基于暗通道先验的单幅图像去雾新算法

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.     

导向滤波优化的单幅去雾算法

针对暗原色先验的单幅去雾算法计算复杂度高,无法满足交通监控系统中实时性需求,且大气光易受白色物体影响,以及天空区域易失真的缺陷和景物边界出现白边现象,提出了基于暗原色改进的快速去雾算法.采用四叉树搜索的算法对大气光进行精确估计,利用最大值滤波后的差值图像估计出天空区域,对透射率进行补偿,利用导向滤波器改进透射率并结合大气散射模型恢复无雾图像.实验结果表明:改进算法改善了原算法去雾效果的同时也提高了算法的速度.     

透射率与场景亮度分块优化的图像去雾算法

在图像去雾过程中,对大气光透射率估计不准确,会降低去雾图像场景亮度,并导致天空区域出现光晕现象。为此,提出一种基于分块优化透射率与自适应优化场景亮度的图像去雾算法。根据图像有雾程度评判标准对透射率进行分块优化,结合大气光强度求解大气散射模型获得无雾图像,并通过局部自适应调整图像灰度值来提高图像场景亮度。实验结果表明,相较于引导图滤波和对比度增加算法,该算法去雾后的图像更清晰,保边效果明显,且视觉效果更佳,适用于交通监管、安全监控和目标识别等应用领域。     

含有大片天空区域图像的去雾算法

为提高包含天空区域图像的去雾效果,解决暗原色先验原理去雾容易导致天空区域色彩失真以及图像整体亮度较暗的问题,针对含有大片天空的图像,提出一种基于天空分割和色调映射的图像去雾算法.在HSI颜色空间中利用图像众数和图像连通区域提出天空识别算法,分割出天空与非天空区域;然后根据暗原色先验原理分别求取二者透射率,并在天空区域完成大气光值的估计;最后在RGB空间中利用大气散射模型复原图像,并经过改进的自适应色调映射得到最终的去雾图像.采用合成雾图、实景雾图和网络收集雾图进行实验的结果表明,该算法在主观视觉和客观指标方面均能得到质量更好的去雾图像.     

基于DehazeNet与边缘检测均值引导滤波图像去雾算法

针对目前在有较多明暗区域的雾天图像去雾处理,存在恢复的图像偏暗和丢失图像边缘细节信息的问题,提出了基于DehazeNet与边缘检测均值引导滤波图像去雾算法。使用DehazeNet可训练卷积神经网络,根据4个雾天相关特征来估计雾天图像的初透射率图;通过局部的大气光值获得初大气光值图,替代单个大气光值,避免恢复的图像偏暗;提出边缘检测均值引导滤波算法,分别对初透射率图和初大气光值图进行优化,保留边缘细节信息;最后基于大气散射模型还原出去雾后的图像。实验结果表明:该算法去雾图像的主观视觉效果较好,且图像信息熵、峰值信噪比和结构相似性3方面的客观评价结果也较优于其它对比算法。可以解决恢复图像偏暗和丢失图像边缘细节信息的问题,使去雾图像清晰自然。     

基于亮度对比度增强与饱和度补偿的快速图像去雾算法

针对传统去雾方法存在的恢复质量差和耗时较长等问题,提出一种基于亮度对比度增强与饱和度补偿的快速图像去雾算法.首先提出一种基于颜色畸变因子的偏色检测方法,并通过基于完美反射的白平衡方法对存在偏色的图像进行色彩校正;然后在Lab色彩空间的亮度通道内,结合基于天空检测的大气光值估计方法和基于暗通道先验的透射率估计方法,提出基于大气散射模型的亮度通道对比度增强方法;最后为了改善图像画面的苍白感,在HSV色彩空间的饱和度通道内提出基于大气散射模型的饱和度补偿方法,对初步去雾结果进行饱和度补偿,获得色彩鲜艳的无雾图像.与有代表性的去雾方法进行实验的结果表明,该算法可以有效地提高去雾速度,并在避免颜色畸变的同时获得高对比度和高饱和度的清晰复原结果.     

结合卷积变换与细节优化的图像去雾算法

为了解决由于雾霾天气影响而导致采集的图像存在视见度低和细节可见性不足的问题,提出一种结合卷积变换与细节优化的图像去雾算法.首先,将大气光幕的初始估计定义为高维流形信号,利用空间域的等距变换思想实现降维,经归一化卷积提取精确的大气光幕值.接着,融合形态学运算和最大通道实现浓雾区域的检测,从而获得准确的大气亮度.最后,通过大气散射模型对雾天图像进行还原,并采用分段线性映射图进行细节和亮度的优化提升.理论分析和实验结果表明:复原图像的细节特征得到优化,保真度和整体亮度得到提升,相比于当前主流的算法,平均梯度提高了50.89%,信息熵提高了6.44%.该算法能有效消除图像中的雾气,所获得的视觉效果真实自然,基本能够满足对视见度和细节的要求.     

基于形态学与梯度域导向滤波的图像去雾算法

目前的多数图像去雾方法不适用于浓雾场景,存在去雾后图像亮度偏暗及光晕伪影等问题,提出一种利用图像形态学和梯度域导向滤波的去雾算法。通过暗通道先验算法得到初始透射率,并根据图像形态学闭、开运算细化和平滑初始透射率。运用梯度域导向滤波优化透射率图,以平滑透射率图的边缘和消除矩形块状效应。为更好地估计出大气光值,对雾图的最小强度图进行形态学灰度腐蚀,并经过导向滤波处理,以此结果作为暗通道图,选取其最亮的前0.1%像素点对应到原图中,最高的像素值作为大气光值,得到大气光值后利用大气散射模型求出去雾后的图像。将除雾后的RGB图像转换到HSI颜色空间,利用多曝光融合框架对I通道进行无雾图像整体亮度提高,最终转到RGB颜色空间。实验结果表明,该算法能够恢复更多的细节信息,保证图像具有合适亮度,且颜色自然,无光晕伪影,优于暗通道先验和颜色衰减先验等去雾算法。     

混合先验与加权引导滤波的图像去雾算法

目的 图像去雾是降低雾、霾、沙等低能见度成像环境对图像的退化影响,提高图像信息获取质量的过程。为了消除先验盲区,同时进一步提高去雾图像边缘细节的清晰度,提出一种混合先验与加权引导滤波的图像去雾算法。方法 首先改进大气光值估计方法,提高大气光值估计的准确性。然后利用混合先验理论求取双约束区域的大气透射率,一定程度上消除了先验盲区,提高了去雾算法的鲁棒性。最后利用加权引导滤波算法优化透射率图,提高了图像边缘细节的清晰度。结果 本文以通用去雾测试图像和小型无人机拍摄的雾天图像作为实验对象,通过对比分析4种组合步骤算法的复原效果,验证本文各步骤改进方法的合理性与整体算法的优越性。实验结果表明：混合先验理论改善了暗原色先验在明亮区域的失真现象和颜色衰减先验对浓雾处理上的不足,取得了较好的视觉效果;加权引导滤波改善了图像边缘模糊的现象,使复原后的图像边缘细节更加清晰;相较传统算法,本文算法视觉效果更好,去雾图像边缘细节更加明显,综合评价指标均值提升幅度较大。结论 针对有雾图像复原,通过理论分析和实验验证,说明了本文各步骤的改进具有一定的优越性,所提的算法具有较强的鲁棒性。     

基于逆通道与改进引导滤波的暗通道去雾算法

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。     

改进多尺度卷积神经网络的单幅图像去雾方法

针对当前已有的去雾方法容易造成天空区域存在光晕以及色彩失真的现象，提出了一种多尺度卷积结合大气散射模型的单幅图像去雾算法。将原始有雾图像与三个不同尺度的卷积核进行卷积，经过一系列特征学习后得到粗略的传播图，然后使用引导滤波器对其进行优化，得到精细化后的传播图。利用粗传播图和有雾图像计算出全局大气光。根据大气散射模型反推出无雾清晰图像。实验结果表明，该方法对天空区域的处理更加自然，在图像的纹理细节以及颜色失真上有较好的效果。     

基于大气面纱优化和透射率修正的图像去雾

基于中值滤波的图像去雾算法不能有效去除细小边缘处的雾,且天空区域容易出现颜色失真问题。因此,提出了一种基于大气面纱优化和透射率修正的单幅图像去雾算法。首先基于阈值分割提取天空区域,并降低各颜色通道最小值图像中对应区域的灰度值,然后使用加权引导滤波得到优化后的大气面纱,从而得到较为准确的透射率,最后由大气散射模型得到复原图像。相比于其他算法,该算法在优化大气面纱的同时修正了透射率,在边缘处的去雾效果更加明显,同时解决了天空区域的色彩失真问题。     

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。     

结合天空分割和局部透射率优化交通图像去雾算法

针对现有的去雾算法在处理交通场景图像时由于透射率估计与实际情况偏差较大,尤其交通图像含有天空区域时容易导致色彩失真和产生光晕效应等问题,在暗原色先验理论的基础上,提出一种结合天空分割和局部透射率优化的交通图像快速去雾算法。首先,采用大津算法(OTSU)将原始图像分割为天空区域与非天空区域;其次,对非天空区域,利用最大值滤波和引导滤波对其透射率进行优化,采用自适应参数调整的方法对天空区域的透射率进行修正;最后,对复原的图像利用限制对比度自适应直方图均衡法(Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization, CLAHE)调整色调,提高亮度。实验结果表明,对于天空区域,本文算法不但能有效减少产生颜色失真和光晕效应的现象,得到更为自然清晰的复原结果,对于非天空区域,复原结果的清晰度和对比度更高,而且,算法保持较高的运行效率,另外,去雾后的图像在方差、平均梯度、信息熵等指标上相对于暗原色先验算法、Tarel算法、Meng算法、Zhu算法和Berman算法均有所提升。本文方法可较好地复原雾天交通图像,能为雾天模糊的交通图像快速有效去雾复原提供重要有益的理论基础和技术支持。     

结合图像融合与分割的快速去雾

目的 针对机器视觉系统在雾天条件下采集的图像存在对比度低、细节模糊的问题,提出一种结合图像融合与分割的场景复原方法。方法 基于光学反射成像的物理特性以及形态学运算分别获取雾气浓度的近似估计,计算图像的局部方差并利用加权融合的方法得出准确的大气耗散函数,通过分割雾气最浓区域或者天空区域求得精确的大气光值,最后由大气散射模型计算复原图像并进行亮度和色调的调整。结果 该方法可以有效避免光晕效应和天空颜色失真等不足,能快速复原场景的对比度和颜色。结论 实验结果表明,该方法的场景适应能力较强,复原效果和计算速度相比于前人的方法均有不同程度的提高。     

结合天空检测与纹理平滑的图像去雾

目的 针对已有图像去雾方法中存在的天空灰暗以及透射率分布与实际情况不一致导致的对比度增强不足等问题,以暗通道先验图像去雾方法为基础,提出结合天空检测与纹理滤波的图像去雾算法。方法 首先,设计了一个基于天空检测的大气光自适应估计策略,以天空区域亮度值较低的像素为依据估计大气光值,能够避免天空色彩失真,获得更明亮且干净的天空恢复结果;其次,对输入图像进行纹理平滑预处理以保持同一平面物体内的像素颜色一致性,并提出一个基于块偏移与导向滤波的透射率精确化计算策略,使透射率估值更符合深度信息的变化趋势,以提升无雾图像的对比度与色彩饱和度;最后,对复原结果进行联合双边滤波后处理,以降低噪声的影响。结果 本文算法得到的大气光估值更为合理,对于不符合暗通道先验的天空区域,能够取得更为自然的天空复原结果;本文算法得到的透射率的变化趋势与实际场景深度之间具有更高的一致性,对于符合暗通道先验的非天空区域,能够取得高对比度与高色彩饱和度的恢复结果。结论 本文算法在大气光与透射率的估值的准确性以及无雾图像的对比度与清晰度增强方面都得到了有效提升,具有较高的鲁棒性,适用于视频监控、交通监管和目标识别等户外获取图像的诸多应用领域。     

雾天交通场景中单幅图像去雾

目的 针对雾天交通场景中通常含有大片天空区域,传统去雾方法在复原这些图像时容易产生光晕、色彩失真等现象。提出一种基于天空区域分割和暗通道先验理论的图像去雾方法。方法 首先提出一种基于最大类间方差法（OTSU）的图像分割算法来自动分离天空区域,然后将天空区域的平均强度值作为大气光值,从而改进场景传输率的估计。结果 本文方法不仅有效地解决了图像去雾后出现光晕和色彩失真等问题,与He Kaiming以及Fattal的方法相比,本文方法去雾后的图像更加真实、自然、平滑。结论 实验结果表明,本文方法能够很好地完成对雾天交通图像的复原,可为道路交通监管提供一种有效的理论基础和技术支撑。     

基于暗通道先验和Retinex理论的快速单幅图像去雾方法

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.     

基于暗原色先验的图像快速去雾

目的 针对暗原色先验去雾算法出现的边缘残雾、天空色彩失真以及速度较慢问题,提出一种快速有效的图像去雾算法。方法 舍弃传统分块的思想,采用逐像素处理的方法估计透射率,并对估计值过低的透射率进行适当的增强。大气光采用效率更高的四叉树算法来求解。结果 有效地解决了边缘残雾和天空色彩失真问题,相比其他算法,去雾后的视觉效果有所提升。透射率和大气光的求解速度都得到一定程度的提高,去雾速度是暗原色先验去雾算法的近4倍。结论 实验结果表明,本文算法在保证良好去雾效果的前提下能大幅提升去雾的效率,节省去雾所花费的时间。对于大部分有雾图像,本文算法都能够达到较好的去雾效果,但在处理具有较大景深的图像时,远景部分的去雾效果欠佳。鉴于速度上的优势,本文算法适用于对实时性要求比较高的去雾场合。     

改进的暗原色先验理论视频去雾算法研究

针对暗原色先验算法出现的边缘残雾、天空区域彩色失真、去雾后图像偏暗以及实时性差等问题,提出了一种基于点暗原色先验和引导滤波的视频去雾算法。采用逐点式最小值滤波来消除块效应,并利用四叉树法来快速准确地估计大气光值,结合直方图均衡化技术来增强图像,改善视觉效果,同时利用图像采样技术和引导滤波优化算法提高速度。实验结果显示,该算法的去雾图像清晰,运算量小,适用范围广,鲁棒性好,适合实时视频去雾。