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...     

基于快速引导滤波改进的暗原色先验去雾算法

针对目前单幅雾霾降质图像存在大面积天空域,导致暗原色失效复原图像失真以及去雾时间复杂度高的问题.提出一种基于暗原色先验和快速引导滤波的去雾方法,针对存在高亮天空域图像多尺度滤波采用自适应阈值分割得到天空域,在天空域求取精确大气光值,再将天空域和非天空域透射率有效归一化,最后采用暗通道图作为引导图快速引导滤波精细化透射率,最大限度保留边缘细节的同时有效降低时间复杂度.实验结果表明,该方法可以有效处理天空域,保持色彩和细节信息,在算法实时性上有明显优势.     

一种基于图割的图像去雾方法

暗原色先验去雾方法在户外场景图像去雾方面取得了一定的去雾效果,但该方法在估计近景局部高亮物体透射率时会产生严重误差。本文针对暗原色先验方法的不足首先利用图割理论对粗透射率图进行分块,并使用指导滤波器对细化透射率图进行校正,最后将校正的透射率图带入有雾图像成像模型求得清晰无雾图像。通过将基于暗原色先验的方法、局部对比度最大化的方法和本文中的改进方法进行了实验并对实验结果进行了分析,结果表明本文中的图割分块校正透射率的方法能够更有效地复原因雾霾影响的单幅降质图像。     

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.     

基于雾线暗原色先验的红外图像去雾算法

红外图像去雾算法的主要任务是解决红外图像因米氏散射引起的低可见性和模糊.但是当前红外图像去雾算法对红外图像暗处透射率估计欠佳,针对这一情况,研究了基于雾线暗原色先验的红外图像去雾算法.首先,利用霍夫变换估计大气光照;然后,针对雾线去雾方法在部分场景中失效的现象,采用雾线暗原色先验方法,通过假设雾线较暗端为真实颜色估计透射率,获取透射率图;最后为去除透射率图中噪声,对透射率图全变分正则化进一步优化透射率图.以公开红外数据库LTIR作为测试对象,实验结果表明,本文去雾算法在增强红外图像清晰度的同时未破坏红外辐射分布,对各种场景的红外图像有较好去雾效果.透射率估计准确,有较好红外图像去雾能力.     

基于自适应指数加权移动平均滤波的快速去雾算法

经典的暗原色先验去雾算法易丢失图像细节信息,基于保边滤波的去雾算法虽可以有效保护图像细节,却耗时较长。针对以上问题,提出一种能够很好地保护图像边缘细节且耗时较短的自适应指数加权移动平均滤波算法,并与改进的暗通道结合,实现快速去雾。首先,对暗通道加以改进并求得透射率粗分布;再利用自适应指数加权移动平均滤波算法对透射率进行优化;之后修复明亮区域透射率,避免颜色失真;最后通过变换大气散射模型求解得到去雾图像。实验结果表明:本文算法具有很快的执行速度,且经本文算法处理后的去雾图像质量较高,在有效边缘强度、色彩还原能力、结构信息这三个无参考客观评价指标下均表现不错。     

基于天空约束暗通道先验的图像去雾

针对现有暗通道图像去雾算法存在的天空色彩失真,景物边缘光晕效应等问题,本文提出了基于暗通道理论的改进去雾算法.由于暗原色先验理论不适用于天空区域,本文将引导滤波用于天空区域的细化分割,准确估计包含天空区域图像的大气光照强度,解决了天空色彩失真问题;其次,利用中值滤波得到详细边缘信息,进而得到更为清晰的透射率,有效抑制了景物边缘光晕问题;最后针对去雾后图像偏暗的问题,在HSV空间对亮度分量V通道进行增强处理.实验结果表明,针对带雾图像,本文算法能够有效地去雾,改善天空区域色彩失真以及景物边缘光晕问题.     

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。     

融合双尺度暗通道的单图像去雾方法

针对使用单一尺度滤波窗口计算暗通道的去雾方法会使去雾图像产生光晕的问题,提出融合双尺度暗通道的单图像去雾方法。该方法使用大、小两种尺度滤波窗口,分别计算两个暗通道及其最大值滤波结果,并实现了大尺度暗通道与两个最大值滤波结果的融合,以融合后的暗通道计算透射率,并进行幂函数调整和向导滤波,最后以优化后的透射率实现图像去雾。实验结果表明,该方法能很好地消除景深边缘的光晕及天空区域的彩色斑块,恢复后的图像有理想的亮度和对比度,且算法实现简单。     

区域透射率融合的暗通道图像去雾方法

针对传统基于暗通道先验的去雾方法容易导致边缘区域和天空区域分别出现伪影和颜色失真的问题，提出了一种基于区域透射率融合的暗通道图像去雾方法。首先，将含雾图像分为非天空、天空及过渡边缘等3个区域。其次，在暗通道结合块透射率估计和点透射率估计分别对非天空区域和过渡边缘区域进行融合，并利用梯度域引导滤波进行平滑处理，得到融合后的暗通道透射率。然后，合成天空区域的亮度透射率和暗通道融合透射率，以获得最终的透射率。最后，利用得到的透射率和改进后的大气光值对图像进行复原，得到去雾结果图像。实验结果表明，与传统暗通道方法相比，所提方法明显更优，其在有效抑制边缘伪影的同时能够较好地保留含雾图像的颜色特征。所提方法得到的去雾图像在主观评价和客观评价方面均能取得更好的结果。     

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。     

单幅图像的快速去雾算法

雾的存在使得户外图像的处理变得困难。雾、霭、烟等现象会使彩色图像退化,对比度降低。介绍了一种单幅图像的去雾新算法,不需要分割图像,直接利用高斯低通滤波器分离出背景空气光,利用改良的暗通道法对大气光进行估计,结合雾天图像的物理模型对图像进行复原,最后再对图像的饱和度进行校正,得到最终的复原效果。该算法的主要优点是速度快,...     

基于暗原色与逆暗原色融合的含明亮区域图像去雾

针对暗原色先验模型对于图像明亮区域不适应,暗原色估计偏大,导致透射率估计偏小,出现色彩失真现象,本文介绍一种新的暗原色修正方法。提出一种逆暗原色概念,将雾化图像的暗原色与逆暗原色进行融合处理得到一种新的修正暗原色,从而获得比较真实的明亮区域透射率,有效消除了明亮区域的色彩失真。以有效细节强度、色调还原程度、结构信息及综合测评作为图像质量评价指标,与目前流行算法进行对比实验,本文算法的色调还原程度指标平均值提高41.1%,综合测评指标平均值提高48.7%。实验结果表明,本文算法在改善明亮区域色彩失真及提高去雾图像总体质量方面优于目前流行算法。     

基于黑色通道的图像快速去雾优化算法

黑色通道优先算法在处理单幅户外场景图像去雾方面取得了一定的效果,但是该方法需要消耗大量的存储和计算资源,另外对天空区域的处理不够准确.本文仍然基于黑色通道先验知识,对图像边缘和非边缘分别采用不同的模板处理得到透射图,并通过分割天空区域或者雾最浓区域求得准确的大气光值,利用该方法可以恢复出和原方法基本一致甚至更准确的结果,并且可以大大减少消耗,提升计算速度.     

基于均值不等关系优化的自适应图像去雾算法

针对暗通道先验去雾算法的不足,如天空区域透射率估计过小和在景深突变处易发生光晕效应,该文提出一种新颖且高效的去雾算法。首先通过几何分析建立雾图对应无雾图像暗通道图的平面扇形模型,然后设定一种新型的高斯均值函数,对其标准差进行自适应处理,用以估计扇形模型的上下边界值,通过引入均值不等关系对两侧边界进行逼近,拟合出最优无雾图像暗通道图,进一步求得最佳透射率,同时也改进局部大气光的探索方法并复原出最终结果。实验表明,与其它一些经典算法相比较,所提算法能广泛适用于各类图像,去雾程度彻底且效果清晰自然,具有较低的时间复杂度,有利于实时处理。

     

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.     

单幅雾天图像复原

 本文提出了一种单幅雾天图像分割复原的方法,首先利用黑体原理估计粗糙的大气光传输图,然后使用拉普拉斯修补矩阵对分割之后的传输图进行修补,当场景目标和大气光很类似时,采用置信传播推断算法纠正传输图,经过修补和推断之后的传输图能够准确反映光线通过雾的传输过程,结合雾天图像光学模型,从雾的物理特性上去除雾对图像的影响.实验结果表明,本文提出的雾天图像分割复原算法能够有效恢复出清晰图像,并能获取相应雾天图像深度信息.