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。     

一种改进的色彩保持低照度图像增强方法

针对现有低照度图像增强方法恢复结果存在的色彩失真问题,采用原用于图像去雾领域的暗通道先验方法,提出了一种基于暗通道先验的低照度图像增强方法．通过提取图像的暗通道信息来获得对应场景的光照强度分布图;针对暗通道先验原理导致的白色像素区域暗通道数值计算错误的问题,提出了一种通过计算像素的RGB三通道数值差值来判定错误区域方法,并给出了具体的错误修正方法;为了消除暗通道先验产生的块效应,对修改后的光照强度分布图进行平滑;基于图像每个像素点光照强度与标准光照强度的比例关系对原图像的RGB三通道进行放大,实现色彩保持的图像增强;与现有方法进行实验对比分析,从恢复结果的色彩失真情况以及峰值信噪比等方面验证了所提方法的有效性．     

结合天空分割和超像素级暗通道的图像去雾算法

为了提升去雾图像质量,提出了一种基于天空分割和超像素级暗通道的单幅图像去雾方法。首先提出一种简单有效的多阈值天空分割方法,可将图像划分为天空区域和非天空区域;其次,根据天空区域估计大气光值;然后分别估计两类区域的透射率,对天空区域利用该区域无雾和有雾时暗通道值间的线性关系直接估计其透射率,对非天空区域则通过计算超像素级暗通道值来估计透射率;最后根据大气散射模型恢复无雾图像。实验结果表明,与现有方法相比,本文方法能更准确地分割天空且阈值自适应性强,大气光和透射率估计也更准确高效。采用本文方法得到的去雾图像具有对比度高、颜色自然、细节清晰等优点。     

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。     

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。     

基于暗通道的图像去雾改进算法

针对传统暗通道去雾算法对有雾图像处理后存在的颜色偏差问题和在天空区域与非天空区域上去雾的效果存在较大差异的问题,提出一种基于暗通道的图像去雾改进算法。该算法在大气光值与透射率值的计算上进行了相应的改进,首先通过暗通道相关的概念及其原理的计算得到原始输入图像的暗通道图,通过计算的最优阈值将原始图像分为天空区域和非天空区域两部分,然后在两部分不同的区域上分别使用不同的方法得到大气光值的估计值并且计算出透射率的值,再将得到的初始去雾图像通过导向滤波对得到的图像进行去噪,最后得到清晰的去雾图像。实验结果显示：本算法更能有效地展示图像的真实情况,避免其他环境因素的干扰,具有一定的优越性。     

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.     

融合大气光值-图估计的无人机航拍图像去雾

针对现有去雾算法大都存在复原图像亮度低、天空明显色彩失真等问题,提出了一种融合大气光值-图估计的无人机航拍图像去雾方法。首先,根据颜色衰减先验理论获取景深图像,将景深图像内偏差最小区域均值作为大气光值;其次,设计了一种自适应随机游走聚类方法用来估计大气光图,通过自适应随机游走算法将图像聚类为N个子区域,对子区域前0.1%像素求均值作为区域大气光值,将区域大气光值组合并通过引导滤波对其进行细化,获得大气光图;然后,通过融合大气光值-图估计方法将两种大气光估计融合为新的大气光图,作为更加准确的大气光估计;利用雾霾线先验方法获得透射率,同时提出一种暗补偿方法对其进行优化,提高透射率精度;最后,根据大气散射模型,利用求得的融合大气光图和优化透射率,得到清晰的复原图像。实验结果表明,相对于比较算法,提出的算法的复原图像在信息熵、平均梯度、模糊系数及对比度上分别提升1.1%、6.3%、8.5%、6.4%,主观视觉效果更好,信息更加丰富。     

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。     

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．     

Superpixels-based golden dark channel for single image fog removal

Fog and haze can cause serious image degradation. In the light of the limitations of dark channel theory, the fog concentration is supposed to be constant locally, and the effectiveness of dark channel prior decays exponentially as the depth increases. Based on this, we propose a superpixels-based golden dark channel algorithm for single image fog removal. Small regions are obtained by superpixels in which the fog concentration and the depth remain constant. The golden dark channel is computed in these regions. The resulting transmittance remains constant and is finer and more precise. This method can suppress the “Halo effect” which occurs in depth mutation. Moreover, An iterative strategy is employed to gradually reduce the overall density of fog, making the residual amount of fog satisfy the golden section after each iteration. Further, the golden section is used to simplify the tolerance value and deal with the color cast problems in the sky region where the depth is infinity. Experimental results show that the algorithm can effectively improve the image of visibility, and performs even better when the fog concentration is greater.     

基于近红外的图像去雾方法

针对雾天可见光图像降质现象,提出一种简单、有效的自动去雾算法。算法充分利用了近红外透雾能力强,可见光图像色彩亮度好的特点。首先利用暗原色先验估计出雾浓度分布,然后根据此分布计算出归一化暗原色图像亮度分布系数,并对其进行双边滤波处理,最后利用该系数将近红外与可见光图像进行融合。实验结果表明,该算法能有效地改善雾天图像质量,且具有广泛的应用前景。     

Novel method for haze degraded image scene rendition

To remove haze rapidly and effectively, equivalence between Retinex model and Monochrome Atmospheric Scattering model is explored, and then a novel solution for the Monochrome Atmospheric Scattering model is proposed based on the variational Retinex. Firstly, a variational model for the atmosphere transmission map is constructed, so the transmission map estimation problem can be formulated as a Quadratic Programming optimization problem. Secondly, we calculate the transmission map and resolve the Monochrome Atmospheric Scattering model in each channel to get the Reflectance image; Finally, the Color Constancy is adopted to restore the color of the dehazed image. Experimental results show that the proposed method could remove haze rapidly and effectively, and has some advantages over other algorithms.     

一种改进的暗原色单幅图像去雾方法

暗原色先验方法可以较好地处理单幅图像去雾,但对理图像中的灰白区域处理效果不好。通过分析暗原色先验原理,得出了暗通道图像和雾的透射分布率以及雾的浓度系数的关系,提出了一种结合峰值信噪比和暗原色优先法则的去雾方法。由实验结果分析,该方法能够更清晰的表现去雾后图像的细节,并且一定程度上克服了原方法在处理图像中灰白区域效果不佳的弱点。     

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。     

雾天模糊图像的清晰化方法

为改善雾天拍摄图像的清晰度,提出一种实用的图像去雾方法。先利用暗原色先验算法去除图像雾干扰,再运用插值抠图算法进一步改善图像去雾效果,最后利用图像的区间值信息对其进行放大,以便获得满意的视觉效果。实验结果表明,该去雾方法不仅可直接估计雾的浓度,并且可得到去雾后的高清晰图像。     

基于暗通道理论的雾天图像复原的快速算法

在雾天条件下捕获的视频或图像将会出现对比度下降、颜色偏移等严重的退化现象,这将极大的影响图像的主观视觉效果,大大降低其应用价值。传统的基于暗通道先验信息的全局最优化处理方法虽能获得较好的效果,但因其算法复杂而不具有实效性。本文将基于暗通道先验信息,利用双边滤波进行局部优化,从而获得保持边缘的暗通道图像,进一步利用该暗通道图像进行传输图像的估计,并最终复原场景信息。试验结果表明,此方法可较快的恢复场景信息并能有效保留场景的边缘信息。     

基于双容差机制的快速暗原色理论雾天图像增强算法

针对经典暗原色理论算法在处理雾天图像时出现的色调和亮度失真问题,提出了一种基于双容差机制的快速暗原色理论雾天图像增强算法.该算法首先通过容差机制分割图像,并根据阈值判断图像的明亮和非明亮区; 然后引入改进的高斯平滑滤波对透射率图像进行平滑处理,以此优化透射率图像; 最后通过引入容差机制对透射率图像进行修正,以此得到更加清晰的图像.将本文方法与经典的暗原色算法进行对比表明,本文方法在亮度、颜色保真度和时间效率上均优于暗原色算法,因此本文方法可为雾天图像的处理提供参考.