一种简单快速的图像去雾算法

在雾、霾等天气条件下,大气粒子的散射作用导致捕获的图像严重降质。提出一种简单快速的基于物理模型的图像去雾新算法。首先从雾形成的角度出发,考虑到传播图像的低频性和单通道性,对大气散射模型进行变型化简,得到新的去雾模型。然后,利用暗原色先验方法估计大气光值A,并带入新的简化模型,得到去雾图像。方法不需要求取过多的变量,只需要求取大气光值A,大大提高了算法的效率。最后大量实验表明,该算法无论在处理速度还是去雾效果上都优于现有算法。     

自适应校正透射率的暗通道先验去雾算法

针对暗通道先验算法复原后的图像在天空区域容易产生色彩失真和伪影的问题,提出了一种新的暗通道置信度计算方法,用以校正天空区域的透射率.根据观察,图像中亮度越高、饱和度越低的区域,越不满足暗通道先验的假设,利用二维高斯函数,结合有雾图像饱和度和亮度的特点,设计了一种新的自适应调参的暗通道置信度计算方法,对不满足暗通道先验区...     

野外视频监控图像去雾算法研究

在野外雾天环境下,由于大气粒子的散射作用导致图像降质严重,直接影响图像的视觉效果和应用价值,因此有必要对雾天图像进行去雾处理,以提高雾天图像的清晰度和保真度。为此,提出一种野外视频监控图像去雾新方法。基于暗原色先验去雾的原理,采用区域生长算法准确快速估计雾天图像的深度信息,应用雾天图像物理模型对图像去雾处理,并进行亮度补偿。实验结果表明,该算法能有效改善雾天图像的质量,大幅提高运算速度。     

基于优化透射率的快速去雾方法

针对恢复后图像产生光晕和求大气光值时存在大量计算负担的情况,提出了一种的基于优化透射率的快速图像去雾新方法.采用直方图均衡化和双边滤波透射率修正机制来消除图像的光晕效应.此外,为了减少预估大气光值的计算负担,在大气模型的基础上,优化了大气光值的快速估计方法,使大气光值估计值更加准确.其次,为了改善去雾之后图片颜色暗淡的...     

基于相对透射率估计的快速图像去雾算法

针对暗通道先验算法中恢复效果偏暗以及运算时间过久的问题,提出一种基于相对透射率估计的单幅图像快速去雾算法。该算法在分析雾霾条件下场景深度与最小值图像关系的基础上,依据景深相对量初步估计透射率,利用改进的均值滤波器作精确化调整,最后根据大气散射模型复原清晰图像,并通过亮度增强改善其视觉效果。该算法对透射率的估计简单、有效,复原图像清晰、自然,并且具有较高的细节可见度和层次感。实验结果表明,该算法在去雾效果和处理速度方面均有很大改善,有利于实现实时性应用。     

结合天空分割和局部透射率优化交通图像去雾算法

针对现有的去雾算法在处理交通场景图像时由于透射率估计与实际情况偏差较大,尤其交通图像含有天空区域时容易导致色彩失真和产生光晕效应等问题,在暗原色先验理论的基础上,提出一种结合天空分割和局部透射率优化的交通图像快速去雾算法。首先,采用大津算法(OTSU)将原始图像分割为天空区域与非天空区域;其次,对非天空区域,利用最大值滤波和引导滤波对其透射率进行优化,采用自适应参数调整的方法对天空区域的透射率进行修正;最后,对复原的图像利用限制对比度自适应直方图均衡法(Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization, CLAHE)调整色调,提高亮度。实验结果表明,对于天空区域,本文算法不但能有效减少产生颜色失真和光晕效应的现象,得到更为自然清晰的复原结果,对于非天空区域,复原结果的清晰度和对比度更高,而且,算法保持较高的运行效率,另外,去雾后的图像在方差、平均梯度、信息熵等指标上相对于暗原色先验算法、Tarel算法、Meng算法、Zhu算法和Berman算法均有所提升。本文方法可较好地复原雾天交通图像,能为雾天模糊的交通图像快速有效去雾复原提供重要有益的理论基础和技术支持。     

基于透射率归一化的单幅图像去雾算法

在有雾天气条件下拍摄的图像,由于光线在传播人过程中受到空气中悬浮颗粒的散射,导致图像内容模糊不清,颜色偏灰白色。为了恢复出清晰的图像,根据大气散射物理模型,提出一种单幅图像去雾算法。首先,该算法从大气散射模型出发,对大气光模型进行变形化简,得到新的去雾模型。然后对大气光值估计,并利用在局部统计上不相关性恢复透射率。最后,对透射率进行归一化处理,带入模型,得到恢复图像。实验结果表明,该算法能够很好地恢复图像的对比度和保持图像的真实颜色。     

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。     

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。     

基于高亮区域自适应处理的监控图像去雾算法

针对现有图像去雾算法处理监控图像失真的问题,提出一种高亮区域自适应处理的监控图像去雾算法。通过自适应识别分割高亮区域,根据高亮区域所占图像的比例优化大气光强参数的取值;在暗原色先验的条件下,使用修正的大气光强参数与导向滤波进行透射率的计算和边缘细化;引入自适应容差机制恢复雾化图像,再对恢复后的雾化图像进行色彩增强处理。实验结果表明,算法能够消除恢复图像的色彩失真与块状边缘,较大程度上避免了高亮区域的光晕,保护了天空区域的恢复质量,使恢复图像保持清晰和自然,视觉效果得到较大提高。     

基于图像分割的交通图像快速去雾算法

现有去雾算法较少考虑交通图像的特征,直接应用于交通图像去雾效果和实时性较差。针对这一情况,在充分分析了雾天交通图像特征的基础上,提出一种基于图像分割的交通图像快速去雾算法。算法首先采用改进的均值漂移算法分割出天空区域,然后在天空区域中较准确的估计出大气光强度值,最后采用基于双边滤波器的改进暗原色先验（DCP）算法实现去雾,并结合雾天交通图像的特征对去雾图像进行了后处理,增强了去雾效果。实验结果证明该算法实时性高且去雾效果好,在交通图像去雾方面所提出的算法的综合性能优于现有的同类去雾算法。     

基于景深的单幅图像快速去雾算法

在雾、霾天气条件下,由于大气粒子的散射作用导致采集的图像质量严重下降,给计算机视觉系统成像带来极大不便。针对上述问题,提出一种基于景深的单幅图像快速去雾算法。通过暗通道对图像处理,得到图像传输图,从而简化大气散射模型,利用景深信息估计大气散射模型,得到边缘突变景深关系比,通过近水平方向上的景深关系比值优化传输图,利用双边滤波对景物边缘进行处理。从3个颜色通道出发,降低波长对景深估计的影响。实验结果证明,该算法能够恢复景物边缘的细节对比度,有效提高图像的清晰度与视见度。     

基于暗通道先验的图像去雾方法研究

针对多发性的雾霾天气下获得的图像质量退化问题,雾天退化图像的去雾复原技术引起广泛关注。在充分分析雾天图像特点的前提下,研究暗通道先验算法在图像去雾中的应用并借助Matlab平台实现仿真验证。首先将采集到的雾天图像载入系统,然后使用暗通道先验算法处理图像。实验结果证明,该方法具有良好的去雾效果,处理后的图像不仅更加清晰,同时增强了细节信息,提升了图像的利用价值。     

基于天空分割的单幅交通标志图像去雾算法

针对现有去雾算法应用于交通标志图像时容易产生信息丢失、色彩失真等问题,导致去雾后图像质量较低,不能很好地满足交通标志识别系统（TSRS）的实际应用需求,提出一种基于天空分割的单幅交通标志图像去雾算法。根据大津算法结合图像灰度特征得到自适应阈值实现天空区域和非天空区域的准确分割;非天空区域采取改进的暗通道先验算法去雾,引入自适应中值滤波和快速双边滤波联合的方法优化透射率,天空区域则采取直方图均衡化算法去雾;通过融合得到无雾图像;引入高斯滤波对严重降质图像进行去雾后清晰化处理。实验结果表明,去雾后图像在峰值信噪比等多个客观评价指标上的综合表现优于其他几种去雾方法,所提算法在保证较低的时间复杂度的同时,能有效地保留图像信息,还原出清晰的真实图像,满足TSRS的实际应用需求。     

单幅图像去雾算法研究综述

随着图像处理技术和计算机视觉技术的蓬勃发展,对特殊天气下的场景检测和图像处理成为该领域的重要研究方向.其中在雾天拍摄的图像容易受雾或霾的影响,导致图片细节模糊、对比度低以至于丢失图像重要信息,为解决此类问题图像去雾算法应运而生.图像去雾算法是以满足特定场景需求、突出图片细节并增强图片质量为目的的一种图像分析与处理方法....     

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...     

基于暗原色和直方图匹配的雾天图像增强算法

针对雾天图像景物容易退化的问题,提出一种基于暗原色和插值直方图匹配的雾天图像自适应增强算法。该算法基于暗原色先验信息寻找并分割出图像中的天空区域,利用插值直方图匹配方法对非天空区域进行自适应增强处理,采用主成分分析方法将处理前后的图像信息进行融合。实验结果表明,该算法不仅能避免天空噪声对图像的干扰,而且能有效提高图像对比度,获得满意的图像视觉效果。     

基于亮暗通道相结合的自适应图像去雾算法

暗通道先验(DCP)近几年已被证实是一种合适的除雾模型,然而其过程将引起图像的Halo效应和颜色失真.基于此,提出了结合亮通道原理和天空区域分割的新算法.使用亮通道和暗通道的结合来精准估计大气光值和透射率,天空区域自适应分割解决恢复无雾图像时天空区域的色彩失真问题.将从主观及客观两方面将本文去雾算法与现有算法进行对比,结果表明,本算法能够有效消除Halo效应,获得高对比度、高色彩饱和度以及丰富细节信息的去雾结果,同时也提高了图像去雾效率.