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本文针对当前在大气散射模型下的去雾算法存在图像质量较差问题,从模型原理上分析衰减系数的变化对于去雾后图像质量的影响.通过大气光成像的物理建模和数学分析,逐步推导出衰减系数,分析了其物理意义.结合颜色衰减先验去雾算法,并改变衰减系数,得到不同的效果图,根据图像的评价参数,对比分析衰减系数会带来的影响.实验显示,衰减系数的变化能在一定程度上影响图像的色彩、对比度,进而影响去雾的实际效果,可以通过适当的改变衰减系数优化图像去雾的效果. 相似文献
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针对现有图像去雾方法易产生的颜色过饱和、细节丢失、伪影等问题,提出了一种基于雾线和颜色衰减先验的去雾方法。首先,利用雾线先验和霍夫投票估计大气光。然后,根据颜色衰减先验建立关于场景深度的非线性模型,获取准确的透射率。最后,通过对大气散射模型进行反向求解去除图像中的雾霾干扰,获得细节丰富的去雾图像。在RESIDE公共数据集上进行了实验,并与多种现有方法进行了比较。实验结果表明,所提方法可有效去除图像中的雾霾干扰,获得清晰自然的去雾图像,且其时间和空间效率均优于其他方法。 相似文献
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为改善雾天图像对比度差、能见度低的特点,本文结合雾天成像模型和暗原色先验规律,在颜色空间的基础上提出了一种去雾新算法。首先,在RGB颜色空间,根据暗原色先验规律估计出空气光,然后将图像从RGB颜色空间转换到HSI和HSV颜色空间,再对HSV空间下的明度分量运用大气散射模型进行去雾处理,最后再对HSI空间下的饱和度分量进行校正,最终得到去雾之后的图像。通过该算法能得到清晰化的图像,并且该算法较之传统的单幅图像去雾方法,速度更快、效果更自然。 相似文献
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针对传统去雾算法处理图像后存在颜色不均衡、能见度较低等问题,提出一种基于雾线先验的双边滤波优化透射率算法。首先,将像素在RGB空间中聚类成雾线并引入自适应模块对大气光值进行预估。将大气散射模型和上下文正则化原理相结合,对图像透射率进行初步优化,同时基于最小通道对透射率进行更正,使得传输率图更加平滑,防止相邻景深区域透射率差距过大;再经过双边滤波对透射率进行二次优化,使其变得更加精准。然后,将大气光值和透射率输入到大气散射模型进行去雾处理得到无雾图像。最后,将去雾后的图像进行色彩增强,以提升图像的色彩真实性和亮度。实验结果表明,所提方法在主观上提升了人眼的视觉效果,在客观评价指标结构相似性(SSIM)、峰值信噪比(PSNR)、角点检测数、通用质量指数(UQI)、自然图像质量评估(NIQE)和处理时长上均有着显著的优越性。 相似文献
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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。 相似文献
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针对非局部先验去雾算法中雾线端点像素位置精确度不足的问题,提出了雾线优化的非局部先验图像去雾算法。首先分析雾线理论,结合暗通道理论确定最大聚类雾线真实端点,以其为已知条件补偿小聚类雾线端点与大气光之间的距离,根据类内不同像素与雾线对应夹角预估单个像素雾线端点进而求得像素级优化后的透射率,最后根据图像局部灰度值差异融合暗通道先验(dark channel prior, DCP)和非局部先验透射率得最终透射率图。将本文算法与其余3种去雾算法在多幅户外雾图下通过主观及客观两方面分析比较,实验结果表明该算法能取得更好的去雾效果,尤其在天空区域图像复原效果较为突出。 相似文献
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文章提出了一种基于暗原色先验的图像去雾新方法,此方法将中值滤波处理后的有雾图像的灰度图或灰度图的反转图作为优化透射率;根据归纳出的两条准则划分出天空区域,进而计算得到大气光值;最后借助有雾图像形成模型获得最终的去雾图像。实验表明,与同类方法相比,本方法在主观效果和客观指标上均能够获得较高质量的清晰图像;而且克服了同类算法耗时的缺点,缩短了算法的运行时间。 相似文献
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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. 相似文献
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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. 相似文献
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基于暗原色和加权形态学滤波的图像去雾算法 总被引:1,自引:1,他引:1
针对雾天图像能见度低、对比度差的特点,提出一种自动消除雾的方法:基于暗原色和加权形态滤波的增强算法。首先引入暗原色先验信息,然后利用形态学滤波方法估计雾浓度图。该方法既能平滑雾浓度图,又能很好地保留场景的边缘,使估计出的雾浓度图更加精确。最后恢复去雾图像。实验结果表明,该方法简单快速有效,能够很好地达到去雾目的,并且较好地保留图像边缘细节。 相似文献
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Aiming at the drawbacks of traditional dark channel prior,which was prone to distortion and Halo effects in the bright areas,a haze image restoration algorithm based on compensated transmission and adaptive haze concentration coefficient was proposed.First of all,a Gaussian function was used to fit the attenuation relationship between the haze and haze-free image,and the compensation transmission was set to correct the initial transmission.Then the characteristics of haze was analyzed,the concept of brightness entropy was introduced and the bright channel operation was performed to acquire entropy value with pixel by pixel.Combined with the Gaussian pyramid to extract texture features,the haze distribution map was obtained.An adaptive transformation was established to seek the haze concentration coefficient and get the accurate transmission.Finally,the recovery results were restored by improved atmospheric light value and atmospheric scattering model.Experimental results show that the recovered image has better color and detail,the degree of dehazing is thorough,the brightness is appropriate,and the effect is clear and natural. 相似文献
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基于暗原色先验模型的水下彩色图像增强算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对在水下环境中,光的散射和衰减导致水下光学成像质量严重下降,图像对比度低、颜色失真的问题,提出了一种暗原色先验和基于通道直方图量化的颜色校正算法相结合的图像增强新方法。对于待增强的水下彩色图像,首先建立水下光学图像成像模型,并利用优化与改进的暗原色先验算法对图像进行去模糊,然后通过分析R、G、B三通道的累积直方图,对去模糊后的彩色图像各通道灰度值进行量化,实现图像的颜色校正。实验结果表明,提出的方法可以有效地消除了由于光的散射造成图像的模糊,有效提高了水下图像的视觉效果,恢复水下图像的颜色平衡。 相似文献
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针对暗原色先验模型对于图像明亮区域不适应,暗原色估计偏大,导致透射率估计偏小,出现色彩失真现象,本文介绍一种新的暗原色修正方法。提出一种逆暗原色概念,将雾化图像的暗原色与逆暗原色进行融合处理得到一种新的修正暗原色,从而获得比较真实的明亮区域透射率,有效消除了明亮区域的色彩失真。以有效细节强度、色调还原程度、结构信息及综合测评作为图像质量评价指标,与目前流行算法进行对比实验,本文算法的色调还原程度指标平均值提高41.1%,综合测评指标平均值提高48.7%。实验结果表明,本文算法在改善明亮区域色彩失真及提高去雾图像总体质量方面优于目前流行算法。 相似文献
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图像分割的研究一直是图像处理研究的热点问题,尤其是对彩色图像的分割研究更为重要,虽然对彩色图像分割的研究提出很多分割算法,但是很多算法仍存在缺陷,本文针对解决二维OSTU分割算法分割图像时计算复杂和易受噪声干扰的问题,提出将Lab彩色空间应用到二维OSTU算法中,首先将色彩图像从RGB空间转到Lab空间,然后联合利用L通道、a通道、b通道图像信息进行粗分割,最后针对其中某个通道的图像信息进行二维OSTU细分割.通过试验表明,该方法对彩色图像有较好的分割效果. 相似文献