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基于暗通道先验和Retinex理论的快速单幅图像去雾方法 总被引:8,自引:0,他引:8
针对雾霾天气下捕获的图像存在低对比度、低饱和度和色调偏移等现象, 提出了一种基于暗通道先验和Retinex理论的快速单幅图像去雾方法.该方法从大气散射模型出发, 利用暗通道先验法则,通过灰度开运算对大气光值进行区间估计,同时获得介质传输率的初始估计, 并通过白平衡简化大气散射模型; 其次,基于Retinex理论,利用高斯滤波获得介质传输率的粗略估计, 并通过线性映射实现灰度值搬移; 然后,将介质传输率的初始估计和粗略估计进行像素级融合, 利用快速联合双边滤波进行边缘优化,同时通过参数自适应调整的方法对雾图中大片天空区域的介质传输 率进行修正; 最后,通过简化大气散射模型和色调调整得到复原图像.与几种典型的图像去雾算法相比, 本文算法具有很快的运算速度,能有效提高复原图像的清晰度和对比度,同时获得较好的图像颜色. 相似文献
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由于暗通道先验去雾算法会使天空等明亮区域产生颜色失真、偏移等问题,对此文中提出基于暗通道先验的单幅图像去雾新算法,提高了图像去雾效果。首先,根据图像的大小设计了一种自适应滤波窗口;其次,为了防止图像中的高亮像素对大气光值估计的影响,利用变差函数去除这些高亮像素,并结合去除高亮像素后图像的暗通道图,估计大气光值;然后,提出了一种结合结构相似性的暗通道先验去雾改进算法,并对透射率进行优化、修正;接着,利用大气散射模型恢复出无雾图像;最后,利用RGB模型和HIS模型的相互转化,增强恢复图像的亮度。实验结果表明,该算法不仅能对图中景物进行较好的去雾,还能较好地处理天空等明亮区域,使处理后的图像有很好的视觉效果。 相似文献
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针对暗通道先验单幅图像去雾算法去雾不彻底且速度慢的问题,提出了一种结合直方图均衡化算法的改进算法.在分析光晕产生的基础上,算法对有雾图像的最小值图像进行了直方图均衡化,提高了最小值图像的对比度;利用双边滤波平滑且保持边缘的特性细化对比度增强后的最小值图像,以其作为引导图对初始透射率图细化.同时,取暗通道图像中强度值在前0.1%的像素点的值求平均值,作为大气光值A,根据大气散射模型恢复无雾图像.实验结果表明:算法得到的透射率图恢复的图像具有更好的清晰度,提高了运算速度,弥补了传统算法在明亮区域透射率估计的不足. 相似文献
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目的在雾、霾等天气下,获取的图像受到大气粒子散射的影响而严重降质。针对这一问题,提出了一种基于双边滤波的单幅图像去雾算法。方法此算法是以大气散射模型为基础。首先利用双边滤波保持边缘的平滑特性得到准确的大气耗散函数。其次,针对明亮区域失真的问题,本文提出了弱化明亮区域去雾的方法。最后,通过变换大气散射模型得到清晰的无雾图像。结果大量实验结果表明,本算法恢复的图像清晰自然,尤其是在远景处和景深突变的边缘处的处理能取到很好的去雾效果。此外,其时间复杂度为图像大小的线性函数。结论针对雾、霾天气下的降质图像,基于大气散射模型与双边滤波特性,本文提出了一种新的单幅图像去雾算法。实验结果表明,本算法能获得很好的去雾效果,尤其在细节处理的表现优于Tarel的去雾算法。同时,与He Kaiming的去雾算法相比,运行时间具有明显优势,有利于实现实时性技术应用。 相似文献
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为了解决去雾过程中图像边缘产生光带的情况和去雾之后图像整体变暗的现象,提出了一种新颖的基于优化后透射率和半逆法的图像去雾算法。首先,针对图像边缘处暗通道失效情况,运用透射率修正机制来消除边缘处的光带现象,从而提高暗通道先验的适用范围;其次,从大气散射模型出发,利用半逆算法得到大气整体光照值;最后,针对去雾之后整幅图片颜色变暗淡的现象,采用基于小波变换的图像对比度算法来进行增强处理,改善去雾图像的视觉效果。实验结果表明,该算法能够更有效地去雾,而且去雾能力优于原算法。 相似文献
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利用暗通道先验去雾算法处理包含大块亮白区域的图像时,存在图像失真的问题。为此,提出一种改进的的单幅图像去雾算法。利用基于图像子块平均灰度值和标准差的四叉树分解方法得到大气光估值,通过图像暗通道直方图分布自适应计算分割阈值,据此将图像划分为亮白区域与非亮白区域。根据图像的灰度分布数据计算权重因子,将其融入透射率以提高图像边缘的平滑度。在此基础上,应用大气散射模型恢复无雾图像。实验结果表明,该算法能够有效解决天空区域色彩失真的问题,所得图像视觉效果明亮自然,图像交界景深突变处也较为平滑。 相似文献
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为解决暗通道先验去雾算法存在的透射率计算不精确和图像去雾后偏暗等问题,提出一种利用逆通道与改进滤波的暗通道去雾算法。根据雾天可见光的衰减特性,基于蓝色通道的逆通道得到修正的雾天图像暗通道图,通过在引导滤波中设置自适应平滑因子,滤波处理时检测图像边缘并利用局部方差自适应调整滤波强度,以获得更准确的透射率,同时选取图像中天空部分亮度最大区域的像素平均值作为大气光值,最终得到修复的去雾图像。实验结果表明,与基于边界限制的去雾算法和多尺度小波去雾算法相比,该算法的峰值信噪比和结构相似性值更高且均方误差更小,图像去雾效果更好,能较好保持图像原有信息。 相似文献
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针对暗通道先验算法中存在的光晕效应以及天空区域偏色等问题,提出一种基于转换域与自适应伽马校正的图像去雾算法。首先通过将大气散射模型转换至对数域,结合暗通道先验理论提出对数域正相关关系;再利用高斯函数拟合正相关,从而得到粗级透射率;然后将有雾图像转换至HSV色彩空间,提取亮度分量构造自适应伽马校正因子,对粗级透射率进行修正,并使用交叉双边滤波操作实现透射率的进一步优化;最后结合大气散射模型与改进的局部大气光,实现无雾图像的有效复原。仿真实验表明,与几种经典算法相比,该算法复原结果去雾彻底且细节丰富,具有较好的色彩保真度,更接近真实场景。 相似文献
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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。 相似文献
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针对现有图像去雾算法不能有效增强复杂大气环境下退化图像的问题,结合单色
大气散射模型、大气传输函数(ATF)以及Retinex 提出了一种基于视觉物理模型(VPM)的图像去
雾算法。新模型可同时描述非均匀光照退化、雾霾退化以及噪声退化等复杂大气环境下的图像
退化。模型求解过程首先使用变分法消除环境光退化,然后引入马尔科夫随机场将场景反射率
求解问题转换为了最大后验概率问题,最后利用对比度抑制自适应直方图均衡来校正场景反射
率亮度,从而实现图像去雾。实验结果表明VPM 能够指复杂大气环境下退化图像的增强,使
其物理保真度和视觉愉悦性得到有效改善。 相似文献
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针对暗通道先验算法去雾不彻底且透射率估计不准确的问题,提出了一种基于补偿暗通道和透射率融合的去雾算法。该方法首先用中值滤波补偿暗通道,解决复原图像边缘细节不突出问题;然后由补偿暗通道得到透射率的简单估计及白平衡得到透射率的模糊估计,将两者进行像素级融合,得到透射率的精确估计;最后根据大气散射模型恢复出无雾图像。实验结果表明,该算法获得了较为精确的透射率,复原图像有效消除了残雾和Halo现象,在天空区域有较好的色彩保真度,同时也有效提升了运算速度。 相似文献