利用分割中值滤波和透射率补偿的图像去雾

为了增强雾天退化图像的质量,提出基于分割中值滤波和自适应透射率补偿的单幅图像去雾方法．首先提出分割中值滤波策略,通过对“暗通道先验+引导滤波”去雾方法估计的透射率进行滤波,去除其中不必要的纹理细节,同时保留深度突变的边缘信息;然后提出自适应透射率补偿方法,无须进行天空分割,而通过构造补偿函数对透射率进行提升,以校正明亮区域的色彩失真;同时给出简单有效的函数参数自动确定方法,提高了算法的适应性．由实验结果可以看出,该方法通过精确估计透射率,有效地增强了去雾图像的对比度,改善了天空区域的颜色失真．同时该方法适应性较强,对包含和不包含天空的图像,都可得到更为清晰的去雾结果．     

一种基于自适应大气光和加权引导滤波的夜间图像去雾算法

夜间图像去雾对于夜间场景下无人驾驶、交通安防等有重要的工程应用价值。针对暗通道先验算法在夜间雾天场景下的失效问题,提出一种基于自适应大气光和加权引导滤波的夜间图像去雾算法。该算法首先基于图像亮度和饱和度联合求取信道图,并将信道图作为引导图对原图像进行引导滤波得到大气光分布图,为解决暗通道先验在图像亮区域的失效问题,引入亮通道先验矫正亮区域的透射率,为优化亮、暗通道透射率的融合,建立一种基于分段伽马矫正的融合权值计算方法,用于亮区域透射率的权值计算,并利用该透射权值加权得到图像的初始透射率;然后利用加权聚合引导滤波代替引导滤波细化初始透射率,通过基于相似度为滤波中心像素的邻域像素赋予权值,并在滤波聚合阶段采用加权聚合代替均值聚合,解决引导滤波弱化细小纹理而引起的边缘模糊问题;最后将复原图像转换到HSV空间,对亮度分量V进行均衡化调整,并对均衡化前后的图像进行线性加权获得最终复原结果。实验结果表明,所提算法大气光分布图估值合理,可有效反映夜间多光源场景下的大气光分布情况,图像亮、暗区域透射率计算准确,复原图像去雾彻底、纹理清晰,与经典算法对比显示,复原结果的峰值信噪比、信息熵、平均梯度和方差的最大提升幅度分别为49.4%、18.3%、172.3%、115%,综合指标优于所对比的算法。     

一种自适应暗通道先验去雾算法

基于暗通道先验的图像去雾算法是一种简单有效的图像去雾算法,但该算法在处理较高分辨率的图像时,时间复杂度较高,复原后的图像亮度偏低,且在处理具有大面积白色明亮区域图像时存在色彩失真的问题。针对这些问题,本文提出了改进的自适应暗通道先验去雾算法,新算法引入自适应的指导滤波法代替原算法中的软抠图法,提高算法的计算效率的同时获得最优滤波窗口半径。同时,新算法还通过改进透射率图估计方法,弱化对明亮区域的去雾处理,避免过增强,并调整图像亮度,优化去雾结果。通过合成雾图和真实场景雾图实验验证了新算法的有效性。合成雾图实验中采用全参考评价方式,在清晰的无雾场景上模拟雾的形成,计算加雾前与使用不同算法去雾后图像的绝对差值进行比较。真实场景雾图实验中,采用基于人类视觉感知的CNC(Contrast-naturalness-colorfulness)综合评价体系,计算同一雾图在不同算法去雾后图像的CNC指数。实验结果表明,在相同图像分辨率条件下,本文提出的自适应算法不仅去雾后图像视觉效果更加理想,而且处理时间大为减少。     

自适应暗通道先验去雾算法

基于暗通道先验的图像去雾算法是一种简单有效的图像去雾算法,但该算法在处理较高分辨率的图像时,时间复杂度较高,复原后的图像亮度偏低,且在处理具有大面积白色明亮区域图像时存在色彩失真的问题。针对这些问题,本文提出改进的自适应暗通道先验去雾算法,新算法引入自适应的指导滤波法代替原算法中的软抠图法,提高算法的计算效率的同时获得最优滤波窗口半径。同时,新算法还通过改进透射率图估计方法,弱化对明亮区域的去雾处理,避免过增强,并调整图像亮度,优化去雾结果。通过合成雾图和真实场景雾图实验验证了新算法的有效性。合成雾图实验中采用全参考评价方式,在清晰的无雾场景上模拟雾的形成,计算加雾前与使用不同算法去雾后图像的绝对差值进行比较。真实场景雾图实验中,采用基于人类视觉感知的CNC(contrast-naturalness-colorfulness)综合评价体系,计算同一雾图在不同算法去雾后图像的CNC指数。实验结果表明,在相同图像分辨率条件下,本文提出的自适应算法不仅去雾后图像视觉效果更加理想,而且处理时间大为减少。     

基于容差机制与高斯滤波的图像去雾算法

为了使暗通道先验去雾算法能够有效处理雾靈图像中天空等明亮区域 ,提升去雾后图像的抗 噪性能 ,提出了一种基于容差机制与高斯滤波的图像去雾算法 装 首先 ,引入容差机制来修正明亮区域 透射率；然后 ,融入高斯滤波算法来提升去雾后图像的抗噪性能；最后 ,适当调整图像亮度 ,以提升去雾 后图像的可视化效果装 仿真实验结果表明 ,改进后算法不仅能够有效处理雾靈图像中天空等明亮区 域 ,而且能够提升去雾后图像的抗噪性能；相较于主流的同态滤波算法 ,改进后算法的去雾性能更优装     

基于二进制掩码的单幅图像天空区域识别去雾算法

针对暗通道先验去雾算法处理得到的去雾图片存在颜色失真、偏移等问题,提出了一种基于天空区域识别的改进算法。首先,利用区域窗口自适应最小化滤波器获得暗通道图像,并使用二进制掩模图进行天空区域识别。其次,对天空区域进行透射率和大气光值的设定,同时引入引导滤波器对透射率图进行优化,避免了图像恢复时天空部分色彩失真的问题。最后,利用大气散射模型对原始图像进行复原。实验结果表明,本算法能够有效对图像中天空等明亮区域进行去雾,使处理后的图像具有良好的视觉效果。     

基于线性变换的自适应透射率去雾算法

针对现有图像去雾算法在天空或高亮区域透射率估计不准确的问题,且复原图像色彩失真以及细节丢失严重等情况,提出了一种基于线性变换的自适应透射率去雾算法。首先将输入图像转换至Ycbcr空间提取亮度分量,并构造反S型函数对其进行尺度压缩,以此减弱高亮像素的影响;然后利用线性变换模型对压缩后的亮度分量进行增强处理,使用高斯函数对亮度分量进行卷积操作得到自适应控制参数;结合线性变换模型和自适应控制参数逼近无雾图像最小颜色通道操作,进而得到精确的透射率估计值;最后利用大气散射模型和局部大气光值逆向求解出复原图像。在实验验证环节中,采用可见边、平均梯度、饱和像素点和结构相似性作为客观评价指标。客观数据表明,所提算法的各项指标均取得优势。在主观效果方面,所提算法可以准确估计出透射率,有效去除图像雾气干扰并改善天空或明亮区域色彩失真的现象,提高图像可视度,复原出更多细节和边缘信息。     

结合加权引导滤波和小波变换的低照度图像增强算法

针对低照度图像增强处理后存在图像细节差、色彩失真和“光晕伪影”等问题，在HSV颜色空间中处理图像，将V通道分量进行小波变换分解，对低频系数采用改进加权引导滤波替代高斯滤波作为环绕函数的多尺度Retinex算法处理，对高频系数采用改进的阈值函数降噪处理，小波逆变换重构V通道分量，对重构的V通道分量进行Gamma校正处理并转换回RGB颜色空间。实验结果表明，该算法增强后图像亮度提升明显，同时抑制了“光晕伪影”,颜色失真较少且细节丰富。     

明亮区域的暗原色先验算法

针对暗原色先验算法在处理含有大面积明亮区域的有雾图像时,复原图像会产生严重色彩偏移的不足,提出了一种基于像素点的透射率修正方案.在分析暗原色先验去雾原理以及复原图像色彩偏移成因的基础上,对去雾模型进行推导,使用暗通道亮度与大气光数值接近度及像素通道间数值接近度作为明亮区域判定机制,得出更具普适性的透射率求取方法.明亮区域采用容差机制纠正错误估计的透射率,非明亮区域仍采用原透射率求取方式,并首次将改进算法应用到雪天模糊图像清晰化中.实验结果表明,改进算法使去雾图像清晰自然,可有效修正色彩失真.     

一种改进的基于暗通道先验的图像去雾算法

雾霾天气造成图像采集设备无法获取足够清晰的图像,为之后获取图像中的有效信息带来很大困难,由此对图像进行去雾处理显得尤为重要。暗通道先验去雾算法对大多数自然场景图像有着较好的去雾效果,但暗通道先验规律并不适用于天空区域,造成去雾后图像的天空区域颜色失真严重。针对这一问题,本文提出一种基于天空区域分割和HSI颜色空间模型的暗通道先验去雾算法。首先,运用RETINEX算法增强有雾图像的边缘信息,对增强后的图像进行canny边缘提取,同时结合形态学方法精确分割出天空区域;其次,在天空区域选取准确的大气光值,将图像中的天空区域转换到HSI颜色空间进行处理,并只对亮度分量进行改进的暗通道去雾处理,保留原图像色调和饱和度信息;最后,对非天空区域进行暗通道去雾,完成整幅图像的去雾。实验结果显示,该方法很好地解决了天空区域颜色失真和噪声增加的问题,使去雾后的图像更加清晰自然。     

改进的海雾图像去除方法

针对传统去雾处理复原得到的图像清晰度和对比度较低、整体颜色偏暗的问题,提出了一种改进的图像去雾方法,应用于海上含雾图像处理中。首先,获取含雾图像的暗通道及最小值图像,将含雾图像转换到HSV颜色空间计算各个像素点的颜色衰减率,对其按降序排序取前10%中的最小值作为亮暗部分界阈值,据此计算出HSV暗部图像区域(I_(HSV_dark))。通过引入变差函数来判断像素点是否来自于高亮区域,并获得基于变差函数的变差暗部图像区域(I_(VAM_dark))。对两个暗部图像区域做并运算,得到用于估计暗区域大气环境光值的暗部图像I_(dark)。将像素值进行递减排序,选取前1‰的像素点所对应雾化降质图像像素点集合的平均值作为A_(dark)的值。其次,提出一种基于多级权重相对总变差模型的去纹理方法,对最小值图进行滤波作为粗估计的透射率图,并使用透射率函数对其进行调整,弱化亮部图像的去雾,增强暗部图像的去雾。最后,提出一种最小方差中值引导滤波算法对调整后的透射率进行优化,根据雾天图像降质模型得到复原后的清晰图像。实验结果表明,提出的算法与基于暗通道先验理论以及融合变差函数和形态学滤波的去雾算法相比,获得的复原图像信息熵、平均梯度、对比度及雾霾浓度评价指标(FADE)等指标均有显著提升,更加清晰。     

暗原色先验图像去雾改进算法

针对含雾图像的去雾增强问题,提出基于环境光调节参数的暗通道去雾改进算法,该算法考虑到使用暗原色先验算法在图像中含有较多的类似大气等场景时,会降低图像的去雾效果。首先,在含雾图像中暗原色去雾统一框架中引入环境光调节容差参数,在去雾过程中引入背景因素变化。其次,通过修正参数重新推导出准确透射率函数,并讲其应用于更新的去雾方程。最后,结合对含雾图像一本的统计,获取去雾算法的最优调节参数,该参数可以较好地适应大气环境的影响,在背景变化时可以实现对去雾效果的自适应处理。实验表明,算法可以在去雾过程结合环境背景因素的变化,在天空前景交界处能够明显改进图像去雾的效果。     

Retinex模型下基于融合策略的雾霾图像增强

针对现有Retinex算法处理后的图像达不到色彩与细节同时增强的效果,且细节增强的同时易产生光晕,出现噪声放大、色彩失真等情况,提出了一种Retinex模型下基于融合策略的雾霾图像增强算法。该算法首先在HSV空间实现色彩增强,根据亮度分量,获取无色彩失真的反射分量,再通过修正照度分量,得到改进的Retinex模型;然后在RGB空间,采用快速双边滤波器来保留图像细节,在获得反射分量的基础上,引入原图部分和色彩恢复因子,实现细节增强;最后,在RGB色彩空间对处理后的图像加权融合,得到增强后的去雾图像。通过本文算法和现有算法对雾天图像进行去雾处理,得到不同的去雾结果。本文算法得到的去雾图像增加了细节信息,没有出现明显的颜色失真和光晕现象,处理后图像的信息熵提高。本文算法具有更短的运算时间,具有良好的可操作性。根据实验结果以及评价标准,本文算法能够在减少色彩失真的基础上,达到细节增强的良好效果。     

图像增强算法在车牌图像预处理中的研究与应用

雾天场景下摄像头采集到的车牌图像质量较低,在车牌识别系统中对图像预处理产生较大影响,从而造成车牌定位和识别效果较差。以雾天环境下实际采集的车牌图像为例,分别采用带色彩恢复的多尺度Retinex算法和暗原色先验去雾算法对实际图像增强进行仿真实验。实验结果表明,利用暗原色先验去雾算法对图像进行增强处理,能够提高图像的对比度,实现去雾效果,从而使车牌定位和车牌识别达到更好的效果。     

基于新的中值引导滤波的交通视频去雾算法

针对现有改进双边滤波算法处理雾霾天气下交通图像过程中边缘保持效果不理想且容易出现噪声斑块的问题,提出了一种基于新的中值引导滤波的去雾算法。首先,在快速引导滤波基础上改进,利用引导图像在滤波窗口的中值重新定义以像素k为中心的窗口系数ak和bk,并应用在对滤波框内临近像素点上,避免了对引导图像和滤波图像求方差和协方差,进一步提升计算速度。去雾阶段则将含雾图像转化到RGB颜色空间,获取暗通道值、大气光值以及粗透射率,利用中值引导滤波算法对粗透射率进行优化,得到透射率的精确值,根据模型方程反向求解获得去雾图像。实验结果证明,与传统方法相比,新算法去雾效果强化了对边缘的检测和保持能力,更好保持了图像细节。同时,运算效率较同类算法提升较大,实时性较高,可用于交通视频处理。     

天空区域分割修正的图像去雾新算法

为了改进基于暗通道先验假设图像去雾算法的细节信息丢失、大气光强值估计偏低、天空区域去雾效果不佳等不足,笔者提出一种天空区域分割修正的彩色图像去雾新算法。新算法在暗通道先验算法的基础上,对暗通道与亮通道先验模型进行带参线性加权运算,提出加权平均融合COPLIP模型和MSR模型的天空区域修正新模型及实现算法。与现有去雾算法比较,实验结果表明新算法能够克服现有算法对于天空区域去雾效果不佳的问题,同时通过客观评价指标验证了新算法的有效性。     

基于天空区域分割和条件约束优化的图像去雾研究

针对雾天环境中成像设备拍摄的景物容易出现图像模糊、目标丢失、成像质量差等而引起图像识别率下降的问题,提出一种基于天空区域分割和条件约束优化的图像去雾方法,解决使用暗原色先验理论技术进行图像去雾而导致的天空区域出现晕圈和失真的现象.对图像进行预处理后,将图像划分为天空区域和非天空区域,用灰度直方图估计环境光,利用已知条件对非天空区域的透射率进行合理约束,通过自适应增加天空区域透射率的方法,避免天空区域出现严重的颜色失真现象,合并之后对这两部分的透射率进行滤波细化.结果表明:对于含有天空区域的雾天图像,使用本文算法去雾后的图像轮廓和细节上都有较大改进,能够达到去雾目的.这对于提高成像设备在雾天环境中的工作效率具有重要意义.     

基于优化MSR的夜间道路图像增强方法

为了提高夜间道路图像质量,提升目标在图像中的可见度及对比度,降低夜间道路图像目标检测难度,提出了一种基于优化多尺度Retinex算法(MSR)的夜间道路图像增强方法.首先,将RGB图像转换到YUV色彩空间;其次,将最小可觉差(JND)的倒数作为MSR算法中入射图像的系数构建优化MSR算法,并利用该优化算法对Y通道进行亮...     

结合自适应暗通道先验和图像融合策略的单幅图像除雾方法

为解决暗通道先验统计学模型在一些情况下存在“光晕效应”、颜色偏暗和在雾浓度高区域处理效果不佳等问题,针对暗通道先验方法进行改进,并结合图像融合策略来增强可视化区域的视觉效果.利用像素块加权插值法来计算每个像素点的暗通道值,进而消除软抠图或导向滤波方法所带来的光晕效应;利用高斯模型对待恢复图像的暗通道像素值进行模拟,从而自适应地恢复天空和其他明亮区域;通过图像融合策略增强高浓度区域的图像信息.实验结果表明,与其他几种经典算法相比,改进方案不仅能够显著提高有雾图像的可见度,而且具有更好的鲁棒性.     

基于暗通道先验的图像去雾算法改进

暗通道去雾算法存在导向滤波精细化求取透射率后边缘细节不突出和剧烈变化的边缘处有伪影,针对这种问题提出一种基于优化的Sobel算子对导向滤波器进行自适应加权改进;同时通过判断天空区域是否存在并结合约束条件法解算大气参数,实现透射率的补偿,从而解决高亮区域失真的问题。实验结果表明,与采用统一的规整化因子导向滤波器的传统暗通道算法相比,本文算法去雾后结果图像边缘更突出,更清晰,同时消除高亮区域失真。