改进的雾线先验透射率优化图像去雾算法

针对传统去雾算法处理图像后存在颜色不均衡、能见度较低等问题,提出一种基于雾线先验的双边滤波优化透射率算法。首先,将像素在RGB空间中聚类成雾线并引入自适应模块对大气光值进行预估。将大气散射模型和上下文正则化原理相结合,对图像透射率进行初步优化,同时基于最小通道对透射率进行更正,使得传输率图更加平滑,防止相邻景深区域透射率差距过大;再经过双边滤波对透射率进行二次优化,使其变得更加精准。然后,将大气光值和透射率输入到大气散射模型进行去雾处理得到无雾图像。最后,将去雾后的图像进行色彩增强,以提升图像的色彩真实性和亮度。实验结果表明,所提方法在主观上提升了人眼的视觉效果,在客观评价指标结构相似性(SSIM)、峰值信噪比(PSNR)、角点检测数、通用质量指数(UQI)、自然图像质量评估(NIQE)和处理时长上均有着显著的优越性。     

动态大气散射系数的颜色衰减先验图像去雾

针对颜色衰减先验图像去雾算法存在对较浓的有雾图像去雾效果不佳的问题,提出基于动态大气散射系数的颜色衰减先验图像去雾算法.用动态大气散射系数取代颜色衰减先验去雾算法中恒定大气散射系数的假设,定义大气散射系数为关于图像景深的指数函数.利用Middlebury stereo datasets中无雾图像和相应的景深图像得到合成有雾图像.采用均方误差(MSE)和结构相似度(SSIM)的综合评价参数MSE-SSIM确定上述指数函数的两个参数的最佳取值.实验结果表明与颜色衰减先验算法、He、Meng算法相比,该算法的去雾图像清晰颜色自然,有效地提高了去雾效果.     

基于雾度分布与自适应衰减的图像去雾算法

针对去雾过程中的偏色及去雾不彻底等问题,提出了一种基于雾度分布与自适应线性衰减的图像去雾算法.从雾天图像退化本质以及雾度与透射率呈负相关的特性出发,提出了一种自适应线性衰减模型以完成清晰图像暗通道的估计,并得到了透射率.根据大气光仅能反映亮度信息的特性,利用雾度分布对局部大气光进行改进,并结合大气散射模型得到了去雾结果...     

基于非局部先验的雾线优化图像去雾算法

针对非局部先验去雾算法中雾线端点像素位置精确度不足的问题,提出了雾线优化的非局部先验图像去雾算法。首先分析雾线理论,结合暗通道理论确定最大聚类雾线真实端点,以其为已知条件补偿小聚类雾线端点与大气光之间的距离,根据类内不同像素与雾线对应夹角预估单个像素雾线端点进而求得像素级优化后的透射率,最后根据图像局部灰度值差异融合暗通道先验(dark channel prior, DCP)和非局部先验透射率得最终透射率图。将本文算法与其余3种去雾算法在多幅户外雾图下通过主观及客观两方面分析比较,实验结果表明该算法能取得更好的去雾效果,尤其在天空区域图像复原效果较为突出。     

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。     

基于暗原色先验与反图像的图像去雾算法

讨论了暗原色先验去雾算法的原理,指出其有去雾时在天空等明亮区域色彩失真的缺陷。针对这个缺陷提出了改进方法,该方法通过估算反图像的透射率修正透射率图以避免色彩失真。该算法可弥补传统算法在明亮区域透射率估算值较低导致色彩失真的不足。实验结果表明该算法有效。     

基于改进暗通道算法的红外图像去雾研究

为了提高红外图像去雾的质量,采用改进暗通道算法.首先通过图像自身调节来获得较准确的大气光强,利用原图暗原色图以及亮原色图的调节因子得到更加接近图像真实值的大气光强;然后均方差判断去雾图像区域块的对比度,通过透射率伸缩系数和透射率增减系数来调节透射率;接着为避免去雾图像画质偏暗,通过灰度值大小对图像亮度进行校正;最后给出...     

基于深度卷积神经网络的自适应图像去雾算法

室外拍摄图像由于受雾气、雾霾、沙尘等大气颗粒杂质的影响呈现出图像灰白化,而现有的图像去雾算法存在过度依赖先验信息、透射率计算不精确的问题。针对上述问题,文中提出了一种基于深度卷积神经网络的自适应图像去雾算法。该算法基于大气散射模型实现了有雾图像的去雾,设计浅层提取、并行提取和深度融合共3个全卷积网络实现图像浅层特征与深层特征的融合,大幅提高了透射率图的准确性。去雾实验测试结果表明,文中所提出的算法对室外露天雾图具有良好的去雾效果,且去雾细节效果更加理想。     

一种基于暗通道先验的快速图像去雾算法

目前针对单幅图像去雾处理,暗通道先验算法具有较好的效果,但处理时间长,需要很大的储存资源与计算资源.本文在暗通道先验算法基础上提出一种快速去雾算法,首先用"边缘替代法"代替原算法中的抠图处理,显著降低了计算复杂度;然后针对明亮区域暗通道失效情况,提出了一种基于双阀值的明亮区域识别方法和透射率修正机制,提高了暗通道先验的适用范围;最后对去雾图像再采用非线性对比度拉伸进行增强处理,改善了去雾图像的视觉效果.实验表明:本文算法不仅极大地降低了计算复杂度,而且去雾能力优于原算法.     

基于暗原色先验去雾的改进算法

暗原色先验去雾方法在单幅图像去雾方面效果明显,但该方法算法复杂度高、处理耗时。针对该算法不足之处,在传统的暗原色先验去雾方法基础上,提出一种改进算法。改进算法通过高斯滤波和腐蚀对透射率图进行优化;同时,为避免原算法的冗余计算,采用了一种快速计算初始透射率方法;并且通过Gamma变换和对比度增强方法对去雾后图像进行亮度和对比度增强处理。实验结果显示,改进算法处理效果与原算法基本一致,算法效率得到显著提高,应用在视频增强领域可以达到准实时。     

基于雾线暗原色先验的红外图像去雾算法

红外图像去雾算法的主要任务是解决红外图像因米氏散射引起的低可见性和模糊.但是当前红外图像去雾算法对红外图像暗处透射率估计欠佳,针对这一情况,研究了基于雾线暗原色先验的红外图像去雾算法.首先,利用霍夫变换估计大气光照;然后,针对雾线去雾方法在部分场景中失效的现象,采用雾线暗原色先验方法,通过假设雾线较暗端为真实颜色估计透射率,获取透射率图;最后为去除透射率图中噪声,对透射率图全变分正则化进一步优化透射率图.以公开红外数据库LTIR作为测试对象,实验结果表明,本文去雾算法在增强红外图像清晰度的同时未破坏红外辐射分布,对各种场景的红外图像有较好去雾效果.透射率估计准确,有较好红外图像去雾能力.     

一种联合雾线和凸优化的单幅图像去雾算法

为解决传统去雾算法容易在天空区域出现光晕效应和复原后的图像颜色过饱和等问题,提出了一种联合雾线和凸优化的单幅图像去雾算法.该算法使用雾线先验来估计大气光值,并通过离散小波变换构建了一个降维的子带雾图模型,进一步将双线性耦合项和大气光传输分布作为线性优化变量进行凸优化求解来得到透射率,最后通过大气散射模型恢复出无雾图像....     

基于颜色描述的快速视频去雾算法

雾霾天气下拍摄的图像,由于大气中混浊悬浮物对光的吸收和散射的影响,导致"透光"强度减弱,图像能见度严重降低,许多特征被覆盖或模糊,限制和影响了可见光视觉系统工作效用的发挥.研究针对低能见度天气下,可见光视觉系统工作受限的现实,从雾天图像退化模型出发,通过发掘颜色分布与透射率两者之间的约束关系构建透射率求解方程.之后,通...     

尺度自适应暗通道先验去雾方法

在雾、霾等天气条件下,大气粒子的散射作用使环境的能见度偏低,视觉系统采集到的图像严重降质。基于暗通道先验的图像复原方法因其去雾效果自然、约束条件少,且易于实现等优点而受到广泛关注。但是,该方法的去雾效果受尺度（暗通道的求解半径）影响很大,对于不同场景的图像,不存在一个普遍适用的最优尺度。针对该问题,文中提出一种尺度自适应方法,根据图像的颜色和边缘特征自适应地调节暗通道的尺度范围,得到像素级的暗通道求解尺度,兼顾大尺度求解色彩失真小和小尺度求解光晕失真小等优点。此外,针对暗通道去雾方法会使天空光估计点落到前景区域的问题,提出了一种改进的天空光估计方法,可使估计点鲁棒地落到与其物理意义相符的背景区域。对多种雾化场景图像的处理结果表明:文中方法适应性强、去雾效果自然,且对比度提升显著。     

基于颜色空间的单幅图像去雾算法

为改善雾天图像对比度差、能见度低的特点,本文结合雾天成像模型和暗原色先验规律,在颜色空间的基础上提出了一种去雾新算法。首先,在RGB颜色空间,根据暗原色先验规律估计出空气光,然后将图像从RGB颜色空间转换到HSI和HSV颜色空间,再对HSV空间下的明度分量运用大气散射模型进行去雾处理,最后再对HSI空间下的饱和度分量进行校正,最终得到去雾之后的图像。通过该算法能得到清晰化的图像,并且该算法较之传统的单幅图像去雾方法,速度更快、效果更自然。     

基于暗通道先验的去雾改进算法

针对雾霾图像中含有高亮、大面积浓雾,天空区域无法清晰识别,求取出的图像偏暗、色彩失真的问题,提出了一种基于暗通道先验的自适应阈值分割和透射率补偿的去雾改进算法,通过OSTU阈值分割将图像分为前景区域和背景区域,求取亮暗通道,并通过统计函数计算出前景区域和背景区域所占的像素比例,加权求取大气光值.通过透射率补偿参数K的引...