基于物理模型的雾天图像复原新方法

由于雾天场景的能见度很低,因此为了保证视频监控系统的正常工作,需要对视频图像进行去雾处理。根据光学原理,雾天条件下场景的能见度下降是与场景深度呈指数关系的,鉴于现有的基于物理模型方法的去雾效果不够理想,因此提出了一种新的基于物理模型的图像复原方法,该方法首先对雾天场景的光学成像建模;然后借助于一张晴天和一张雾天场景的参考图像,计算出场景各点的深度比关系,最后利用深度关系复原雾天图像或雾天视频。实验结果证明,该方法是有效的和实用的。     

雾天降质图像的去雾复原新算法

针对雾天可见光图像对比度低,成像效果差的情况,提出了一种图像去雾新算法。该算法在暗原色先验知识的基础上,结合引导滤波函数,解决了雾天图像场景透射率不精确的问题。算法结果与暗原色先验方法得到的结果相比,复原效果明显,不仅还原了雾天场景的轮廓和颜色信息,而且对不同材质的物体表现更佳,使得去雾后图像的可视性增强,更加贴近真实场景。同时,对于浓雾天气条件下获取的图像,去雾能力显著,计算效率更高,大大降低了去雾算法的复杂程度。     

基于光学深度估计的雾天降质图像清晰化复原

研究雾天图像质量优化问题,雾天拍摄的户外场景图像对比度和色彩都发生不同程度的降质,严重影响了视觉监控系统的可靠性和鲁棒性。为提高雾天的图像清晰度,根据大气散射模型和雾天图像的对比度衰减同场景点深度成指数规律的先验知识,提出了一种场景光学深度的估计方法,应用于雾天降质图像的清晰化复原。采用建立了两组联系大气散射系数与场景点深度的关系式,并计算出场景各点光学深度的估计值。同时结合了两幅差异雾况天气下同场景图像的灰度信息以及局部对比度信息,可以更好地提高对场景深度信息估计的可靠性。结果表明,方法获得的场景可以实现雾天降质图像对比度的有效改善,获得满意的视觉效果。     

一种快速单幅图像去雾新方法

为了再现雾霾天气下可见光图像的清晰场景,有效抑制雾霾退化造成的图像对比度、清晰度下降,本文提出了一种基于改进的双边滤波器的快速有效的去雾新方法.该方法引进了本文首次发现的简洁高效的“类高斯核”,代替传统双边滤波器的高斯核.改进的双边滤波器具有很好边缘保持特性,用该滤波器来准确优化雾天大气传输率的估计,大大提高了计算效率;在大气光值估计中,对暗通道和原图两个区间亮度最大值,进行加权平均,精确的估计出雾天大气光值.本文算法具有很快的处理速度,能有效提高复原图像的清晰度和对比度,获得较好的图像颜色.     

减少色彩失真的自适应单幅图像去雾算法

基于暗通道先验的单幅图像去雾算法是目前最为高效的图像去雾技术,然而当图像中某些场景不完全满足暗通道先验时,去雾处理后的图像中常常出现大量伪影和色彩失真,因此需要根据图像对该方法进行修正。假设图像场景亮度越高,暗通道越不可信;场景饱和度越低,暗通道越不可信。基于该假设重新设计了图像的暗通道置信度,以补偿场景不完全满足暗通道先验时估算过大的暗通道值;另外对图像进行后置增强处理,以提升图像的视觉效果。对三类具有代表性的雾天图像进行实验,实验结果显示,与相关算法相比,该算法在缓解色彩失真、去除伪影等方面表现更好。该算法通过设计暗通道置信度克服了图像场景不完全满足暗通道先验时暗通道值估计偏大的问题,显著提升了暗通道先验去雾模型对不同雾天场景的适应能力。     

基于线性映射的暗原色快速去雾

针对雾天图像对比度、清晰度低等问题,提出一种基于暗原色先验去雾的快速算法。根据给定的判决条件,通过四叉树估计大气光值;利用雾天图像和恢复图像之间的线性关系,使用一种线性映射得到初始透射率,并使用容差对其修正;对修正后透射率进行高斯滤波,根据大气散射模型得到恢复图像。仿真结果表明,该算法在保证去雾效果的同时,拥有较高的算法效率。     

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....     

基于混合对比度增强的户外图像去雾方法

雾天拍摄的户外场景图像对比度和色彩降质严重,影响了视觉监控系统的可靠性和鲁棒性。针对雾天图像灰度动态范围较窄、对比度差的问题,为提高视觉精确性,提出一种基于混合对比度增强的户外降质图像去雾方法。在分析雾天图像特征的基础上,给出了一种全局去雾模型,然后基于遗传算法的全局搜索优势,对图像进行全局优化去雾处理。根据雾天图像降质与深度密切相关的先验知识,研究了一种模糊邻域对比度增强方法,进一步实现局部细节的增强处理,并进行仿真。结果表明,提出的混合去雾方法实现简单,能够有效增强雾天降质图像的全局对比度和细节结构,较好地改善视觉效果。     

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。     

雾天室外场景光照参数估计

在雾天情况下,雾对光线的散射使得室外场景的光照发生很大变化,太阳光和天空光的参数估计变得更为复杂.结合雾天情况下的大气散射模型,提出了室外场景的雾天基图像模型,并基于该模型提出了雾天室外场景图像光照参数估计算法.在已知场景基图像的条件下,利用迭代散射系数方法,优化求解雾浓度与场景深度图像,然后通过对去雾图像进行分解,获得最佳的去雾图像以及正确的光照分解系数.算法能够得到较为精确的雾浓度与场景深度图像.实验结果表明了算法的有效性.     

Single Image Fog Removal Based on Local Extrema

Atmospheric conditions induced by suspended particles, such as fog and haze, severely alter the scene appearance. In this paper, we propose a novel defogging method based on the local extrema, aiming at improving the image visibility under foggy or hazy weather condition. The proposed method utilizes atmospheric scattering model to realize the fog removal. It applies the local extrema method to figure out three pyramid levels to estimate atmospheric veil, and manipulates the tone and contrast of details at different scales through multi-scale tone manipulation algorithm. The results on the experiments of comparison with traditional methods demonstrate that the proposed method can achieve more accurate restoration for the color and details, resulting in a great improvement in image visibility.      

基于雾气遮罩理论的图像去雾算法

针对场景中雾气分布可能不均匀的问题,本文提出了一种基于雾气遮罩减除的图像去雾算法。首先对降质图像平滑滤波以估计其亮度分量,对亮度分量求均值得到均匀分布的雾气遮罩,并结合退化图像获取与场景深度信息相关的雾气遮罩。在对数域中从降质图像中减除获得的雾气遮罩,即可得到场景的反射图像。对反射图像进行自适应的对比度拉伸,可以得到最终的去雾结果。所提算法能较容易地扩展至视频去雾应用,真实场景的图片与视频实验验证了所提算法的有效性。     

基于车道线检测与图像拐点的道路能见度估计

为了解决传统的能见度仪价格昂贵、采样有限,以及现有的一些视频测量手段需人工标记物、稳定性差等问题,基于车道线检测与图像拐点提出一种通过固定摄像机识别雾天天气并计算道路能见度的算法。与以往研究不同,在交通模型增加了均质雾天因素。该算法主要分为三步：首先,计算场景活动图,利用区域搜索算法（ASA）结合纹理特征提取待识别区域,如果在待识别区域内像素自顶向下以双曲线形式变化则判断当前天气为雾天,同时计算区域内图像亮度曲线的拐点;其次,基于可伸缩窗算法检测车道线,提取车道线端点并标定摄像机;最后,结合图像拐点以及摄像机参数计算大气消光系数,根据国际气象组织给出的能见度定义计算能见度。通过三种场景下的能见度检测,实验结果表明,该算法与人眼观测效果一致,准确率高于86%,检测误差在20m以内,鲁棒性好。     

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。     

基于马尔科夫随机场框架的单幅图像去雾*

雾或霾等天气会降低场景的能见度,给机器视觉的后续处理造成影响。针对图像雾霾退化的恢复、及现有基于马尔科夫随机场图像去雾算法的缺陷,提出了一种新的基于马尔科夫随机场和暗通道先验的图像去雾算法。该算法以雾天条件下退化模型为基础,通过介质传输图和原始无雾图像的约束条件,利用暗通道先验获取介质传输图的粗估计,构造MRF框架下的代价函数。为使去雾图像保持更多的纹理细节,引入纹理检测函数改进代价函数,最终求得去雾图像和介质传输图。实验结果表明,本文方法可以得到较好的去雾效果,同时保持较多的纹理细节和更快的运算时间。     

基于双边滤波的RGB通道去雾算法研究

因大气光的散射和入射光的衰减,大雾天气下捕获到的图像质量呈指数系数下降。为改善退化图像的视觉效果,利用暗原色先验信息获得大气光;根据单幅雾天图像RGB通道强度估计场景深度图;同时在明亮区域引入一种容差阈值,避免了这部分区域场景深度的错误估计,使用带边缘保持的双边滤波器对求得的场景深度图进一步处理;利用大气散射模型实现了图像复原。实验结果表明,改进后的算法有效提高了雾天退化图像的视觉效果。     

基于颜色饱和度的快速图像去雾研究

在雾霾天气条件下,室外场景图像往往会产生严重退化,造成图像对比度的下降和颜色的衰减。为得到清晰无雾的图像,从单色大气散射模型出发,提出一种基于颜色饱和度的快速图像去雾算法（FIDS）。首先,大气光亮度[A]通过四叉树方法进行估计,接着采用饱和度运算对透射率进行估计,并对其修正和平滑保边得到较精确的大气透射率,最后基于大气散射模型获取最终的去雾图像。对比实验结果表明该算法能提高图像的清晰度和运算效率,很好地恢复图像的颜色和对比度。     

基于物理模型的快速单幅图像去雾方法

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.本文提出一种新的基于物理模型的快速单幅图像去雾算法.该算法从大气散射模型出发,通过对大气光照进行白平衡,从而简化大气散射模型;利用快速双边滤波方法估计大气耗散函数,进而恢复场景反照率.本文算法的时间复杂度达到图像像素数的线性函数,具有很快的执行速度.实验结...     

基于物理模型的单幅图像对比复原算法

基于图像复原的去雾算法中参数的估计容易造成去雾图像场景信息的丢失,对此,提出一种图像去雾新算法。在暗通道先验的基础上,通过对大气散射模型的分析,总结出雾气分布对暗通道图像的影响,并依此对外景图像进行加雾操作,利用加雾后的参考图像与外景图像中各点的景深关系完成透射率的估计,进而达到去雾目的。算法利用物理模型和多幅图像实现参数的估计,能够更好地保留场景信息。实验结果表明,该算法不仅去雾效果优于对比算法,在处理速度上也有明显改善。