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。     

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.     

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.     

结合天空区域分割的图像去雾算法

针对现有去雾算法在天空区域易失真和复原图像整体偏暗的问题,提出一种结合天空区域分割的图像去雾算法.该算法首先利用图像局部香农熵将原图像分割为天空区域与非天空区域;然后对相应的透射率分别进行求取,并利用快速引导滤波对最终的透射率进行细化处理,再采用四叉树搜索算法求取大气光值,最后利用暗原色先验模型恢复出无雾图像;另外对于整体偏暗的复原图像,则利用改进的局部对比度保留的非线性增强方法进行亮度调整.实验结果表明,与其它去雾算法相比,所提算法能更有效地复原图像;复原后的图像无颜色失真和光晕效应,而且清晰度和亮度更佳,整体视觉效果更加符合人眼视觉特性.     

基于暗原色优化算法的去雾研究

针对基于传统的暗原色先验去雾算法中,由于某些场景下的雾天图像存在大面积明亮区域无法满足暗原色先验的假设,导致去雾效果不佳。文中就此问题提出了一种改进的去雾算法,基于McCartnet的理论建立大气散射模型,根据暗通道理论粗略估计透射率,之后引入容差参数并设置阈值,重新计算明亮区域的透射率,从而实现对明亮区域透射率的自校正。针对于复原图像色彩较暗的问题,采用改进的线性亮度调整方法来调节图像的亮度。实验结果显示,相较于原算法而言,改进算法可以有效的对大气光值进行估计,降低明亮区域的色彩失真,复原的图像可以保持足够的亮度,同时不丢失图像的细节,视觉效果显著提高。     

改进的基于暗原色先验的图像去雾算法

分析讨论了原暗原色先验去雾算法原理,指出其不足之处并推导出改进方法.通过引入一种容差机制,算法能更有效地处理不满足暗原色先验的明亮区域,纠正了这类区域错误估计的透射率,从而克服原算法在处理这些区域时产生的色彩失真.实验结果表明,这样的修改切实可行,恢复图像消除了色彩失真,视觉效果得以显著提高.     

基于半反图像的透射率优化降雾算法

传统的暗原色先验图像降雾算法在处理不满足暗原色先验假设的明亮区域时,估计的透射率不准确。从而导致降雾后的图像色彩出现较大偏差。针对这一不足,本文提出了一种基于半反图像的透射率优化降雾算法。该算法通过明亮区域检测来获取大气光,然后用自定义函数对图像中明亮区域透射率进行修正,最后利用引导滤波器优化初始透射率,恢复出清晰的降雾图像。实验结果表明,该算法可以有效地处理图像中不满足暗原色先验假设的明亮区域,提高了户外视觉系统的鲁棒性。     

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。     

一种改进实时图像去雾的暗原色先验算法

针对暗原色先验图像去雾算法运行时间长,天空区域分割耗时,复原图像中存在方块效应以及整体偏暗等缺点,提出一种改进的实时图像去雾暗原色先验算法。在暗通道求取时,使用快速最小值滤波,加快传统暗通道求取最小值排序的时间;在大气光求取时,使用像素值限定的方法快速排除天空区域,使用暗通道图像剩余最亮部分对应原图像像素值的均值,有效避免原算法中求取大气光值过大导致复原图像失真的现象;在透射率的优化时,使用Sobel边缘检测与求取图像二阶导数图像,得到精细的透射率,改善了细化透射率的时间复杂度;对最终图像采取伽码变换,提高图像亮度。实验结果表明,与原暗通道先验算法相比,此算法有效提高了算法的实时性。     

基于暗通道先验的图像去雾优化算法

暗通道先验算法虽然在单幅图像去雾方面取得了一定的效果,但是该算法运行时间较长,另外对环境光的计算不太准确,不适用于天空区域,会导致复原图像色彩失真、亮度偏暗。针对这些缺陷,本文提出一种改进的White Patch Retinex算法,对原有图像去雾算法进行优化。首先,通过改进的White Patch Retinex算法计算出环境光。其次通过暗通道先验算法获得透射率。最后根据得到的环境光和透射率,求解大气散射模型,从而得到去雾后的图像。实验结果表明,该算法不仅运行时间较短,对分辨率为600×800的图像处理时间平均为5 s左右,且能解决天空区域失真问题,去雾后的图像具有较高的亮度和对比度。     

一种改进的容差机制图像去雾算法

针对经典容差机制图像去雾算法存在的对部分明亮区域透射率提升力度不够,难以彻底消除色彩失真问题,本文提出一种改进算法。将原算法中对明亮区域透射率根据容差进行双曲线提升修正变为线性提升修正,使透射率平稳提升,并适当增大了透射率提升力度,有效消除色彩失真。以方差和色调还原度作为图像去雾的客观质量评测指标,与暗原色先验算法和经典容差机制算法进行对比实验。实验结果表明,本文算法在改善明亮区域色彩失真及提高图像去雾效果方面优于对比算法。     

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。     

天空区域分割的暗原色先验去雾视觉优化技术

暗原色先验规律在天空区域的不适用,将会导致去雾后图像中的天空区域产生明显的噪声放大和色彩失真,为此提出基于天空区域分割的改进暗原色先验去雾算法.首先,采用将K均值聚类与增强边缘提取相结合的方法来进行天空区域分割,之后对有雾图像中天空区域的透射率进行修正,以得到改进的去雾后图像.该方法在天空区域分割的准确性上较好,去雾后图像不仅天空区域失真与噪声等显著减弱,还保证了远景清晰度.实验表明,该方法明显改善了去雾后图像天空区域的视觉效果并保留了远景清晰度,使去雾后图像显得清晰的同时表现得更加自然.     

基于饱和度运算单幅图像去雾算法

在雾、霾等恶劣的天气条件下,大气介质中悬浮粒子的散射和吸收作用会严重退化户外拍摄图像,造成图像识别率降低.从单色大气散射模型和暗原色先验规律,提出面向视觉感知的HSI颜色模型的饱和度的新算法,从而实现图像去雾,对于去雾图像最小值像素点采用极大值和极小值进行估计,并对透射率进行修正.该算法能够有效地提高清晰度,能很好地运用于单幅图像去雾.     

单幅图像中值暗通道先验去雾的改进算法

为解决传统基于暗通道先验(DCP) 的单幅去雾算法在景物边界处出现的白边现象及高计算复杂 度,在中值DCP(MDCP)法的基础上提出一种改进算法。首先通 过判断RGB三颜色通道的最小值与 中值暗原色的差值绝对值的大小判断DCP法或MDCP法是否成立:当DCP法成立时 , 取较大窗口的暗原色值作为最终的暗原色值;当DCP法不成立而MDCP法成立时,取两种 窗口中中值暗原色值较小的值作为最终的暗原色值;当DCP法和MDCP法都不成 立时,取 较小窗口的中值暗原色值作为最终的暗原色值。然后在HSI色彩空间保留色调分量不变,仅 对强 度分量运用修改的暗原色值进行去雾。最后,对饱和度分量进行颜色补偿。本文算法无需 图像后期 修补。实验结果表明了本文改进算法的可行性和有效性。     

基于改进暗通道算法的红外图像去雾研究

为了提高红外图像去雾的质量,采用改进暗通道算法。首先通过图像自身调节来获得较准确的大气光强,利用原图暗原色图以及亮原色图的调节因子得到更加接近图像真实值的大气光强;然后均方差判断去雾图像区域块的对比度,通过透射率伸缩系数和透射率增减系数来调节透射率;接着为避免去雾图像画质偏暗,通过灰度值大小对图像亮度进行校正;最后给出了算法流程。实验仿真显示本文算法没有色彩失真现象,边缘细节处理更清晰明亮,平均梯度值最少为6.0,信息熵最少为7.5,峰值信噪比最少为17.6dB,能够满足红外图像去雾对清晰度、信息量的要求。     

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。     

提高雾天激光主动成像图像质量的研究

在雾天,激光主动成像系统所得图像的质量明显下降。针对所得红外图像噪声大、对比度低的特点,提出一种结合暗通道先验（Dark Channel Prior,DCP）与双边滤波（Bilateral Filter,BF）的图像处理算法。采用暗通道先验对图像进行去雾,对去雾后的图像采用双边滤波方法做进一步去噪处理,从而达到提高对比度降低噪声的目的。对不同算法处理后图像的主客观评价表明,提出的算法处理后的图像有更好的视觉效果,标准差有一倍多的提高,信息熵和信息容量有20%左右的提高。