图像去雾透射率的优化算法

在雾、霾等天气条件下,大气粒子的散射作用导致图像严重降质。本文提出一种简单快速的基于物理模型的 图像去雾新算法,对大气散射模型进行化简,得到新的去雾模型。然后,利用暗原色先验方法估计大气光值A,并代入新的简 化模型,得到去雾图像。实验表明,该算法在处理速度和去雾效果上都优于现有算法。     

透射率与场景亮度分块优化的图像去雾算法

在图像去雾过程中,对大气光透射率估计不准确,会降低去雾图像场景亮度,并导致天空区域出现光晕现象。为此,提出一种基于分块优化透射率与自适应优化场景亮度的图像去雾算法。根据图像有雾程度评判标准对透射率进行分块优化,结合大气光强度求解大气散射模型获得无雾图像,并通过局部自适应调整图像灰度值来提高图像场景亮度。实验结果表明,相较于引导图滤波和对比度增加算法,该算法去雾后的图像更清晰,保边效果明显,且视觉效果更佳,适用于交通监管、安全监控和目标识别等应用领域。     

基于大气面纱优化和透射率修正的图像去雾

基于中值滤波的图像去雾算法不能有效去除细小边缘处的雾,且天空区域容易出现颜色失真问题。因此,提出了一种基于大气面纱优化和透射率修正的单幅图像去雾算法。首先基于阈值分割提取天空区域,并降低各颜色通道最小值图像中对应区域的灰度值,然后使用加权引导滤波得到优化后的大气面纱,从而得到较为准确的透射率,最后由大气散射模型得到复原图像。相比于其他算法,该算法在优化大气面纱的同时修正了透射率,在边缘处的去雾效果更加明显,同时解决了天空区域的色彩失真问题。     

基于自适应大气光校正的图像去雾方法

针对暗通道先验去雾算法的不足,提出一种自适应大气光校正的改进算法。利用四叉树算法粗略估计大气光,利用提出的自适应大气光校正方法校正粗略估计的大气光;利用均值滤波代替最小值滤波得到暗通道,进而得到平滑的透射率,该透射率不需细化;使用一种自适应透射率补偿方法对天空等明亮区域的透射率进行动态修正;根据大气散射模型复原出无雾图像,并对无雾图像进行色调调整,用来得到清晰明亮的输出图像。实验结果表明,该算法具有较快的处理速度,同时所恢复出的图像细节突出,具有较好的视觉效果。     

基于透射率归一化的单幅图像去雾算法

在有雾天气条件下拍摄的图像,由于光线在传播人过程中受到空气中悬浮颗粒的散射,导致图像内容模糊不清,颜色偏灰白色。为了恢复出清晰的图像,根据大气散射物理模型,提出一种单幅图像去雾算法。首先,该算法从大气散射模型出发,对大气光模型进行变形化简,得到新的去雾模型。然后对大气光值估计,并利用在局部统计上不相关性恢复透射率。最后,对透射率进行归一化处理,带入模型,得到恢复图像。实验结果表明,该算法能够很好地恢复图像的对比度和保持图像的真实颜色。     

结合透射率和大气光改进的暗原色先验去雾算法

针对暗原色先验透射率在明亮区域估计不足以及大气光误差问题,提出一种结合透射率和大气光改进的去雾算法。在分析高斯函数特点的基础上,依据有雾图像暗原色的高斯函数初步估计透射率,利用最大最小操作消除块状效应;然后,通过晕光算子与形态学膨胀操作获取大气光描述区域来获取大气光值;最后根据大气散射模型复原清晰图像。实验结果表明,所提算法能够有效去除图像中的雾气,浓雾图像恢复效果相比暗原色先验等算法更佳,且处理速度较快,便于实时应用。     

自适应校正透射率的暗通道先验去雾算法

针对暗通道先验算法复原后的图像在天空区域容易产生色彩失真和伪影的问题,提出了一种新的暗通道置信度计算方法,用以校正天空区域的透射率.根据观察,图像中亮度越高、饱和度越低的区域,越不满足暗通道先验的假设,利用二维高斯函数,结合有雾图像饱和度和亮度的特点,设计了一种新的自适应调参的暗通道置信度计算方法,对不满足暗通道先验区...     

基于自然场景统计的透射率优化图像去雾算法研究

针对有先验知识去雾算法的局限性,提出了一种基于自然场景统计的透射率优化图像去雾算法。该算法在判定有雾图像NSS特征与透射率相关性的基础上,构建了雾浓度透射率优化模型;通过敏感度和冗余度对比筛选NSS特征,从而提升算法去雾效率;对比实验结果证明,该方法去雾后的图像对比度与亮度都较高,远景区域也能较好去雾,很好地保留图像边缘的完整,避免了失真现象,且具有较高去雾效率。     

结合天空分割和局部透射率优化交通图像去雾算法

针对现有的去雾算法在处理交通场景图像时由于透射率估计与实际情况偏差较大,尤其交通图像含有天空区域时容易导致色彩失真和产生光晕效应等问题,在暗原色先验理论的基础上,提出一种结合天空分割和局部透射率优化的交通图像快速去雾算法。首先,采用大津算法(OTSU)将原始图像分割为天空区域与非天空区域;其次,对非天空区域,利用最大值滤波和引导滤波对其透射率进行优化,采用自适应参数调整的方法对天空区域的透射率进行修正;最后,对复原的图像利用限制对比度自适应直方图均衡法(Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization, CLAHE)调整色调,提高亮度。实验结果表明,对于天空区域,本文算法不但能有效减少产生颜色失真和光晕效应的现象,得到更为自然清晰的复原结果,对于非天空区域,复原结果的清晰度和对比度更高,而且,算法保持较高的运行效率,另外,去雾后的图像在方差、平均梯度、信息熵等指标上相对于暗原色先验算法、Tarel算法、Meng算法、Zhu算法和Berman算法均有所提升。本文方法可较好地复原雾天交通图像,能为雾天模糊的交通图像快速有效去雾复原提供重要有益的理论基础和技术支持。     

基于相对透射率估计的快速图像去雾算法

针对暗通道先验算法中恢复效果偏暗以及运算时间过久的问题,提出一种基于相对透射率估计的单幅图像快速去雾算法。该算法在分析雾霾条件下场景深度与最小值图像关系的基础上,依据景深相对量初步估计透射率,利用改进的均值滤波器作精确化调整,最后根据大气散射模型复原清晰图像,并通过亮度增强改善其视觉效果。该算法对透射率的估计简单、有效,复原图像清晰、自然,并且具有较高的细节可见度和层次感。实验结果表明,该算法在去雾效果和处理速度方面均有很大改善,有利于实现实时性应用。     

基于自适应阈值分割与透射率融合的图像去雾算法

利用暗通道先验去雾算法处理包含大块亮白区域的图像时,存在图像失真的问题。为此,提出一种改进的的单幅图像去雾算法。利用基于图像子块平均灰度值和标准差的四叉树分解方法得到大气光估值,通过图像暗通道直方图分布自适应计算分割阈值,据此将图像划分为亮白区域与非亮白区域。根据图像的灰度分布数据计算权重因子,将其融入透射率以提高图像边缘的平滑度。在此基础上,应用大气散射模型恢复无雾图像。实验结果表明,该算法能够有效解决天空区域色彩失真的问题,所得图像视觉效果明亮自然,图像交界景深突变处也较为平滑。     

一种改进的场景透射率修正图像去雾算法

在户外起雾的情况下,人们通过摄像机所拍摄的照片往往非常不清楚,照片通常呈现灰暗的色彩,图片的清晰度不高,很容易造成图像的一些信息丢失,难以被检测到。这使目标识别的难度大大提高,户外视频监控的有效性也被极大破坏。据此,提出了一种改进型的去雾算法。首先通过对场景透射率进行粗估计来得到一种块透射率,再对块透射率进行更深一步的细化处理来得到较准确的场景透射率,最后使用一种改进的容差机制修正场景透射率错误估计的区域来获得一个更加准确的透射率值。通过与已有去雾算法对比,验证了所提算法在图像去雾的各项指标中的优越性。该算法在图像去雾领域具有广阔的应用前景。     

基于补偿暗通道和透射率融合的图像去雾算法

针对暗通道先验算法去雾不彻底且透射率估计不准确的问题，提出了一种基于补偿暗通道和透射率融合的去雾算法。该方法首先用中值滤波补偿暗通道，解决复原图像边缘细节不突出问题；然后由补偿暗通道得到透射率的简单估计及白平衡得到透射率的模糊估计，将两者进行像素级融合，得到透射率的精确估计；最后根据大气散射模型恢复出无雾图像。实验结果表明，该算法获得了较为精确的透射率，复原图像有效消除了残雾和Halo现象，在天空区域有较好的色彩保真度，同时也有效提升了运算速度。     

基于双边滤波暗原色透射率细化的图像去雾算法

针对He算法中透射率存在斑块效应的不足,提出双边滤波暗原色透射率细化算法。在大气散射模型的基础上推导暗原色透射率;建立双边滤波权重因子,分析空间域核函数和值域核函数对滤波效果的影响,进而提取空域滤波半径和值域滤波半径。仿真实验表明,基于双边滤波的透射率细化效果优于He的算法,算法执行效率有显著提高。     

基于优化透射率的快速去雾方法

针对恢复后图像产生光晕和求大气光值时存在大量计算负担的情况,提出了一种的基于优化透射率的快速图像去雾新方法.采用直方图均衡化和双边滤波透射率修正机制来消除图像的光晕效应.此外,为了减少预估大气光值的计算负担,在大气模型的基础上,优化了大气光值的快速估计方法,使大气光值估计值更加准确.其次,为了改善去雾之后图片颜色暗淡的...     

透射率全局估计航空影像去雾算法

针对雾霾天气会导致航空影像的色彩失真、信息损失,对影像的后期处理和判读造成了负面影响,以暗原色先验为理论基础,结合航空影像的成像特点和景物内容特点提出一种针对航空影像的去雾算法。首先,获取航空影像透射率图并对其自动分割;其次,对影像透射率全局估计和局部优化;最后,根据大气物理模型对影像恢复处理。选取了山区、村镇、城市等各种场景近20组航空影像进行试验,从主观和客观两方面对算法效果进行评价,结果表明该算法具有处理效果稳定、鲁棒性强的特点。     

透射率全局估计航空影像去雾算法

针对雾霾天气会导致航空影像的色彩失真、信息损失,对影像的后期处理和判读造成了负面影响,以暗原色先验为理论基础,结合航空影像的成像特点和景物内容特点提出一种针对航空影像的去雾算法。首先,获取航空影像透射率图并对其自动分割;其次,对影像透射率全局估计和局部优化;最后,根据大气物理模型对影像恢复处理。选取了山区、村镇、城市等各种场景近20组航空影像进行试验,从主观和客观两方面对算法效果进行评价,结果表明该算法具有处理效果稳定、鲁棒性强的特点。     

改进大气散射模型实现的图像去雾算法

传统大气散射模型在图像去雾的求解过程中通常假设场景入射光为全局常量,然而这种假设并不合理,为此提出一种基于改进大气散射模型的图像去雾算法.首先基于亮通道先验和模糊聚类对雾图进行场景分类,并估计出各个场景的入射光照;然后根据光学辐射特性估计出场景结构,并利用雾气浓度估计模型进一步获得透射率的表达式;最后通过改进大气散射模型恢复出无雾图像.大量对比实验结果表明,该算法能够恢复出细节丰富、清晰自然的无雾图像,计算速度相对较快,能满足一般工程的实时性要求.     

大气光估计对单幅图像去雾复原的影响

对单幅图像进行去雾复原过程中,需要根据大气光进一步估计计算透射函数值,从而实现复原图像的求解。大气光估计过程中存在偏差,会直接影响透射函数的求解。针对这一问题,对户外图像去雾复原结果进行分析,通过综合比较不同大气光估计值对复原结果的影响,给出基于RGB条件对大气光进行估计的方法。实验结果表明,适当选取大气光估计的区域,能更加准确获得大气光的估计值,他得复原图像具有更好的视觉外观。     

YUV图像实时去雾算法的优化与改进

针对已有的基于DSP的实时去雾算法出现的问题进行优化和改进。在降采样倍数过大时,去雾效果会出现一些副作用,包括纹理细节丢失、块效应和亮度偏暗。针对这三个问题,本文采用均值降采样、双线性插值升采样、透射率补偿等方式进行优化。最终针对实际YUV图像进行了优化方法的实验,表明可以达到较好的去雾效果。