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.     

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。     

顾及图像分割与暗通道先验的去雾霾方法

文章针对暗通道先验去雾霾后图像存在颜色失真等问题,提出一种融合图像分割与暗通道先验规律的卫星遥感图像去雾霾方法。首先,引入高斯加权矩阵的梯度算子获取图像的梯度信息,为暗通道去雾霾提供图像分割的约束条件;其次,通过梯度阈值对梯度信息进行划分,从而改善对不同亮度区域的差异化处理;最后,依据梯度阈值修正暗通道透射率来约束暗通道先验的处理结果,实现对不同亮度区域的差异化处理。实验结果表明,无论是主观目视判读还是客观指标对于较为均匀含雾霾影像都具有较好的处理效果。     

结合图像分割的暗原色先验去雾算法

基于暗原色先验规律的图像去雾算法在进行暗原色通道计算时,用固定区域会造成介质透射率估算的不合理,从而导致最终去雾效果细节不清晰和在较远景深场景模糊的现象。采用基于图论的分割算法来确定取暗原色通道的区域,能根据景深的变化自适应地改变区域大小,避免了固定区域求取暗原色的带来的介质透射率估计不合理问题。通过实验分析和验证,证实了该算法能有效地改善雾天图像的退化现象和提高图像清晰度。     

基于YUV色彩空间的暗原色单幅图像去雾改进算法

为得到更清晰的复原图像,提出了一种基于暗原色先验理论图像去雾的改进算法。先将原始雾天RGB图像转化到YUV色彩空间,在Y(Luminance)通道中,对像素点进行区域划分,只使用属于同一区域的像素点来计算该方块的暗原色,同时在Y通道计算大气光值;最后,通过修正复原图像的计算公式,来校正亮区域色彩失真。与基于引导滤波及RGB色彩空间的暗原色去雾算法相比,本文算法具有更好的去雾效果。     

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.     

基于自适应阈值的改进暗通道先验图像增强技术研究

基于暗通道先验的图像增强技术在图像的去雾和增强方面具有较好的图像增强效果。针对基于暗通道先验图像增强算法在处理有雾图像存在大面积白色高亮区域时出现的失真,提出了基于自适应阈值的改进暗通道先验算法。该算法在对图像进行直方图统计的基础上,先判断图像是否存在大面积白色高亮区域,并对区域的面积进行标识和统计,得到自适应系数β,再利用该系数对暗通道先验算法进行修正,最终进行对比度增强实现图像的去雾增强效果。实验结果表明,该方法能够有效消除图像去雾过程中出现的失真,提升图像质量,具有较高的实用价值。     

基于自适应阈值改进暗通道先验图像增强技术

基于暗通道先验的图像增强技术在图像的去雾和增强方面具有较好的图像增强效果.针对基于暗通道先验图像增强算法在处理有雾图像存在大面积白色高亮区域时出现的失真,提出了基于自适应阈值的改进暗通道先验算法.该算法在对图像进行直方图统计的基础上,先判断图像是否存在大面积白色高亮区域,并对区域的面积进行标识和统计,得到自适应系数β,再利用该系数对暗通道先验算法进行修正,最终进行对比度增强实现图像的去雾增强效果.实验结果表明,该方法能够有效消除图像去雾过程中出现的失真,提升图像质量,具有较高的实用价值.     

暗原色先验图像去雾算法研究

为了减小有雾天气对户外成像系统尤其是航拍视觉系统成像的影响,提出了一种新颖快速的基于暗原色先验和雾天图像退化模型的图像去雾方法.结合航拍图像特点,对原暗原色先验去雾箅法做了优化和改进.选取一系列户外带雾图像进行大量实验,结果表明,该方法能从物理特性上快速明显的去除雾的干扰,提高图像的清晰度,增强图像色彩和细节,复原得到...     

尺度自适应暗通道先验去雾方法

在雾、霾等天气条件下,大气粒子的散射作用使环境的能见度偏低,视觉系统采集到的图像严重降质。基于暗通道先验的图像复原方法因其去雾效果自然、约束条件少,且易于实现等优点而受到广泛关注。但是,该方法的去雾效果受尺度（暗通道的求解半径）影响很大,对于不同场景的图像,不存在一个普遍适用的最优尺度。针对该问题,文中提出一种尺度自适应方法,根据图像的颜色和边缘特征自适应地调节暗通道的尺度范围,得到像素级的暗通道求解尺度,兼顾大尺度求解色彩失真小和小尺度求解光晕失真小等优点。此外,针对暗通道去雾方法会使天空光估计点落到前景区域的问题,提出了一种改进的天空光估计方法,可使估计点鲁棒地落到与其物理意义相符的背景区域。对多种雾化场景图像的处理结果表明:文中方法适应性强、去雾效果自然,且对比度提升显著。     

基于超像素暗通道和自动色阶优化的图像去雾算法

针对暗通道先验(dark channel prior, DCP)复原图像中的光晕现象、明亮区域色彩失真、环境光估计不准确等问题,提出了基于超像素暗通道和自动色阶优化的单幅图像去雾算法。首先,由改进的White Patch Retinex算法增强图像并计算精确环境光。接着,在传统暗通道去雾算法中引入超像素图像分割和引导滤波算法,使透射率估计的稳健性与精确性得以提升。然后,采用自适应容差对明亮区域的透射率进行补偿,有效抑制明亮区域色彩失真问题。最后,以自动色阶优化算法提高图像对比度。将本文去雾算法与其他算法从主观和客观两个维度进行比较,实验结果表明：采用不同算法对不同浓度的自然雾图进行对比实验,信息熵提高0.2 bit,峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio,PSNR)提高0.8 dB,运行效率提高。该算法对不同浓度含雾图像具有良好的适应性,复原图像色彩真实、纹理清晰、细节丰富,去雾效果良好。     

基于暗原色先验去雾原理的红外图像伪彩化增强方法研究

根据雾天红外图像的分析和判读需要,提出了一种新的预处理方法---基于暗原色先验去雾原理及HIS空间的伪彩变换方法。该方法应用于雾天红外灰度图像的处理时,可以显著增强目标与背景之间的对比度。实验表明,该方法可以较好地对雾天红外图像进行增强与显示。与传统的图像增强方法相比,该方法更有利于在雾天条件下对掠海飞行目标及海面目标的红外图像进行分析与判读。     

Attention mechanism enhancement algorithm based on cycle consistent generative adversarial networks for single image dehazing

This paper proposes AMEA-GAN, an attention mechanism enhancement algorithm. It is cycle consistency-based generative adversarial networks for single image dehazing, which follows the mechanism of the human retina and to a great extent guarantees the color authenticity of enhanced images. To address the color distortion and fog artifacts in real-world images caused by most image dehazing methods, we refer to the human visual neurons and use the attention mechanism of similar Horizontal cell and Amazon cell in the retina to improve the structure of the generator adversarial networks. By introducing our proposed attention mechanism, the effect of haze removal becomes more natural without leaving any artifacts, especially in the dense fog area. We also use an improved symmetrical structure of FUNIE-GAN to improve the visual color perception or the color authenticity of the enhanced image and to produce a better visual effect. Experimental results show that our proposed model generates satisfactory results, that is, the output image of AMEA-GAN bears a strong sense of reality. Compared with state-of-the-art methods, AMEA-GAN not only dehazes images taken in daytime scenes but also can enhance images taken in nighttime scenes and even optical remote sensing imagery.     

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.     

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.     

雾天偏振成像影响分析及复原方法研究

为了抑制雾天图像质量的退化,基于大气散射物理模型及偏振图像暗通道原理,提出了一种改进的雾天偏振遥感图像去雾算法。首先依据大气散射模型对雾天偏振成像机理进行分析,对大气偏振信息对去雾的影响进行了阐述。其次利用边缘检测和闭运算自动获取雾天偏振图像的天空区域,估算无穷远大气光强和大气偏振度。最后,针对图像中存在的噪声干扰等因素,修正大气偏振度及大气光强,恢复了退化图像的辐射强度信息。通过理论分析和实验验证,取得了较好的雾天图像复原结果。结果表明,该算法可以准确获取天空区域,实现更高鲁棒性的天空区域估计方法,有效提高图像的对比度和清晰度,增加图像细节,改善雾天图像的质量。该算法能够有效抑制雾天对图像造成的退化,从而提高遥感的目标探测和识别能力。     

基于雾气特征与不等关系约束的去雾方法

针对现有去雾算法未充分考虑图像雾气信息、复原图像细节模糊等问题,提出一种新颖的反映图像雾信息分布的雾气特征图,并采用不等关系约束方法提高图像质量。首先,提取退化图像的极值通道以实现雾气信息的粗略估计,并通过L-1正则化对其进行优化从而得到雾气特征图。其次,提出一种基于雾气特征的初级大气光幕函数,通过对颜色通道和大气光幕作深入分析,利用均值不等式获得约束后的退化场景大气光幕。最后,利用雾气特征图对局部大气光进行改进,并基于大气散射模型实现图像去雾。将所提算法在真实雾图和合成数据集雾图上与其他经典方法进行比较分析,可以发现,所提算法在单幅图像去雾中展现了较好的性能,且在夜间雾图复原中更具优势。