基于暗通道先验的图像去雾优化算法

暗通道先验算法虽然在单幅图像去雾方面取得了一定的效果,但是该算法运行时间较长,另外对环境光的计算不太准确,不适用于天空区域,会导致复原图像色彩失真、亮度偏暗。针对这些缺陷,本文提出一种改进的White Patch Retinex算法,对原有图像去雾算法进行优化。首先,通过改进的White Patch Retinex算法计算出环境光。其次通过暗通道先验算法获得透射率。最后根据得到的环境光和透射率,求解大气散射模型,从而得到去雾后的图像。实验结果表明,该算法不仅运行时间较短,对分辨率为600×800的图像处理时间平均为5 s左右,且能解决天空区域失真问题,去雾后的图像具有较高的亮度和对比度。     

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。     

基于天空约束暗通道先验的图像去雾

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.     

一种改进的基于暗通道先验的快速去雾算法

针对暗通道先验去雾算法复杂度过高,存在大片天空区域不适用的情况,提出一种改进的基于暗通道先验的快速去雾算法。首先,通过对灰度图像迭代出最佳阈值将天空区域分割出来;然后采用文中提出的方法分别对天空和非天空部分求解大气光强度,以获得精确的透射率,为使图像边缘信息能够保留完整,采用梯度强化的方法对图像进行边缘锐化;最后通过大气散射模型恢复出无雾图像,采用自动色阶算法平衡图像亮度。实验结果表明,经过与4种算法对比后,能够较好的适用于存在大片天空区域的有雾图像,图像具有较好的视觉效果,能够保留图像的边缘信息、细节纹理,降低了处理时间,提高了运行效率,同时为后续的目标识别等领域奠定基础。     

结合天空区域分割的图像去雾算法

针对现有去雾算法在天空区域易失真和复原图像整体偏暗的问题,提出一种结合天空区域分割的图像去雾算法.该算法首先利用图像局部香农熵将原图像分割为天空区域与非天空区域;然后对相应的透射率分别进行求取,并利用快速引导滤波对最终的透射率进行细化处理,再采用四叉树搜索算法求取大气光值,最后利用暗原色先验模型恢复出无雾图像;另外对于整体偏暗的复原图像,则利用改进的局部对比度保留的非线性增强方法进行亮度调整.实验结果表明,与其它去雾算法相比,所提算法能更有效地复原图像;复原后的图像无颜色失真和光晕效应,而且清晰度和亮度更佳,整体视觉效果更加符合人眼视觉特性.     

基于多尺度Retinex和暗通道的自适应图像去雾算法

针对暗通道先验算法处理大片天空区域存在复原图像的可视化效果较差和图像细节信息不丰富等问题,提出一种基于多尺度Retinex和暗通道的自适应图像去雾算法。采用Canny算子对亮度分量进行边缘检测并利用多尺度Retinex算法消除亮度分量,采用交叉双边滤波优化暗通道的先验理论获得粗略估计的透射率,采用四叉树子空间搜索法选取全局大气光值。为了消除图像中复原图像整体较暗以及无法显示细节信息的现象,使用二维伽马函数校正亮度值,最终得到复原后的去雾图像。实验结果表明,所提算法可以有效恢复有雾图像的细节信息,去雾较为彻底,整体平滑,色彩明亮度较好,图像清晰自然。     

基于明亮区域分割的图像去雾算法

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。     

基于暗原色优化算法的去雾研究

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。     

基于改进暗通道算法的红外图像去雾

为了提高红外图像去雾效果,提出改进暗通道算法。首先利用近红外光在天空区域与非天空区域的穿透能力不同,天空区域的红外能量相对非天空区域能量较小,通过红外有雾图像的能量差异性划分为天空区域、非天空区域;接着天空区域的大气光值通过滑动窗口的像素亮度平均值计算,透射率考虑近红外波段衰减,非天空区域的大气光值、透射率通过改进暗通道算法计算;最后通过各区域大气光值、透射率恢复出无雾图像。实验结果表明,本文算法对红外图像去雾结果清晰,图像细节信息较好,评价指标较优。     

天空区域分割的暗原色先验去雾视觉优化技术

暗原色先验规律在天空区域的不适用,将会导致去雾后图像中的天空区域产生明显的噪声放大和色彩失真,为此提出基于天空区域分割的改进暗原色先验去雾算法.首先,采用将K均值聚类与增强边缘提取相结合的方法来进行天空区域分割,之后对有雾图像中天空区域的透射率进行修正,以得到改进的去雾后图像.该方法在天空区域分割的准确性上较好,去雾后图像不仅天空区域失真与噪声等显著减弱,还保证了远景清晰度.实验表明,该方法明显改善了去雾后图像天空区域的视觉效果并保留了远景清晰度,使去雾后图像显得清晰的同时表现得更加自然.     

基于快速引导滤波改进的暗原色先验去雾算法

针对目前单幅雾霾降质图像存在大面积天空域,导致暗原色失效复原图像失真以及去雾时间复杂度高的问题.提出一种基于暗原色先验和快速引导滤波的去雾方法,针对存在高亮天空域图像多尺度滤波采用自适应阈值分割得到天空域,在天空域求取精确大气光值,再将天空域和非天空域透射率有效归一化,最后采用暗通道图作为引导图快速引导滤波精细化透射率,最大限度保留边缘细节的同时有效降低时间复杂度.实验结果表明,该方法可以有效处理天空域,保持色彩和细节信息,在算法实时性上有明显优势.     

结合K均值聚类的暗通道去雾改进算法

针对暗通道先验去雾算法在处理单幅图像去雾时计算复杂度高且对于天空等高亮区域有局限性而易产生失真的问题,从暗通道模型出发,提出首先利用双暗通道拟合进行透射图估计,然后采用K均值聚类算法对有雾图像进行区域分类之后再针对天空区域估计出大气光强度的算法.该算法增强了图像的细节信息,并大大降低了计算复杂度,且提升了大气光强度估计值的准确性,有效抑制了高亮区域的失真.主观和客观评价表明,该算法能够取得比传统算法更好的去雾效果.     

图像去雾过程中的噪声抑制方法

大气中微小颗粒（如雾、霾等）的散射作用会使户外场景拍摄的图像发生退化,造成图像质量下降。图像去雾可以提升图像对比度,增加场景能见度,校正颜色失真,改善视觉效果。但是图像去雾经常会出现明显的噪声放大现象,尤其是无穷远处的天空区域最为严重。针对这一问题,提出了一种去雾过程中的噪声抑制方法。以传输率图像为指导,采用滤波半径变化的双边滤波对雾天图像进行模糊。再计算新的传输率图像,代入雾天成像模型,得到去噪后复原图像。结合噪声评价方法,实验结果验证了该方法的噪声抑制效果。     

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。     

基于天空区域识别暗通道算法的红外图像去雾

为了提高红外图像去雾的效果,提出天空区域识别暗通道算法。首先通过双阈值把有雾图像划分为天空区域、非天空区域、交叉区域;接着天空区域、非天空区域、交叉区域的大气光值、透射率采用不同的方法计算,避免了暗通道算法的局限性;最后给出了算法流程。实验结果表明,本文算法对含有天气区域有雾图像的去雾结果清晰,平均梯度、综合评价相比其他算法较好,本文算法对天空区域与非天空区域有比较复杂的交叉区域的红外图像去雾后的平均梯度值相比暗通道算法提高了28.02,综合评价值提高了19.88。     

基于FPGA的视频实时去雾算法及其硬件实现

单幅图像去雾技术虽然已经取得较大的进展,但是算法较为复杂,运行时间较长.为了实现视频实时去雾,以硬件实现为目的,对暗通道先验算法进行改进,降低其时间复杂度.提出了一种暗通道图优化方法,保留了图像的边缘信息,消除了光晕效应,省去了透射率细化的复杂操作;提出了适应于硬件实现的大气光值估计和调节及透射率补偿方法,解决了视频帧间闪烁及天空等明亮区域的色彩失真问题.基于现场可编程门阵列(FPGA)对所提出算法进行了硬件实现.结果表明,该算法可以实时处理帧速为60 f/s、分辨率为1 920×1 080的视频图像,相比传统去雾算法速度更快,去雾质量更高.     

分割映射的单幅彩色图像去雾方法

针对传统暗通道先验去雾方法在进行大气散射函 数估计时容易出现块状模糊效应的问题,提出了一种 基于分割映射的单幅彩色图像去雾方法。首先对前端采集图像进行近景与远景区域分 割,并基于分 割区域进行亮度信息的分段映射,通过分段计算获取大气散射函数的预测估计值;接着,采 用传统的导向 滤波方法对大气散射函数的估计值进行优化分析,进一步增强图像的边缘信息,改善在大面 积天空颜色情 况下图像边缘的块状模糊效应,提升含雾图像在突变区域的去雾效果。针对实际采集 的含雾图像进 行去雾效果分析和对比,分别基于图像的对比度改善量e、色彩自然度(CN I)、颜色丰富程度(CCI)以及计算耗时等4方面进行定量对比。分析结果表明, 本文方法很好地改善了图像的去雾效果,并进一步提升了运行的实时性。