基于暗通道先验的视频能见度测量方法

鉴于传统能见度测量仪成本昂贵,文章在视频能见度测量方法上进行了探索,对基于暗通道先验的视频能见度测量方法进行了研究,根据暗通道先验知识估算出透射率,并通过Guided Filter进行优化,进而算出消光系数,最终求出能见度.实验结果表明该方法测量结果可信,可进一步运用于实践.     

一种基于改进非局部雾线先验的新型图像能见度检测算法

为了提高图像能见度检测的准确率,本文提出一种利用单幅日光条件图片检测能见度的方法,该方法基于非局部雾线先验和大气成像理论,首先通过改进非局部雾线先验选择图片中用于能见度估计的目标域 ;然后计算雾图像的透射率和恢复为清晰图像后的透射率,并计算二者的比值;最后,将清晰大气的消光系数与该比值相乘,得到被观测雾场景的大气消光系数,最终得到场景能见度。该方法一方面解决传统方法需要摄像机参数标定或者大数据量训练的问题,另一方面相比采用暗通道先验的能见度估计方法,该方法在估计能见度时保留场景的全局性,并一定程度上避免了暗通道先验对光照的敏感,可以较好地在日光户外场景下使用。算法平均准确率在89%以上,相较基于暗通道先验的比值法,平均准确率提升1%。     

一种改进的基于暗通道先验的图像去雾算法

针对暗通道先验去雾算法在图像灰白色或天空区域会产生颜色畸变及图像比较暗淡的问题,提出一种基于暗通道先验改进的算法。该算法通过修正导致颜色畸变的透射率计算问题,从而提高图像的视觉效果。同时,通过降低3个颜色通道的高亮度值,并采用均值方法来得到增强的无雾图像。实验结果表明,本文方法在很大程度上消除了去雾图像明亮区域的颜色畸变现象且有更好的颜色恢复度。     

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...     

一种改进的基于暗通道先验去雾算法

在雾霾天气下图像质量受大气散射的作用,使得图像质量较差。针对以上问题,提出一种改进的暗通道图像去雾算法。由于带雾图像中局部区域暗通道分量不趋近于0,对大气光值的估计是通过局部像素点R、G、B三通道像素值的方差来判断其波动幅度。若波动较大,则选出三通道中的较小值为当前像素点的暗通道像素值;若波动较小,则通过其周围像素点中最小通道的均值来确定当前点的暗通道值,从而得到精准的暗通道图和大气光值。将采样的方式加快求取透射率图的速度,最后转变为HSI颜色空间可以对图像进行更好的复原。实验结果表明,该算法可以针对色彩失真的状况得到有效的改善,同时在得到去雾图像速度上提高50%以上。     

基于暗原色先验的快速单幅图像去雾算法

针对基于暗原色先验理论的单幅图像去雾算法中,由于某些场景下的雾天图像存在大面积明亮区域（如天空、水面或者偏白色物体等）不满足暗原色先验假设,从而导致去雾处理效果不好的问题。基于暗原色先验理论,提出了一种改进的单幅图像去雾算法。首先利用统计截断的方法估计出大气光值;然后对暗通道图进行中值滤波得到粗略估计的透射率图,并对明亮区域的透射率图进行自适应校正处理;最后将这些参数带入大气散射成像模型完成去雾处理。实验结果显示,相较于原算法而言,所提算法可以准确地选取出天空区域的像素点对大气光进行估计,有效降低明亮区域的色彩失真。通过不同算法对不同室外场景下采集的雾天图像的去雾效果的对比可知,所提算法在对明亮区域的处理上更加合理,可以较好地处理一些带有光源的图像,恢复出的图像具有很好的细节保持,视觉效果显著提高。所提算法对含有大面积明亮区域的雾天图像具有很好的增强处理效果,可以为图像分割、语义检索、智能分析等图像处理工作提供有效的预处理手段,对于交通监管、视频监控、行车视频记录、视觉导航等研究领域具有重要的意义。     

基于暗通道先验的单幅图像去雾新算法

由于暗通道先验去雾算法会使天空等明亮区域产生颜色失真、偏移等问题,对此文中提出基于暗通道先验的单幅图像去雾新算法,提高了图像去雾效果.首先,根据图像的大小设计了一种自适应滤波窗口;其次,为了防止图像中的高亮像素对大气光值估计的影响,利用变差函数去除这些高亮像素,并结合去除高亮像素后图像的暗通道图,估计大气光值;然后,提...     

混合先验与加权引导滤波的图像去雾算法

目的 图像去雾是降低雾、霾、沙等低能见度成像环境对图像的退化影响,提高图像信息获取质量的过程。为了消除先验盲区,同时进一步提高去雾图像边缘细节的清晰度,提出一种混合先验与加权引导滤波的图像去雾算法。方法 首先改进大气光值估计方法,提高大气光值估计的准确性。然后利用混合先验理论求取双约束区域的大气透射率,一定程度上消除了先验盲区,提高了去雾算法的鲁棒性。最后利用加权引导滤波算法优化透射率图,提高了图像边缘细节的清晰度。结果 本文以通用去雾测试图像和小型无人机拍摄的雾天图像作为实验对象,通过对比分析4种组合步骤算法的复原效果,验证本文各步骤改进方法的合理性与整体算法的优越性。实验结果表明：混合先验理论改善了暗原色先验在明亮区域的失真现象和颜色衰减先验对浓雾处理上的不足,取得了较好的视觉效果;加权引导滤波改善了图像边缘模糊的现象,使复原后的图像边缘细节更加清晰;相较传统算法,本文算法视觉效果更好,去雾图像边缘细节更加明显,综合评价指标均值提升幅度较大。结论 针对有雾图像复原,通过理论分析和实验验证,说明了本文各步骤的改进具有一定的优越性,所提的算法具有较强的鲁棒性。     

基于差分算子边缘约束先验的图像盲复原算法

为了有效克服图像在复原过程的边缘退化、振铃效应等影响,使空间域的边缘先验信息能够灵活的添加到图像复原算法中,依据差分算子描述检测边缘的特性,将数字摄影测量学中的拉普拉斯算子、Robert梯度算子、方向差分算子作为一种新的边缘约束先验引入到图像复原过程中,同时使用Toeplitz矩阵实现图像在空间域解卷积的过程,提出了一种以差分算子为边缘约束先验的空域图像复原算法。模拟数据的实验结果体现了更多的细节信息,相关评价指标表明了该算法的有效性。     

一种简单快速的图像去雾算法

在雾、霾等天气条件下,大气粒子的散射作用导致捕获的图像严重降质。提出一种简单快速的基于物理模型的图像去雾新算法。首先从雾形成的角度出发,考虑到传播图像的低频性和单通道性,对大气散射模型进行变型化简,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,并带入新的简化模型,得到去雾图像。方法不需要求取过多的变量,只需要求取大气光值A,大大提高了算法的效率。最后大量实验表明,该算法无论在处理速度还是去雾效果上都优于现有算法。     

基于改进暗通道先验的图像去雾算法

针对雾霾天气下采集的图像存在细节丢失和对比度较低的问题,提出了基于改进暗通道先验的图像去雾算法.现有的图像去雾算法仍然受到颜色失真和亮度偏暗的困扰.而改进算法首先通过四叉树搜索算法来估计大气光候选区域,提高了大气光值估计的准确性,降低了大气光候选区域定位在亮白色物体上导致去雾后的图像出现颜色失真的情况.其次,将去雾后图...     

暗通道先验图像去雾的大气光校验和光晕消除

目的 针对暗通道先验图像去雾方法中存在的大气光误判以及光晕效应等问题,提出一种基于大气光校验和光晕消除策略的改进算法。方法 首先,采用基于支持向量机的大气光校验方法对候选大气光的有效性进行判断,剔除太阳光、车灯等高光区域的干扰;然后,采用基于块偏移的精细透射率计算方法获得边缘保持的透射率,极大地抑制了无雾图像中光晕像素的数量;最后,采用基于导向滤波的光晕像素检测和校正方法进一步消除了残留的少量光晕像素。结果 本文算法有效抑制了大气光的误判现象,大大消除了光晕效应,提升了无雾图像的细节可辨认度,最终获得的无雾图像细节丰富、颜色深度感饱满。结论 本文算法在无雾图像的可见度增强等诸多方面超越了已有的方法,在视频监控、交通监管和目标识别等领域具有较大实用价值。     

基于暗通道先验的超像素图像偏振去雾仿真

传统超像素偏振图像去雾方法无法获取图像偏振,导致细节纹理处易产生突变零点,引发图像边界处发生光晕效应,去雾效果不理想.提出基于暗通道先验的超像素图像偏振去雾方法.构建大气散射模型,计算传播过程中散落光.根据散落光将超像素图像分解为RGB三个通道,结合暗通道先验原理计算透射率,选择像素平均强度值作为大气光估计值,得到景深图像.利用景深信息求解偏振值,得到恢复图像场景的辐射强度,实现超像素图像偏振去雾.实验结果表明:上述方法在图像复原质量与效率方面均有较大改善,能够有效恢复雾天超像素图像细节信息,获得满意的视觉效果,说明所提方法具有一定的实用价值.     

一种基于多元回归的能见度检测方法

能见度是反映大气透明度的指标,也是重要的气象观测要素。针对现有能见度检测方法准确度较差的问题,提出一种基于多元回归的能见度检测模型。首先,提取能够反映能见度大小的图像饱和度特征与图像兴趣域对比度特征;然后,利用最小二乘法训练特征与能见度的多元回归模型;最后,利用模型估计待测图像的能见度。实验结果表明,该方法具有较好的检测精度,可基本满足日常业务的需要。     

基于对比度的背景先验显著性检测算法

图像显著性检测的研究已经成为了一个热门领域,应用范围很广.基于背景先验的算法,可以使显著目标较好地突显,使显著图更清晰,但背景先验依赖于图像中背景的有关先验理论,对于背景复杂图像的处理效果不好.针对以上问题,建立基于对比度的背景先验算法,算法首先将局部和全局显著图在一定方式下融合,然后,利用融合算法的结果提取图像边界区...     

基于摄像机动态标定的交通能见度估计

为克服雾天能见度检测仪价格昂贵、检测范围小等缺点,该文结合雾天光线传输模型与摄像机几何光学模型提出一种交通能见度估计算法.该算法通过动态标定交通摄像机内外参数来计算路面区域内点到摄像机的距离,利用场景透射率得到大气消光系数并估计交通能见度.首先,算法基于活动图提取感兴趣区域,再根据区域内平均像素拟合曲线是否满足刃边函数对雾天进行识别;其次,通过暗原色先验原理估计交通场景中每一个点的透射率,并且选取道路上4组透射率差值最大的点对摄像机内部参数标定;然后,提取消失点及车道边缘线完成摄像机外部参数动态标定;最后,通过路面上点到摄像机的距离以及相应的场景透射率估计交通场景的能见度.该文将雾天多个交通场景下能见度值计算结果与人工观测、物理仪器测量等方法进行了比较,结果证明了该文方法的有效性与实时性.     

基于暗通道先验的单幅图像快速去雾算法

针对现有去雾方法计算成本高、色彩失真及去雾不彻底等问题,提出一种结合瑞利散射理论与暗通道先验的单幅图像快速去雾算法.对瑞利散射理论进行研究,设计一种简单而有效的改进大气光估算方法;建立暗通道先验模型,对初始透射率图进行估计,采用线性高斯滤波器对初始透射率图进行平滑处理;通过大气散射模型恢复无雾图像.通过户外模糊图像的定...     

一种基于差分进化的社团检测算法

复杂网络的社团结构分析可抽象为一个优化问题,用进化算法求解。进化类算法的一个基本问题是如何把问题的候选解编码到进化个体中。本文将索引局部邻接表示法用于社团检测进化算法的个体表示,把社团结构分析转化为一个整数优化问题。在该个体表示方法的基础上,提出了一种基于差分进化的社团检测算法。在一组合成网络和真实网络上验证了算法性能,并与两种基于遗传算法的典型社团检测进化算法进行了对比。实验结果表明,当网络社团结构较为清晰时,基于差分进化的算法检测到的社团结构具有更好的质量。     

基于暗通道先验的自适应超像素去雾算法

传统基于暗通道先验的图像去雾算法不能有效去除有雾图像在景深突变处的雾点,边界处容易引起光晕效应,对此提出一种基于暗通道先验的自适应超像素去雾算法.首先,在暗通道的获取过程中引入自适应方法判断当前像素邻域内是否具有多个景深物体,若仅存在相同景深物体,则直接求取此像素的暗通道,若存在多个景深物体,则引入超像素分割算法区分不同景深物体,减小景深变化对暗通道获取的影响,以求取更准确的暗通道;然后,估计粗略的透射率,并根据上下文约束细化透射率;最后,通过图像降质的逆过程求解去雾图像.实验结果表明,所提出的算法与暗通道先验单幅图像去雾(DCP)算法、基于边界邻域最大值滤波的快速图像去雾(EMDCP)算法、基于自适应暗原色的单幅图像去雾(ADCP)算法、带边界约束和上下文正则化的高效图像去雾(BCCR)算法相比,可将客观质量综合评价准则提高10%,能够抑制光晕效应,提高有雾图像的视觉效果.