基于暗原色先验与MTV模型的单幅彩色图像去雾

鉴于利用大气信息或景深信息复原雾天图像的方法不能局部修正恢复结果,文中融合大气散射模型与变分偏微分方程,提出了暗原色先验与MTV (Multi- channel Total Variation)模型相结合的单幅彩色图像去雾算法(H-MTV模型)。利用Dual Bregman算法,通过引入辅助变量和Bregman迭代参数将问题转化为利用对偶变量的半隐式迭代计算和主变量的精确计算公式来求解该模型。最后,将H-MTV模型与He,Kimmel Retinex等经典算法的实验结果进行分析和比较,验证了所提算法的有效性和优越性。     

暗原色先验单幅图像去雾改进算法

目的为解决传统基于暗原色先验的单幅图像去雾算法实现效率低以及恢复雾化图像在天空、白云等明亮区域颜色失真的不足,提出一种改进算法。方法通过分块思想,完成透射率的空间自适应估计;通过判断大气光强度和暗通道差值绝对值大小来判断雾图中是否含有明亮区域。结果该算法不仅降低了传统算法的时间复杂度,而且弥补了传统算法在明亮区域透射率估计的不足。结论实验结果表明该改进算法可行、有效。     

基于暗原色先验的一种快速图像去雾方法

为了改善雾天环境下退化图像的视觉效果,结合雾天成像模型和暗原色先验的规律,提出了一种快速的单一图像去雾算法利用暗原色先验对大气参数进行估计,选取图像中满足条件的像素点进行透射率的估计,并据此计算图像中其它像素点的透射率,从而大大减小了图像透射率估计运算量,最后根据大气参数和透射率计算得到清晰化的图像。实验结果表明,该算法相对于传统的单一图像去雾方法具有处理速度快和效果好的特点。     

基于暗原色先验的图像快速去雾

针对雾天图像饱和度和对比度较低,提出一种基于暗原色先验和透射率权值的改进算法。估计大气光的取值范围,根据该范围确定大气光值,通过判定因子区分出暗原色失效区域;对该区域透射率进行基于透射率权值因子的调整;采用快速引导滤波细化透射率,并结合大气散射模型恢复图像。该算法能在去雾过程中对可调参数进行自适应选取。实验结果表明,该算法效率较高,且复原的图像细节丰富、颜色自然,视觉效果提升的较为明显。     

基于暗原色先验的区域自适应图像去雾方法

在雾霾天气条件下,由于大气粒子的散射作用导致拍摄的图像严重退化。针对这一问题,提出一种简单有效的单幅图像去雾算法。设计晕光估计算子检测出晕光区域,在暗原色先验条件下,根据晕光估计值获取区域自适应融合权值,进而在不同区域采用不同的加权方式融合基于单像素估算的透射率与基于块状区域的透射率以获取精确透射率,有效地消除了晕光效应;最后增加参数限制透射率过低,保护了天空区域。实验表明该算法复原的图像清晰自然,尤其是在前景与背景的边缘处及天空区域能够达到很好的去雾效果。     

基于暗原色先验模型的快速去雾算法

为了实时地消除图像中的雾气,提出了一种基于暗原色先验理论的快速去雾算法.改进了透射率修复方法,显著地减少了算法的计算量;通过自适应调节透射率下限值和大气光成分值,扩大了去雾处理的适用范围;对复原的图像进行增强处理,改善了复原图像的整体视觉效果.实验结果表明,本文算法能有效地去除图像中的雾气,同时提高了算法的处理速度,有利于算法的实时实现.     

基于暗原色先验的图像快速去雾

目的 针对暗原色先验去雾算法出现的边缘残雾、天空色彩失真以及速度较慢问题,提出一种快速有效的图像去雾算法。方法 舍弃传统分块的思想,采用逐像素处理的方法估计透射率,并对估计值过低的透射率进行适当的增强。大气光采用效率更高的四叉树算法来求解。结果 有效地解决了边缘残雾和天空色彩失真问题,相比其他算法,去雾后的视觉效果有所提升。透射率和大气光的求解速度都得到一定程度的提高,去雾速度是暗原色先验去雾算法的近4倍。结论 实验结果表明,本文算法在保证良好去雾效果的前提下能大幅提升去雾的效率,节省去雾所花费的时间。对于大部分有雾图像,本文算法都能够达到较好的去雾效果,但在处理具有较大景深的图像时,远景部分的去雾效果欠佳。鉴于速度上的优势,本文算法适用于对实时性要求比较高的去雾场合。     

基于暗原色先验图像去雾的改进算法

基于暗原色先验的方法去雾效果较好,但也存在处理效率不高、天空区域容易产生较为明显的失真等缺点。采用双边滤波与最大值滤波相结合的方法取代软抠图对透射率进行优化,通过判断大气光强度和暗通道差值绝对值大小来区分雾图中明亮区域与暗原色区域,并削弱明亮天空区域的去雾。实验表明,本文算法不仅有效降低了传统算法的时间复杂度,还达到了较好的视觉效果。     

基于邻域相似性的暗原色先验图像去雾方法

针对雾天图像对比度和颜色严重退化的问题,提出了一种应用暗原色先验去雾的简便方法。该方法首先根据暗原色先验得到雾天透射率图;然后,通过暗原色值与邻域暗色值的差值来判断边缘,取颜色最相近点的暗色值为新的暗原色值,同时利用暗原色图像直方图自动获得大气光线值;最后,根据大气散射模型得到清晰图像。实验证明,该方法能够有效去除雾对图像的影响。     

基于暗原色先验的图像去雾改进方法

本文基于大气散射模型, 建立了雾天图像复原的关系, 以暗通道原理作为基础知识, 复原雾天图像. 对不符合暗原色先验假设的大片浓雾及天空区域, 分析图像失真的原因, 通过引入容差参数来修正透射率, 防止天空区域的去雾程度过大, 从而提高含天空区域图像的复原效果. 为了避免大气光强过高, 去雾程度加强, 本文设置了大气光强...     

基于暗原色先验的单幅图像快速去雾算法

针对雾天环境下图像清晰度降低以及色调偏移问题,提出一种基于暗原色先验的单幅图像快速去雾算法。首先使用灰度开运算代替最小值滤波得到粗略暗通道图,根据方差标记出雾天图像各个景深突变区的位置,并对突变区的暗原色值进行细化求解;其次求解出透射率的粗略估计并使用引导滤波来进行优化;然后使用一种自适应的容差机制对天空等明亮区域的透射率进行动态修正;最后利用大气散射模型复原出无雾图像。实验结果表明,与几种典型的图像去雾算法相比,所提算法具有较快的处理速度,同时得到的复原图像细节突出、色彩丰富。     

基于暗通道先验的比值重估透射率去雾算法

针对暗原色先验去雾算法中雾霾图像明亮区域透射率估计过小,造成图像色彩失真的问题,提出一种新的基于比值重估透射率去雾算法。设定暗通道图与大气光强的差值阈值,利用预估透射率和全局透射率的比值重新估计透射率,从而改善明亮区域过小的透射率。实验结果表明,比值重估透射率去雾算法跟暗通道和容差机制去雾算法相比,该算法恢复的图像更接近于真实图像。     

改进的暗原色先验理论视频去雾算法研究

针对暗原色先验算法出现的边缘残雾、天空区域彩色失真、去雾后图像偏暗以及实时性差等问题,提出了一种基于点暗原色先验和引导滤波的视频去雾算法。采用逐点式最小值滤波来消除块效应,并利用四叉树法来快速准确地估计大气光值,结合直方图均衡化技术来增强图像,改善视觉效果,同时利用图像采样技术和引导滤波优化算法提高速度。实验结果显示,该算法的去雾图像清晰,运算量小,适用范围广,鲁棒性好,适合实时视频去雾。     

一种边缘优化的暗通道去雾算法

针对暗通道先验去雾算法大部分的时间都消耗在对透射率的优化上的问题, 对暗通道去雾算法进行了改进, 提出了边缘优化的暗通道去雾算法。使用边缘算子从粗略估计的透射率中提取边缘, 对边缘及周围扩展区域内的像素采用差值抠图法优化图像中场景深度变化明显的区域的透射率。实验结果证明, 边缘优化的暗通道去雾算法在得到与原始算法基本一致的去雾结果的同时, 平均计算时间仅为原算法时间的60%左右, 有效减少了计算量, 提高了去雾算法的运算速度。     

融合GF-MSRCR和暗通道先验的图像去雾

目的 针对雾天图像高亮和雾浓区域中容易出现场景透射率值求取不准确,导致复原后的图像细节丢失、出现光晕现象、对比度和色彩难以满足人眼的视觉特性等问题,提出了一种融合引导滤波优化的色彩恢复多尺度视网膜算法（GF-MSRCR）和暗通道先验的图像去雾算法。方法 首先利用加权四叉树方法从最小通道图中快速搜索全局大气光值,再从图像增强角度应用GF-MSRCR算法初步估计场景透射率值,依据暗通道先验原理对最小通道图进行二次估测,根据两次求取结果按一定比例进行像素级图像融合,得到场景透射率估计值;利用变差函数修正估计值,经中值滤波进一步优化得到场景透射率的精确值,最后通过大气散射模型恢复雾天图像,调整对比度和恢复颜色后,得到了轮廓完整且细节清晰的无雾图像。结果 理论分析和实验结果表明,经本文算法去雾处理后的图像信息熵、对比度、平均梯度、结构相似性分别平均提升了7.87%、21.95%、47.73%和15.58%,同时运行时间缩短了53.22%,对近景、含小部分天空区域、含大片天空区域和含白色物体场景的多种类型雾天图像显示出较好的复原效果。结论 融合GF-MSRCR和暗通道先验的图像去雾算法能快速有效保留图像的细节信息、消除光晕,满足了人眼的视觉特性,具有一定的实用性以及普适性。     

基于暗原色先验的APEX图像复原算法

为满足有效性和处理速度的要求,结合暗原色先验的参数估计,将用于模糊处理的近似点扩展函数估计(APEX)用于天气退化图像复原。考虑到不同天气条件下、不同大小的图像其APEX参数不一致,算法能够针对不同浓度的沙尘、雾动态调整估计参数;而且与大多数多幅图像输入的复原方法不同,算法针对单幅图像进行处理。仿真结果表明算法具有很好的实用性。为进一步改善视觉效果,基于颜色恒常性能够均衡图像中光源颜色分量不均匀造成的影响,对复原图像进行了颜色恒常性处理。     

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。     

基于暗原色先验原理的偏振图像浓雾去除算法

在浓雾天气下,针对基于常规偏振特性去雾算法去雾效果不理想的特点,提出了一种基于暗原色先验原理的颜色空间转化算法去除偏振图像的浓雾。相比传统的成像技术,偏振图像探测技术在复杂环境下的目标探测和识别处理具有独特的优势,偏振图像通常采用强度图、偏振度图、偏振角图来表征目标的偏振信息。为了达到偏振信息与去雾模型相结合的目的,采用一种颜色空间转化的方法,首先把偏振信息转化到HIS颜色空间对应的亮度、色度、饱和度等各分量中,再把HIS颜色空间映射到RGB空间;其次,结合雾霾图像的大气散射模型用暗原色先验原理求图像的暗通道图;最后,在图像的稀疏先验基础上用softmatting算法细化修正大气传输率。实验结果表明,在能见度很低时,去雾后图像的标准差、信息熵、平均梯度等指标比现有的偏振去雾技术提高很多,该方法能有效增强浓雾天气下图像的整体对比度,提高偏振图像的目标识别能力。