基于改进暗原色先验模型的快速图像去雾方法

为了解决雾天图像质量退化问题,结合改进的暗原色原理与容差机制提出一种快速图像去雾算法。该算法首先基于暗原色先验估计大气参数,然后利用插值算法和最大最小估计法改进暗原色先验模型进而准确计算出不同场景深度的透射率,最后结合容差机制基于大气散射模型恢复无雾图像。实验结果表明,相比于原有的暗原色先验算法,该算法的计算速度可提高至少30倍,并且能够同时实现明亮与暗色区域的有效去雾,去雾图像清晰自然。基于插值算法与最大最小估计法改进的暗原色先验去雾模型可同时保证去雾处理的鲁棒性和实时性。     

基于暗原色先验与变分正则化的图像去雾研究

现有雾天图像处理方法能够实现较好的去雾效果,但会丢失部分细节并产生噪声放大的问题。将暗原色先验与基于TV、BH规则项的变分模型相结合,提出一种新的变分去雾模型H-TVBH。根据暗原色先验原理估计图像的初始透射率,采用四叉树分解估计大气光值,将初始透射率和大气光值输入H-TVBH模型中,采用分裂Bregman算法和快速傅立叶变换并引入辅助变量和Bregman迭代参数,通过交替迭代求得优化后的透射率和去雾图像。实验结果表明,H-TVBH在增强图像对比度的同时能够有效抑制图像中的噪声,保留图像的纹理细节,使去雾图像更加清晰自然。     

修正大气耗散函数的单幅图像去雾

目的 针对暗原色先验原理对雾霾图像中天空或白色物体等明亮区域透射率估计不足,导致该区域去雾后彩色失真的问题,提出一种基于暗原色先验和引导滤波修正大气耗散函数的单幅图像去雾算法。方法 首先,基于暗原色先验模型得到大气耗散函数的粗估计值;其次,构造一个修正函数,纠正暗先验失效的明亮区域的大气耗散函数;然后,对修正后的大气耗散函数和求得的初始传输图分别利用引导滤波进行优化,平滑图像边缘的同时保持图像细节信息;最后,由优化后的传输图和估计的大气光值得到复原图像。结果 选取多幅经典图像进行对比实验,并利用峰值信噪比和均方误差衡量去雾结果的失真程度。实验结果表明,本文算法不但在非明亮区域可以得到较好的去雾效果,而且也能使图像中的明亮区域保持原有色彩,相比而言本文算法得到的复原图像整体失真较少;对于大小为460×300像素的图像,本文算法与He方法相比,得到的复原图像峰值信噪比提高了0.6005 dB,均方误差降低了0.0026,耗时缩短了29.6220 s。结论 对于雾天包含明亮区域的降质图像,提出了一种修正大气耗散函数的单幅图像去雾算法。实验结果的主观和客观评价表明本文算法对天空或白色物体等明亮区域能得到较好的去雾效果,有效改善了暗原色先验原理对图像中明亮区域造成的彩色失真问题。     

结合透射率和大气光改进的暗原色先验去雾算法

针对暗原色先验透射率在明亮区域估计不足以及大气光误差问题,提出一种结合透射率和大气光改进的去雾算法。在分析高斯函数特点的基础上,依据有雾图像暗原色的高斯函数初步估计透射率,利用最大最小操作消除块状效应;然后,通过晕光算子与形态学膨胀操作获取大气光描述区域来获取大气光值;最后根据大气散射模型复原清晰图像。实验结果表明,所提算法能够有效去除图像中的雾气,浓雾图像恢复效果相比暗原色先验等算法更佳,且处理速度较快,便于实时应用。     

基于暗原色先验的雾霾天气图像清晰化算法

传统基于暗原色先验的去雾算法稳定且去雾效果好,但算法运行时间长。为在运算时间和图像清晰度之间取得平衡,在传统基于暗原色先验的去雾算法基础上,提出一种新的雾霾天气图像清晰化算法。算法在求原始有雾图像的暗原色时,将传统基于暗原色先验算法中固定的局部区域大小设置为随图像大小变化的值,从而增强算法的自适应性;设置大气光值的阈值,避免大气光估计值过高造成的去雾后图像整体向白场过渡;采用导向滤波算法代替传统基于暗原色先验算法中的软抠图算法,提升算法的运行效率;最后利用自动色阶算法调整去雾后图像颜色的明暗分布。实验结果表明,该算法输出的图像对比度、清晰度好,色彩保真度高,明暗分布合理,算法稳定且运行时间短,实现了清晰度和运算时间的平衡。     

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。     

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。     

基于暗通道先验和核回归的图像去雾研究

在雾霾天气条件下,由于大气粒子的散射作用导致观察到的图像质量在一定程度上有所下降。本文提出一种基于暗通道先验知识和局部多项式核回归的图像去雾方法。首先,根据暗原色先验原理估计出大气光强度和初始透射率。其次,采用局部多项式核回归对透射率进行平滑和细化。最后,利用细化后的透射率和估计的大气光强度恢复雾天图像。实验结果表明,采用该方法可以有效地实现去雾。与目前最先进的方法相比,处理后的图像保留了更多的细节信息,且提高了图像清晰度。     

改进的暗原色先验去雾算法

为了更好的消除图像中部分雾气,解决传统暗原色先验去雾算法的不足,提出了一种改进图像去雾算法.采用自适应取界获取暗原色区域块,对大气光强进行区间估计,改进了透射率修复方法,通过引入一种容错方法,使算法能更好地处理不满足暗原色先验的强光区域.实验结果表明,改进算法能有效去除图像的雾气和强光区域.     

雾霾天气条件下的机器视觉图像清晰化研究

针对机器视觉图像清晰度在雾霾天气条件下受到严重影响的问题,提出一种基于暗原色先验的机器视觉图像去雾算法。以大气散射模型和暗原色先验理论为基础,在带雾图像的暗原色图上指定某一灰度区间,选取其中出现频率最高的亮度值作为大气光亮度值。将带雾图像转为灰度图像,采用直方图均衡化的方法对其进行增强,尽可能多地展现带雾图像所包含的结构信息,进而以增强后的灰度图像作为引导图像进行导向滤波,进一步优化透射率,加快运行速度。实验结果表明,该算法可获得较好的去雾效果,同时具有较高的运算效率。     

改进的暗通道先验快速图像去雾算法

针对暗通道去雾算法复杂度过高的问题,提出一种基于暗通道的快速去雾算法。首先对图像分块处理,提高求取暗通道值的速度;接着采用线性插值算法平滑处理,消除块状效应;然后根据暗通道先验求得透射率;最终利用大气散射模型得到清晰无雾图像。实验结果证明,在保证良好去雾效果的前提下,相比原暗通道算法,所提算法复杂度被有效降低,去雾所需时间也降为原来的1/10左右,达到准实时。     

基于转换域与自适应伽马校正的去雾算法

针对暗通道先验算法中存在的光晕效应以及天空区域偏色等问题,提出一种基于转换域与自适应伽马校正的图像去雾算法。首先通过将大气散射模型转换至对数域,结合暗通道先验理论提出对数域正相关关系;再利用高斯函数拟合正相关,从而得到粗级透射率;然后将有雾图像转换至HSV色彩空间,提取亮度分量构造自适应伽马校正因子,对粗级透射率进行修正,并使用交叉双边滤波操作实现透射率的进一步优化;最后结合大气散射模型与改进的局部大气光,实现无雾图像的有效复原。仿真实验表明,与几种经典算法相比,该算法复原结果去雾彻底且细节丰富,具有较好的色彩保真度,更接近真实场景。     

基于高斯权重衰减的迭代优化去雾算法

针对暗通道先验算法最小滤波使用的不足，提出一种基于高斯权重衰减的迭代优化去雾方法.该方法首先利用Kirsch算子滤波构造高斯函数逼近暗通道操作，然后用交叉双边滤波消除纹理效应，其次，在透射率为最优的前提下，利用高斯暗通道来简化大气散射模型，从而得到粗略透射率；为了得到最优透射率，使用Kirsch和Laplacian算子构成的一组高阶滤波器进行迭代处理，从而获得最优效果；最后，结合大气散射模型复原无雾图像.通过大量实验测试验证，所提假设成立，复原的图像细节明显，明亮度适宜，并且在客观评价中也体现出了优势.     

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。     

基于优化后透射率和半逆法的暗通道图像去雾方法

为了解决去雾过程中图像边缘产生光带的情况和去雾之后图像整体变暗的现象，提出了一种新颖的基于优化后透射率和半逆法的图像去雾算法。首先，针对图像边缘处暗通道失效情况，运用透射率修正机制来消除边缘处的光带现象，从而提高暗通道先验的适用范围；其次，从大气散射模型出发，利用半逆算法得到大气整体光照值；最后，针对去雾之后整幅图片颜色变暗淡的现象，采用基于小波变换的图像对比度算法来进行增强处理，改善去雾图像的视觉效果。实验结果表明，该算法能够更有效地去雾，而且去雾能力优于原算法。     

基于引导滤波改进的暗原色去雾算法

针对雾天条件下户外图像存在清晰度降低和色彩偏移的现象,提出一种基于引导滤波改进的暗原色去雾算法。首先,采用暗原色先验理论估计出粗透射率,通过灰度的引导图像对粗透射率进行引导滤波的细化处理;然后,对图像中暗原色失效的区域进行判定,利用调整因子对该区域的透射率进行修正;最后,通过大气散射模型获得复原图像,并对HSI颜色空间进行亮度均衡化,使复原图像得到增强。实验结果表明,该算法能复原出细节突出、色彩自然的图像,具有较高的运算效率。     

结合暗通道原理和双边滤波的遥感图像增强

目的 在遥感应用如目视解译等任务中,需要提高遥感影像的视觉质量,为此提出一种基于暗通道原理和双边滤波的遥感图像增强算法。方法 由于暗通道模型的softmatting过程计算复杂性高,故使用双边滤波估计大气光幕,进而获得优化透射图,代替He算法中softmatting过程,提高了计算效率。针对将暗通道原理应用于遥感图像增强时所产生的色彩失真现象,提出透射图的改进算法,提高景深图像的取值,同时约束其最大值不大于1。最后,基于景深图像和暗通道原理获得增强后的遥感图像。结果 实验结果表明,本文算法能够有效地增加图像的对比度。与基于双边滤波单尺度Retinex图像增强、四尺度Retinex增强、直方图均衡化及MSRCR增强的结果进行了比较,实验结果验证了算法的有效性。结论 本文模型能够使处理后的遥感图像更符合视觉特性,以便于目视解译与分析。该算法适用于遥感图像的可视化增强。     

结合直方图均衡化和暗通道先验的去雾算法

针对暗通道先验单幅图像去雾算法去雾不彻底且速度慢的问题,提出了一种结合直方图均衡化算法的改进算法.在分析光晕产生的基础上,算法对有雾图像的最小值图像进行了直方图均衡化,提高了最小值图像的对比度;利用双边滤波平滑且保持边缘的特性细化对比度增强后的最小值图像,以其作为引导图对初始透射率图细化.同时,取暗通道图像中强度值在前0.1%的像素点的值求平均值,作为大气光值A,根据大气散射模型恢复无雾图像.实验结果表明:算法得到的透射率图恢复的图像具有更好的清晰度,提高了运算速度,弥补了传统算法在明亮区域透射率估计的不足.