基于暗通道先验和Retinex理论的快速单幅图像去雾方法

近几年,生态环境逐步恶化,雾霾情况日益严重,从总体上来看现阶段无论是在实际应用中还是学术界都没有能简便实现单幅图像快速去雾的方法。基于此种情况,笔者首先分析了现阶段单幅图像去雾方法研究状况,并结合自己的实际工作经验研发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,该方法在实际中的应用能够实现单幅图像的快速去雾,同时,也较为简单有效。     

单幅图像快速去雾算法研究与实现

近年来,尽管图像清晰化算法取得了很大进展,但依旧存在去雾算法复杂度高、去雾时间长以及工程化实现难度大等问题。针对以上问题,笔者首先分析了现有去雾算法的模型,并简化了该模型,提出了用暗通道图中每一行最大值的平均值作为整体大气光照值,并在SoPC(System-on-a-Programmable-Chip,可编程片上系统)平台上实现了单幅图像去雾算法。经测试发现,在SoPC平台上求解暗通道图仅需要9个时钟周期,去雾算法的整体延迟时间为83个时钟周期,对800*600的图像只需要12 ms就能完成去雾处理,且每个像素点仅延迟2.075 us。     

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.     

结合天空区域识别的单幅图像去雾方法

针对现有图像去雾方法易于在天空区域引入负面视觉效果的缺陷,提出一个结合天空区域识别的单幅图像去雾方法;提出一个新的天空区域特征先验知识,并利用所提先验将雾天降质图像分割为天空与非天空区域;基于天空区域对大气光进行估计,并利用暗通道先验和导向全变分模型对非天空区域的透射率进行估计,从而基于大气散射模型获得去雾处理后的图像;使用一种邻域自适应的Retinex方法克服了去雾处理后图像偏暗的问题。对比实验证明,所提方法相比现有的类似方法具备更好的有效性及鲁棒性。     

基于人眼视觉特性的快速单幅图像去雾算法

为从降质图像中去除天气的影响,提出一种快速的图像去雾算法。该算法基于二色大气散射模型,针对雾天图像的亮度分布特点以及人眼的视觉特性,首先采用亮度分量来估计粗略传输图,然后采用线性空域滤波对粗略传输图进行细化处理,并利用大气散射模型得到复原图像,最后采用基于人眼视觉特性的拟合函数对复原图像进行亮度调节,使恢复的图像更自然、清晰。大量实验结果表明,该算法恢复的图像在对比度、信息熵和运算时间等客观评价标准上都优于现存算法,具有良好的视觉效果。     

基于景深的单幅图像快速去雾算法

在雾、霾天气条件下,由于大气粒子的散射作用导致采集的图像质量严重下降,给计算机视觉系统成像带来极大不便。针对上述问题,提出一种基于景深的单幅图像快速去雾算法。通过暗通道对图像处理,得到图像传输图,从而简化大气散射模型,利用景深信息估计大气散射模型,得到边缘突变景深关系比,通过近水平方向上的景深关系比值优化传输图,利用双边滤波对景物边缘进行处理。从3个颜色通道出发,降低波长对景深估计的影响。实验结果证明,该算法能够恢复景物边缘的细节对比度,有效提高图像的清晰度与视见度。     

一种结合双区域滤波和图像融合的单幅图像去雾算法

基于大气散射物理模型和暗原色先验原理,提出一种结合 双区域滤波和图像融合的单幅图像去雾算法.首先在计算暗通道函数时,定义了一类暗区 域对图像边缘的低强度像素点进行描述,该区域像素点的暗原色中值取其三原色通道的最小值,以代替原来的中值滤波运算值.此滤波方法不仅能有效去除Halo效应,而且避免了黑斑效应;然后基 于大气散射物理模型定义一种伪去雾图,将其与原去雾图进行像素级融合对原图进行色度校正,实 现了柔性去雾,改善了现有方法易出现过去雾的缺陷.实验结果表明,该算法去雾后图像具有较好清 晰度及色彩恢复度,去雾鲁棒性强.在大雾和图像色彩失真严重的情况下,仍可有效恢复图像.     

基于改进暗通道和导向滤波的单幅图像去雾算法

针对单幅雾霾图像中包含的大面积天空或白色物体等区域暗通道先验失效和导向滤波去雾方法去雾不彻底的问题, 提出了一种基于改进暗通道和导向滤波的单幅图像去雾算法.首先基于暗通道引入了混合暗通道, 然后对混合暗通道进行映射处理, 从而得到大气耗散函数粗估计值; 利用导向滤波方法优化大气耗散函数粗估计值, 进而求解环境光值和初始传输图; 利用全变差正则化方法对初始传输图进行优化, 以解决其平滑性较差的问题.实验结果表明, 本文算法得到的去雾图像具有较高的清晰度, 对于大面积天空或白色物体区域也能实现良好的去雾效果.     

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...     

基于暗原色先验的快速单幅图像去雾算法

针对基于暗原色先验理论的单幅图像去雾算法中,由于某些场景下的雾天图像存在大面积明亮区域（如天空、水面或者偏白色物体等）不满足暗原色先验假设,从而导致去雾处理效果不好的问题。基于暗原色先验理论,提出了一种改进的单幅图像去雾算法。首先利用统计截断的方法估计出大气光值;然后对暗通道图进行中值滤波得到粗略估计的透射率图,并对明亮区域的透射率图进行自适应校正处理;最后将这些参数带入大气散射成像模型完成去雾处理。实验结果显示,相较于原算法而言,所提算法可以准确地选取出天空区域的像素点对大气光进行估计,有效降低明亮区域的色彩失真。通过不同算法对不同室外场景下采集的雾天图像的去雾效果的对比可知,所提算法在对明亮区域的处理上更加合理,可以较好地处理一些带有光源的图像,恢复出的图像具有很好的细节保持,视觉效果显著提高。所提算法对含有大面积明亮区域的雾天图像具有很好的增强处理效果,可以为图像分割、语义检索、智能分析等图像处理工作提供有效的预处理手段,对于交通监管、视频监控、行车视频记录、视觉导航等研究领域具有重要的意义。     

基于相对透射率估计的快速图像去雾算法

针对暗通道先验算法中恢复效果偏暗以及运算时间过久的问题,提出一种基于相对透射率估计的单幅图像快速去雾算法。该算法在分析雾霾条件下场景深度与最小值图像关系的基础上,依据景深相对量初步估计透射率,利用改进的均值滤波器作精确化调整,最后根据大气散射模型复原清晰图像,并通过亮度增强改善其视觉效果。该算法对透射率的估计简单、有效,复原图像清晰、自然,并且具有较高的细节可见度和层次感。实验结果表明,该算法在去雾效果和处理速度方面均有很大改善,有利于实现实时性应用。     

基于Msmall-Patch训练的夜晚单幅图像去雾算法——MP-CGAN

针对基于暗通道先验（DCP）与大气散射模型方法实现夜晚图像去雾出现颜色失真及噪声等问题,提出一种基于Msmall-Patch训练的条件生成对抗网络（CGAN）去雾算法MP-CGAN。首先,将UNet与密集神经网络（DenseNet）网络结合成UDNet网络作为生成器网络结构;其次,对生成器与鉴别器网络使用Msmall-Patch训练,即通过对鉴别器最后Patch部分采取Min-Pool或Max-Pool方式提取多个小惩罚区域,这些区域对应退化严重或容易被误判的区域,与之对应提出重度惩罚损失,即在鉴别器输出中选取数个最大损失值作为损失;最后,将重度惩罚损失、感知损失与对抗感知损失组合成新的复合损失函数。在测试集上,与雾密度图预测算法（HDP-Net）相比,所提算法的峰值信噪比（PSNR）与结构相似性（SSIM）值分别提升了59%与37%;与超像素算法比,PSNR与SSIM值分别提升了59%与48%。实验结果表明,所提算法能够减少CGAN训练过程产生的噪声伪影,提高了夜晚图像去雾质量。     

曝光融合在单幅图像去雾中的应用

针对雾天拍摄图像的降质现象,提出一种简单、有效的单幅图像去雾算法。首先利用暗原色先验知识估计出大气光亮度;然后根据雾天图像的成像物理模型,对每一像素的景深进行较高精度的亚采样,生成对应的虚拟无雾图像备选序列;最后,根据曝光融合算法提出的像素曝光评价指标,利用多分辨率形式的图像融合方法从备选序列中提取出清晰的无雾图像。实验结果表明,该算法既保证了复原图像清晰度,又具有较好的实时性。     

结合精确大气散射图计算的图像快速去雾

提出一种基于精确大气散射图的单幅图像快速去雾算法.首先基于大气散射光的特性,充分利用双边滤波保边缘的平滑特性,估测大气散射光和图像局部对比度,并通过引入像素值与平均灰度值的比较,得出更加准确的大气散射图,然后根据大气散射模型复原雾天图像.通过对获得的结果图像进行色调调整和局部去噪的优化处理,得到一幅视觉上较真实的清晰无雾图像.通过与几种典型的图像去雾算法比较,表明本文算法对于远景和深度发生突变的位置可以获得更好的去雾效果.同时,本文算法的时间复杂度与图像大小成线性关系,并且由于本文算法可以并行运行,因此可以进一步采用GPU加速,从而使得本文算法可以满足实时应用的需求.     

基于曝光融合的单幅图像去雾算法

针对雾霾等恶劣天气导致户外图像降质的问题,设计了一种简单、高效的图像去雾算法。首先通过空域高通滤波对降质图像进行处理,达到压制低频分量、增强图像边缘细节的目的;然后,对滤波后的图像进行空间线性对比度拉伸,增强图像的对比度;最后通过拉普拉斯金字塔的多曝光图像融合方法,将滤波结果与对比度拉伸结果进行融合,得到最终的去雾图像。实验结果表明,所提算法实时性较高,对雾霾、沙尘、水下等降质图像均有较好的增强效果。     

Adaptive dehazing control factor based fast single image dehazing

The single image dehazing is performed using atmospheric scattering model (ASM). The ASM is based on transmission and atmospheric light. Thus, accurate estimation of transmission is essential for quality single image dehazing. Single image dehazing is of prime focus in research nowadays. The proposed work presents a fast and accurate method for single image dehazing. The proposed method works in two folds; (i) An adaptive dehazing control factor is proposed to estimate accurate transmission, which is based on difference of maximum and minimum color channel of hazy image, and (ii) a mathematical model to compute probability of a pixel to be at short distance is presented, which is utilized to locate haziest region of the image to compute the value of atmospheric light. The proposed method obtains visually compelling results, and recovers the information content (such as structural similarity, color, and visibility) accurately. The computation speed and accuracy of the proposed method is proved using quantitative and qualitative comparison of results with state of the art dehazing methods.

     

融合双边滤波和腐蚀处理的图像快速去雾方法

大气中混浊媒介（如雾、烟、水滴等）的存在致使户外场景图像降质,暗原色先验法对单幅图像去雾具有较好的效果,但是在处理图像时存在存储消耗大、耗时长等不足。针对这一不足,在暗原色先验原理基础上,提出一种融合双边滤波和腐蚀处理的图像快速去雾方法。该方法利用暗原色先验得到粗略软抠图,通过腐蚀处理粗略软抠图的边界点,再利用高斯型双边滤波对腐蚀后的透射图进行细化操作得到最终复原图像。实验结果表明该方法不仅达到了图像复原的要求,且比原方法在处理速度上有了较大的提高,同时还可以将其进一步应用于视频图像去雾。     

基于色彩空间单一图像像素级去雾算法

基于雾会降低图像对比度以及边界模糊的实际情况,提出一种基于颜色空间的单幅图像去雾算法。首先计算每个像素在RGB颜色空间中距离灰阶线(原点与点(255,255,255)所确定的直线)的距离,确定深度图像;然后根据灰阶线距离计算每个像素在颜色空间中的新位置,进而获得去雾后的图像。算法具有良好的实用性和并行计算可行性。实验结果表明:算法显著增强了图像的对比度、颜色饱和度等,具有良好的去雾效果。     

基于天空分割的单幅图像去雾算法

针对暗通道先验算法在天空区域失效和复原图像色彩变暗的问题,提出一种基于天空分割的图像去雾算法。首先,采用基于边缘检测的分割算法将原始图像区分为天空区域和非天空区域;其次,在暗通道先验算法的基础上,改进对大气光和透射率的估计方法,进而对非天空区域采用改进的暗通道先验算法去雾;最后,利用基于成本函数的对比度增强去雾算法处理天空区域。实验结果表明,去雾后图像在方差、平均梯度、信息熵等指标上相对于暗通道先验算法均有较大提升,所提算法在保持较高运行效率的同时,能有效避免天空区域的Halo效应,还原真实的景物色彩。