速排除天空区域,使用暗通道图像剩余最亮部分对应原图像像素值的均值,有效避免原算法中求取大气光值过大导致复原图像失真的现象;在透射率的优化时,使用Sobel边缘检测与求取图像二阶导数图像,得到精细的透射率,改善了细化透射率的时间复杂度;对最终图像采取伽码变换,提高图像亮度。实验结果表明,与原暗通道先验算法相比,此算法有效提高了算法的实时性。     

一种改进的基于暗原色先验的雾天图像清晰化方法

为了提高雾天降质图像的清晰度,基于暗原色先验提出了一种改进的图像去雾方法。针对原算法对明亮区域敏感和运算量过大问题,首先提出天空区域自适应选择算法求取大气光强度,然后利用快速双边滤波算法修复透射率图,在保证去雾效果前提下大幅度降低了计算复杂度。针对去雾后的图像颜色较真实场景偏灰暗的问题,提出了一种简单有效的亮度调节方法。实验结果表明,该算法可以有效的消除灰白和明亮区域对大气光和透射率计算的影响,真实地复原场景的色彩和清晰度,同时,本文算法的时间复杂度与图像大小成线性关系,可以明显提升运算速度。     

铁路视频监控图像的一种暗通道去雾改进算法

针对采用暗通道原理的单幅图像去雾算法的处理效率,提出了采用采样变换图像获取透射率进行铁路视频监控有雾图像去雾处理的改进方法;该方法利用求取下采样透射率并利用插值还原透射率以估算无雾图像,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,具有良好的工程实用性.     

基于区间估计的单幅图像快速去雾

针对雾、霾等天气条件下捕获的图像存在严重降质现象,该文提出一种基于区间估计的单幅图像快速去雾方法。该方法从大气散射模型出发,基于暗通道先验理论,利用最小值滤波和灰度开运算,通过区间估计得到大气光值,同时得到介质传输率的初始估计值。通过对大气光照进行白平衡处理,从而得到简化大气散射模型。然后,利用简化大气散射模型和介质传输率的初始估计值,通过区间估计得到场景反照率的暗通道值,进一步得到介质传输率的粗略估计值。将介质传输率的初始估计值和粗略估计值进行像素级融合,通过联合双边滤波和值域调整得到介质传输率的最终估计值。最后,通过简化大气散射模型和色调调整得到去雾图像。实验结果表明,所提算法具有较快的运算速度,能有效提高去雾图像的清晰度和对比度,同时获得较好的色调保真度。     

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YUV色彩空间的暗原色单幅图像去雾改进算法

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。     

一种改进的容差机制图像去雾算法

针对经典容差机制图像去雾算法存在的对部分明亮区域透射率提升力度不够,难以彻底消除色彩失真问题,本文提出一种改进算法。将原算法中对明亮区域透射率根据容差进行双曲线提升修正变为线性提升修正,使透射率平稳提升,并适当增大了透射率提升力度,有效消除色彩失真。以方差和色调还原度作为图像去雾的客观质量评测指标,与暗原色先验算法和经典容差机制算法进行对比实验。实验结果表明,本文算法在改善明亮区域色彩失真及提高图像去雾效果方面优于对比算法。     

基于暗原色和加权形态学滤波的图像去雾算法

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。     

基于饱和度运算单幅图像去雾算法

在雾、霾等恶劣的天气条件下,大气介质中悬浮粒子的散射和吸收作用会严重退化户外拍摄图像,造成图像识别率降低.从单色大气散射模型和暗原色先验规律,提出面向视觉感知的HSI颜色模型的饱和度的新算法,从而实现图像去雾,对于去雾图像最小值像素点采用极大值和极小值进行估计,并对透射率进行修正.该算法能够有效地提高清晰度,能很好地运用于单幅图像去雾.     

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.     

基于FPGA的高清实时视频去雾系统的设计与实现

实现了基于Xilinx XC6SLX45 FPGA的高清实时视频去雾系统,详细介绍了系统的逻辑框架及主要的算法实现.首先,介绍了整个系统的硬件框架及FPGA内部的逻辑框架;其次,描述了改进的暗原色先验去雾算法,给出了在FPGA中的算法实现过程;最后,对系统进行测试.实验结果表明,该系统实现了预期的高清视频实时去雾,并具有自适应功能,去雾效果良好.     

基于FPGA的视频图像去雾系统的设计与实现

基于FPGA设计与实现视频图像实时去雾系统.该系统基于暗原色去雾模型,直接估算雾的浓度并恢复出高质量的去雾图像,具有并行运算能力强、接口逻辑丰富等特性,为构建实时、便携的视频图像实时去雾系统提供了一种有效、可行的解决方案.实验结果表明,通过合理的硬件架构设计,该系统完全可达到视频去雾的实时处理.