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.     

基于改进暗通道和自适应容差的图像去雾算法

传统暗通道去雾算法计算的透射率图存在块效应,易造成复原图像白边现象,同时图像中天空、白云等明亮区域不适用暗通道原理,易引起去雾图像失真。本文结合引导滤波和自适应容差机制提出了一种基于多尺度暗通道和自适应容差的去雾算法,可有效避免以上问题。首先,计算3种不同尺寸滤波窗口下的透射率初估计,并对估计结果进行有效融合;接着,通过引导滤波对透射率进行细化,以获得鲁棒性和准确性更好的多尺度透射率图;然后,引入自适应容差策略对图像中明亮区域的透射率进行修正;最后,由于暗通道去雾图像整体亮度偏暗,因此对去雾图像的亮度和对比度进行亮度补偿。实验结果表明,采用不同算法对不含和少量天空区域的图像去雾,信息熵约提高0.2 bit/symbol,平均梯度约提高0.5,PSNR约提高8 dB。对较多和大量天空区域图像去雾,PSNR约提高3 dB,SSIM约提高0.1。较好地实现了去雾图像细节清晰、颜色可靠且明亮区域去雾效果良好等要求。     

基于双通道及图像质量评价模型的去雾方法

针对传统暗通道先验去雾算法易产生明亮区域失 真、去雾图像整体偏暗等问题,提 出一种基于双通道及图像质量评价模型的去雾方法。首先,划分出图像的明亮区域与非明亮 区域;其次,利用双通道先验算法准确估计出大气光值;接下来,将暗通道先验的透射率作 为非明亮区域的透射率,在明亮区域单独构建透射率,将二者融合细化,得到带有参数的透 射率;最后,通过构造参数驱动图像质量评价模型,迭代选取最优的无雾图像。实验结果表 明,算法去雾效果良好,可以有效地抑制Halo效应,避免区域的失真,改善复原图像 的综合质量。     

一种改进的暗通道先验去雾算法研究

为了解决经典暗通道先验算法颜色偏暗、过饱和,天空区域出现光晕、噪声等问题,提出了一种改进的暗通道先验去雾算法.首先,通过对大气光的物理意义进行分析,将图像天空区域的亮通道值作为估值;然后针对传统去雾方法先验条件改进透射率估计,根据Hue-Saturation-Intensity颜色模型的图像增强结果计算粗透射率;之后使...     

基于双重暗通道结合与高斯加权的去雾改进算法

针对暗通道先验算法去雾后图像存在伪影和景深突变处留有残雾的问题,提出一种基于双重暗通道结合与高斯加权的去雾方法.分别利用超像素块滤波和中值方块滤波求取两层暗通道,对两层暗通道进行像素级结合并构造高斯加权函数进行加强,然后采用引导滤波优化透射率图.把雾图转化到HSV空间并提取包含天空等的白色区域,引入概率函数取白色区域前10％像素点的明度分量平均值作为大气光估计值.实验结果表明,所提算法能较好地保留图像细节并去除景深突变处的残雾,同时能改善伪影现象.     

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。     

融合双尺度暗通道的单图像去雾方法

针对使用单一尺度滤波窗口计算暗通道的去雾方法会使去雾图像产生光晕的问题,提出融合双尺度暗通道的单图像去雾方法。该方法使用大、小两种尺度滤波窗口,分别计算两个暗通道及其最大值滤波结果,并实现了大尺度暗通道与两个最大值滤波结果的融合,以融合后的暗通道计算透射率,并进行幂函数调整和向导滤波,最后以优化后的透射率实现图像去雾。实验结果表明,该方法能很好地消除景深边缘的光晕及天空区域的彩色斑块,恢复后的图像有理想的亮度和对比度,且算法实现简单。     

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...     

基于二次约束与雾气分布的图像复原算法

针对最小滤波导致的光晕、伪影及透射率估计不足引起的天空失真等问题,提出了一种基于二次约束与雾气分布的去雾算法.首先,利用Canny检测算子得到有雾图像的粗纹理分布,在场景深度的基础上得到有雾图像的雾气分布图.其次,根据图像特征,提出了一种基于自适应雾气系数的二次约束模型,估计出清晰图像的最小通道图,并利用大气散射模型得到粗略透射率.然后通过自适应下边界约束与双边滤波进行透射率优化,并通过形态学操作改进局部大气光.最后根据复原模型得到去雾图像.实验表明,所提算法在主、客观评价中均取得了理想的效果,较好解决了去雾图像中的光晕、伪影与天空失真等问题.     

区域分割优化的暗通道先验去雾算法

较为经典的去雾算法是暗通道先验去雾算法,但该算法会产生天空区域光晕失真现象。为此,提出区域分割优化的改进暗通道先验去雾算法。首先提出K均值聚类分割算法,得到区域类别标签图;以大气光值选取区域为掩膜,求出类别标签图中天空区域的类别标签值,依据二值分类法将类别标签图转换为包含天空区域和前景区域的二值图;然后对透射率图进行区域优化处理,克服暗通道先验去雾算法天空区域低估透射率的不足;最后将有雾图像代入有雾图像退化模型,还原出颜色逼真的无雾图像。利用不同去雾算法进行去雾对比实验,结果表明,该算法消除了天空区域的光晕失真现象,去雾图像细节获得明显增强,去雾效果优于其他去雾算法,实验验证了该算法的正确性和可行性。     

基于模糊集分类的单幅图像去雾算法

针对高亮度区域导致大气光强度A 计算不准确以及复原图像颜色失真影响图像去 雾效果的问题,提出一种基于模糊集分类的单幅图像去雾算法。首先从暗通道模型出发,对 图像进行分割并采用基于模糊集理论的图像分 类算法确定符合暗通道先验理论的非明亮区域,避免了天空等高亮区域对大气光强度计算 的影响;然后利用快速双边滤波方法既具有平滑效果,又具有边缘细节保持的特性,估计大 气耗 散函数,进而精确恢复场景透射率;最后由大气散射模型复原图像,并进行基于人眼视觉的 亮 度、色调的调整,修正图像中颜色失真区域,提高视觉效果。与经典算法相比,本文算法在 细节、色彩保真度具有较大改进。     

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。     

基于暗通道原理的图像去雾算法改进

本文基于暗通原理改进的去雾算法针对透射率细化过程比较耗时的问题,通过结合Retinex算法进行改进;针对暗通道去雾类似区域出现颜色失真、色偏效应,采用分割出天空区域在求取大气参数A,提高求取大气参数A的精度,并结合阈值法对透射率加个增幅项;针对暗通道去雾处理后的图像有偏暗的现象,采用自适应对数映射算法进行色调调整。该改进算法能较好的还原出无雾图像,并具有很好的保留边缘细节信息等特性。     

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。     

基于均值不等关系优化的自适应图像去雾算法

针对暗通道先验去雾算法的不足,如天空区域透射率估计过小和在景深突变处易发生光晕效应,该文提出一种新颖且高效的去雾算法。首先通过几何分析建立雾图对应无雾图像暗通道图的平面扇形模型,然后设定一种新型的高斯均值函数,对其标准差进行自适应处理,用以估计扇形模型的上下边界值,通过引入均值不等关系对两侧边界进行逼近,拟合出最优无雾图像暗通道图,进一步求得最佳透射率,同时也改进局部大气光的探索方法并复原出最终结果。实验表明,与其它一些经典算法相比较,所提算法能广泛适用于各类图像,去雾程度彻底且效果清晰自然,具有较低的时间复杂度,有利于实时处理。

     

一种改进的透射率分布估计的夜间图像去雾算法

针对基于暗通道先验理论（dark channel prior, DCP）的去雾算法在处理夜间有雾图像时细节信息缺失、光源区域的纹理受损严重的问题,本文提出了一种改进的透射率分布估计的夜间图像去雾算法。通过引入暗态点光源模型、暗通道可信度权值因子和伪去雾图像,结合夜间图像成像模型,获取改进的透射率分布,对夜间降质图像进行去雾处理。实验结果表明,经本文算法处理后的图像在纹理细节上损失小、图像清晰度高,图像明暗对比度得到较好的拉伸,可以实现夜间有雾图像的有效去雾。     

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。     

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。     

基于双通道先验和光照图引导滤波的图像增强

针对低照度图像增强过程中存在的光晕伪影、边缘细节丢失和噪声放大等问题,提出了一种结合双通道先验和光照图引导滤波的图像增强算法.传统去雾物理模型仅基于暗通道先验进行图像增强,局部区域景深不同,进而导致图像过曝和光晕伪影等问题.针对该问题,采取亮暗双通道结合的方法求取大气光值和透射率.对于边缘信息易丢失的问题,采取光照图梯...