一种单幅图像去雾方法

针对雾天图像时比度差、能见度降低的特点,提出了一种局部尘雾消除方法--LDOS.首先引入暗原色统计先验,说明有雾图像暗通道和其尘雾浓度图之间的近似关系.然后,针对以往的尘雾浓度估计方法存在估计结果粗糙、修正方法复杂、不易实现等问题,给出了一种新颖而有效的估计方法--中值滤波.该方法既能平滑尘雾浓度图,又能很好地保留场景...     

基于暗通道先验图像去雾的方法改进

基于暗通道先验的规律在单幅图像处理中取得了很好的效果,但是在计算较高分辨率的图像时会消耗大量的内存,而且需要很长的计算时间。针对这一问题,文章提出通过小波变换提取图像的低频信息和高频信息。由于有雾图像的雾气信息主要集中在低频带区域,所以只需要对低频部分进行暗通道先验去雾,再和高频信息进行重构即可恢复无雾清晰图片。这种方法大幅减少了去雾的计算量,同时也减少了内存的消耗,而去雾效果和暗通道先验去雾差别不大。     

一种改进的透射率分布估计的夜间图像去雾算法

针对基于暗通道先验理论（dark channel prior, DCP）的去雾算法在处理夜间有雾图像时细节信息缺失、光源区域的纹理受损严重的问题,本文提出了一种改进的透射率分布估计的夜间图像去雾算法。通过引入暗态点光源模型、暗通道可信度权值因子和伪去雾图像,结合夜间图像成像模型,获取改进的透射率分布,对夜间降质图像进行去雾处理。实验结果表明,经本文算法处理后的图像在纹理细节上损失小、图像清晰度高,图像明暗对比度得到较好的拉伸,可以实现夜间有雾图像的有效去雾。     

铁路视频监控图像的一种暗通道去雾改进算法

针对采用暗通道原理的单幅图像去雾算法的处理效率,提出了采用采样变换图像获取透射率进行铁路视频监控有雾图像去雾处理的改进方法;该方法利用求取下采样透射率并利用插值还原透射率以估算无雾图像,可以在保持处理效果的同时,有效节省图像去雾的处理时间及与对处理单元资源的需求;通过分析及仿真计算验证了该方法的有效性,具有良好的工程实用性.     

一种改进的容差机制图像去雾算法

针对经典容差机制图像去雾算法存在的对部分明亮区域透射率提升力度不够,难以彻底消除色彩失真问题,本文提出一种改进算法。将原算法中对明亮区域透射率根据容差进行双曲线提升修正变为线性提升修正,使透射率平稳提升,并适当增大了透射率提升力度,有效消除色彩失真。以方差和色调还原度作为图像去雾的客观质量评测指标,与暗原色先验算法和经典容差机制算法进行对比实验。实验结果表明,本文算法在改善明亮区域色彩失真及提高图像去雾效果方面优于对比算法。     

基于FPGA的视频图像去雾系统的设计与实现

基于FPGA设计与实现视频图像实时去雾系统.该系统基于暗原色去雾模型,直接估算雾的浓度并恢复出高质量的去雾图像,具有并行运算能力强、接口逻辑丰富等特性,为构建实时、便携的视频图像实时去雾系统提供了一种有效、可行的解决方案.实验结果表明,通过合理的硬件架构设计,该系统完全可达到视频去雾的实时处理.     

基于SoPC的视频图像快速去雾

针对现有图像去雾算法时间复杂度高,难于实时处理的问题,提出一款基于片上可编程系统(SoPC)的视频图像快速去雾系统。介绍了平台的软件流程和硬件结构,对暗原色先验和导向滤波理论进行深入研究,并将暗原色先验和导向滤波算法移植到所设计的SoPC平台上进行测试。测试结果表明,该系统能满足视频图像实时去雾的要求,并且恢复的图像清晰,对比度好,颜色自然。     

一种暗通道先验去雾后图像参数的调节方法

针对在暗通道先验去雾方法中图像亮度随着去雾深度加深而降低的情况,分析了导致图像亮度降低的原因,并结合户外自动白平衡的有雾图像,提出了一种采用图像能量回补来调节图像参数的方法,以此来提高图像亮度和对比度.实验结果表明,通过对去雾后图像损失的能量进行回补,对于不同的去雾深度,图像的亮度和对比度都能得到较好的调节.     

一种改进的基于暗原色先验的雾天图像清晰化方法

为了提高雾天降质图像的清晰度,基于暗原色先验提出了一种改进的图像去雾方法。针对原算法对明亮区域敏感和运算量过大问题,首先提出天空区域自适应选择算法求取大气光强度,然后利用快速双边滤波算法修复透射率图,在保证去雾效果前提下大幅度降低了计算复杂度。针对去雾后的图像颜色较真实场景偏灰暗的问题,提出了一种简单有效的亮度调节方法。实验结果表明,该算法可以有效的消除灰白和明亮区域对大气光和透射率计算的影响,真实地复原场景的色彩和清晰度,同时,本文算法的时间复杂度与图像大小成线性关系,可以明显提升运算速度。     

暗原色先验自适应图像去雾方法

针对传统暗原色先验去雾算法存在的亮区域色彩失真、去雾参 数人工设定等问题,提出了一种基于暗原色先验改进的自适应图像去雾方法。首先,提出快 速OSTU法对雾霾图像亮暗区域进行自适应分割,并分区域获取亮暗区域的暗原色值;其次, 根据亮区域分布情况,对不同区域大气光强进行自适应估计;接着,通过分析雾霾图像直方 图特征,提出采用灰度集中度法自适应计算去雾系数;然后,运用色阶自适应调整方法进行 输出图像的色彩调整;最后,通过开展对比实验,验证了本文算法的优越性。主客观 评价结果表明:本文方法无需人为设定去雾参数,具有较好的 鲁棒性,可适用于多种浓度、 各种场景雾霾图像的去雾处理,获取的图像清晰、色彩自然,对比度高。     

一种快速的单幅图像去雾算法

为了解决基于暗原色先验的单幅图像去雾算法运行效率低,以及去雾后在图像的明亮灰白区域存在图像色彩失真的问题,提出一种快速有效的单幅图像去雾算法.该算法基于HSI色彩空间进行粗略的透射率以及大气光的估计;然后,用导向滤波对粗略的透射率进行平滑,再利用阈值法对灰白明亮区域的透射率进行修正,得到最终的透射率;最后,进行色彩调整得到复原图像.实验结果表明,本文算法具有很高的运行效率,能有效提高复原图像的清晰度和对比度.     

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.     

改进的基于暗原色先验的图像去雾算法

分析讨论了原暗原色先验去雾算法原理,指出其不足之处并推导出改进方法.通过引入一种容差机制,算法能更有效地处理不满足暗原色先验的明亮区域,纠正了这类区域错误估计的透射率,从而克服原算法在处理这些区域时产生的色彩失真.实验结果表明,这样的修改切实可行,恢复图像消除了色彩失真,视觉效果得以显著提高.     

基于暗通道原理的图像去雾算法改进研究

针对采用暗通道原理的单幅图像去雾算法的处理效率,提出了采用低分辨率暗通道模板进行有雾图像去雾处理的改进方法;该方法利用低分辨率图像估算大气透射率并利用插值还原模板分辨率以估算无雾图像,可以在保持处理效果的同时,有效节省图像去雾的处理时间及与对处理单元资源的需求;通过分析及仿真计算验证了该方法的有效性。该方法还适用于对高分辨率图像去雾处理,具有良好的工程实用性。     

一种改进实时图像去雾的暗原色先验算法

针对暗原色先验图像去雾算法运行时间长,天空区域分割耗时,复原图像中存在方块效应以及整体偏暗等缺点,提出一种改进的实时图像去雾暗原色先验算法。在暗通道求取时,使用快速最小值滤波,加快传统暗通道求取最小值排序的时间;在大气光求取时,使用像素值限定的方法快速排除天空区域,使用暗通道图像剩余最亮部分对应原图像像素值的均值,有效避免原算法中求取大气光值过大导致复原图像失真的现象;在透射率的优化时,使用Sobel边缘检测与求取图像二阶导数图像,得到精细的透射率,改善了细化透射率的时间复杂度;对最终图像采取伽码变换,提高图像亮度。实验结果表明,与原暗通道先验算法相比,此算法有效提高了算法的实时性。     

基于改进暗通道先验模型的无人机遥感图像去雾算法

无人机航拍技术因其诸多优势,已被应用在越来越多的场景中.但因空气污染或气候原因使得某些地区雾霾较多,导致拍摄的图像降质明显.针对该问题,同时对于无人机遥感图像较高的去雾速度要求,提出了一种基于改进暗通道先验模型的无人机遥感图像去雾算法.首先使用下采样法和插值算法改进暗原色先验模型的透射率计算,大幅降低了计算复杂度;然后针对图像偏白色区域的去雾处理,采用结合容差机制恢复无雾图像的方法,减少了偏色现象;最后对去雾图像采用自动色阶算法进行图像增强处理,提升了去雾后图像的亮度.实验表明,该算法在图像去雾的精确性和效率上均优于原算法.     

一种基于分割的图像去雾新算法

在雾天环境下,大气介质中悬浮颗粒的散射作用导致图像质量严重下降,限制了其使用范围,因此对雾天图像进行去雾处理是必要的.根据暗原色先验去雾的原理,在局部区域内基于图像分割的思想来较准确快速估计雾天图像的传播图,然后应用大气散射模型对雾天图像进行去雾处理,并通过直方图拉伸来增大处理后的图像的对比度.实验结果表明,该算法能有效去除雾气对图像的影响,与传统去雾算法相比较,具有较快的处理速度和较强的实用性.     

基于暗通道先验的图像去雾算法改进

为了实现基于物理模型的图像复原去雾算法,文中提出了一种改进的基于暗通道先验的图像去雾算法。介绍了雾天图像退化模型和基于该雾天图像退化模型的几种去雾算法。详细介绍了何恺明提出的基于暗通道先验的去雾算法,该算法在估计光线传播图时使用的基于导向滤波的软抠图非常耗时,经过改进,直接使用景深估计光线传播图,算法运行时间大大减少。最后,使用MATLAB对改进的去雾算法进行仿真,并与原算法的运行时间进行比较。结果显示新方法对光线传播图的估计可靠,运行时间对比改进前大约下降60%,实时性大大提高。带有天空的有雾图像去雾后色斑和光晕大幅减少,取得了很好的效果。改进的去雾算法运行速度快、去雾效果好,新提出的光线传播图估计方法可靠,并且去雾过程中得到的光线传播图可以用于其他应用。     

基于物理模型的快速单幅图像去雾方法

在雾天环境下,获取的图像受到大气粒子散射的影响而导致对比度和能见度降低.针对该问题,提出了一种基于物理模型的单幅图像的快速去雾方法.该方法以大气散射模型为基础,引入暗原色先验规律求取全局大气光,利用双边滤波局部估计雾浓度,间接求取大气耗散函数,最终通过变换的大气散射模型恢复无雾图像.大量实验结果表明,该方法能够恢复出自然清晰的无雾图像,并能够较好地处理景深突变的边缘及远景处.此外,该算法在处理图像的运算时间上具有明显的优势,可满足图像实时处理要求.