自适应校正透射率的暗通道先验去雾算法

针对暗通道先验算法复原后的图像在天空区域容易产生色彩失真和伪影的问题,提出了一种新的暗通道置信度计算方法,用以校正天空区域的透射率.根据观察,图像中亮度越高、饱和度越低的区域,越不满足暗通道先验的假设,利用二维高斯函数,结合有雾图像饱和度和亮度的特点,设计了一种新的自适应调参的暗通道置信度计算方法,对不满足暗通道先验区...     

基于暗通道先验和优化自动色阶的图像去雾算法

针对暗通道先验产生的图像深度边缘上的白色晕圈、天空区域失真等问题,提出基于暗通道先验和优化自动色阶的单图像去雾算法.引入改进暗通道先验对透射率进行导向滤波,精细化透射率传播图,利用加权最小二乘法保留图像边缘信息,以优化自动色阶增强图像.采用定性与定量分析相结合的方法对该算法和几种经典去雾算法进行评价,结果表明该算法能够...     

基于暗通道先验去雾算法的研究与改进

基于暗通道先验算法的图像去雾技术已经日益成熟,但是其处理速度慢、天空区域过曝、处理完的图像色彩变暗等缺点也很明显。本文针对这几方面分别提出了求透射率时的优化、纠正天空等明亮区域的错误估计的透射率、采用自动色剂的算法进行颜色校正等方法,从而有效地提升去雾图像的视觉效果与处理速度。实验结果与几种经典的算法结果进行比较验证了本文算法在处理效率与颜色保真度方面的优越性。     

基于改进暗通道先验的图像去雾算法

针对雾霾天气下采集的图像存在细节丢失和对比度较低的问题,提出了基于改进暗通道先验的图像去雾算法.现有的图像去雾算法仍然受到颜色失真和亮度偏暗的困扰.而改进算法首先通过四叉树搜索算法来估计大气光候选区域,提高了大气光值估计的准确性,降低了大气光候选区域定位在亮白色物体上导致去雾后的图像出现颜色失真的情况.其次,将去雾后图...     

基于暗原色先验模型的快速去雾算法

为了实时地消除图像中的雾气,提出了一种基于暗原色先验理论的快速去雾算法.改进了透射率修复方法,显著地减少了算法的计算量;通过自适应调节透射率下限值和大气光成分值,扩大了去雾处理的适用范围;对复原的图像进行增强处理,改善了复原图像的整体视觉效果.实验结果表明,本文算法能有效地去除图像中的雾气,同时提高了算法的处理速度,有利于算法的实时实现.     

一种快速暗通道去雾算法

基于暗通道的去雾算法计算初始透射率需要进行大量的数据比较,优化透射率时需要计算融合矩阵,这两个过程耗时巨大,使其难以投入实际应用。针对这一问题,提出了一种快速暗通道去雾方法。首先利用分区最小表的数据结构,提高初始透射率的计算速度;接着,在优化透射率时,采用基于形态学梯度的彩色图像边缘检测算法提取图像边缘信息,减少优化范围,再利用边缘信息与像素的空间信息优化透射率,避免计算复杂矩阵,从而加快了优化速度;最后,运用最小可觉差模型补偿前两个步骤导致的图像画质下降,提高图像清晰度。实验证明,快速暗通道去雾算法在保持恢复图像效果基本不变的基础上,很大程度提高了算法速度。     

结合直方图均衡化和暗通道先验的去雾算法

针对暗通道先验单幅图像去雾算法去雾不彻底且速度慢的问题,提出了一种结合直方图均衡化算法的改进算法.在分析光晕产生的基础上,算法对有雾图像的最小值图像进行了直方图均衡化,提高了最小值图像的对比度;利用双边滤波平滑且保持边缘的特性细化对比度增强后的最小值图像,以其作为引导图对初始透射率图细化.同时,取暗通道图像中强度值在前0.1%的像素点的值求平均值,作为大气光值A,根据大气散射模型恢复无雾图像.实验结果表明:算法得到的透射率图恢复的图像具有更好的清晰度,提高了运算速度,弥补了传统算法在明亮区域透射率估计的不足.     

基于暗通道先验的比值重估透射率去雾算法

针对暗原色先验去雾算法中雾霾图像明亮区域透射率估计过小,造成图像色彩失真的问题,提出一种新的基于比值重估透射率去雾算法。设定暗通道图与大气光强的差值阈值,利用预估透射率和全局透射率的比值重新估计透射率,从而改善明亮区域过小的透射率。实验结果表明,比值重估透射率去雾算法跟暗通道和容差机制去雾算法相比,该算法恢复的图像更接近于真实图像。     

一种改进的基于暗通道先验的图像去雾算法

针对暗通道先验去雾算法在图像灰白色或天空区域会产生颜色畸变及图像比较暗淡的问题,提出一种基于暗通道先验改进的算法。该算法通过修正导致颜色畸变的透射率计算问题,从而提高图像的视觉效果。同时,通过降低3个颜色通道的高亮度值,并采用均值方法来得到增强的无雾图像。实验结果表明,本文方法在很大程度上消除了去雾图像明亮区域的颜色畸变现象且有更好的颜色恢复度。     

结合暗通道先验与Hessian 正则项的图像去雾

在雾天拍摄户外图像,其对比度和可见度均受到严重的影响。目前图像去雾方法 通常依赖于准确的透射率图,而二阶的Hessian 正则项具有保留精细结构同时抑制阶梯伪影的 能力,可提高图像的对比度和可见度。为此采用暗通道先验方法获得有雾图像大气光值初始透 射率图,提出一种结合Hessian 正则项的二阶变分模型来细化初始透射率图及去雾图像。利用 交替方向乘子法(ADMM),通过引入辅助变量,使拉格朗日乘子不断更新迭代,直到能量方程 收敛,输出去雾图像。采用LIVE Image Defogging 有雾图像数据库进行了仿真实验。通过对去 除薄雾和浓雾效果图的视觉质量和定量的评估,表明该方法得到的去雾图像清晰自然,纹理细 节保持效果较好。     

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。     

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。     

基于暗原色先验原理的偏振图像浓雾去除算法

在浓雾天气下,针对基于常规偏振特性去雾算法去雾效果不理想的特点,提出了一种基于暗原色先验原理的颜色空间转化算法去除偏振图像的浓雾。相比传统的成像技术,偏振图像探测技术在复杂环境下的目标探测和识别处理具有独特的优势,偏振图像通常采用强度图、偏振度图、偏振角图来表征目标的偏振信息。为了达到偏振信息与去雾模型相结合的目的,采用一种颜色空间转化的方法,首先把偏振信息转化到HIS颜色空间对应的亮度、色度、饱和度等各分量中,再把HIS颜色空间映射到RGB空间;其次,结合雾霾图像的大气散射模型用暗原色先验原理求图像的暗通道图;最后,在图像的稀疏先验基础上用softmatting算法细化修正大气传输率。实验结果表明,在能见度很低时,去雾后图像的标准差、信息熵、平均梯度等指标比现有的偏振去雾技术提高很多,该方法能有效增强浓雾天气下图像的整体对比度,提高偏振图像的目标识别能力。     

暗原色先验单幅图像去雾改进算法

目的为解决传统基于暗原色先验的单幅图像去雾算法实现效率低以及恢复雾化图像在天空、白云等明亮区域颜色失真的不足,提出一种改进算法。方法通过分块思想,完成透射率的空间自适应估计;通过判断大气光强度和暗通道差值绝对值大小来判断雾图中是否含有明亮区域。结果该算法不仅降低了传统算法的时间复杂度,而且弥补了传统算法在明亮区域透射率估计的不足。结论实验结果表明该改进算法可行、有效。     

基于暗原色先验的雾霾天气图像清晰化算法

传统基于暗原色先验的去雾算法稳定且去雾效果好,但算法运行时间长。为在运算时间和图像清晰度之间取得平衡,在传统基于暗原色先验的去雾算法基础上,提出一种新的雾霾天气图像清晰化算法。算法在求原始有雾图像的暗原色时,将传统基于暗原色先验算法中固定的局部区域大小设置为随图像大小变化的值,从而增强算法的自适应性;设置大气光值的阈值,避免大气光估计值过高造成的去雾后图像整体向白场过渡;采用导向滤波算法代替传统基于暗原色先验算法中的软抠图算法,提升算法的运行效率;最后利用自动色阶算法调整去雾后图像颜色的明暗分布。实验结果表明,该算法输出的图像对比度、清晰度好,色彩保真度高,明暗分布合理,算法稳定且运行时间短,实现了清晰度和运算时间的平衡。     

暗原色先验与NL-CTV模型相结合的图像去雾方法

鉴于暗原色先验算法能复原不同雾浓度和场景深度的图像,而基于非局部算子概念的NL-CTV（Non-Local Color Total Variation）模型能较好地保持图像边缘和纹理等特征,融合暗原色先验与NL-CTV模型,提出了一种新型单幅彩色图像去雾模型。通过暗原色先验得到精确的大气光强度和大气传输函数,然后推导包含大气光强度和大气传输函数的非局部能量泛函,再通过引入辅助变量和Bregman迭代参数,为其设计相应的快速split Bregman算法来求解该模型。将该算法与He算法、暗原色先验和Retinex算法的实验结果进行分析比较,从而验证了该模型不论从视觉上,还是客观数据上都要优于其他两种算法。     

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。     

基于暗原色先验的APEX图像复原算法

为满足有效性和处理速度的要求,结合暗原色先验的参数估计,将用于模糊处理的近似点扩展函数估计(APEX)用于天气退化图像复原。考虑到不同天气条件下、不同大小的图像其APEX参数不一致,算法能够针对不同浓度的沙尘、雾动态调整估计参数;而且与大多数多幅图像输入的复原方法不同,算法针对单幅图像进行处理。仿真结果表明算法具有很好的实用性。为进一步改善视觉效果,基于颜色恒常性能够均衡图像中光源颜色分量不均匀造成的影响,对复原图像进行了颜色恒常性处理。     

一种边缘优化的暗通道去雾算法

针对暗通道先验去雾算法大部分的时间都消耗在对透射率的优化上的问题, 对暗通道去雾算法进行了改进, 提出了边缘优化的暗通道去雾算法。使用边缘算子从粗略估计的透射率中提取边缘, 对边缘及周围扩展区域内的像素采用差值抠图法优化图像中场景深度变化明显的区域的透射率。实验结果证明, 边缘优化的暗通道去雾算法在得到与原始算法基本一致的去雾结果的同时, 平均计算时间仅为原算法时间的60%左右, 有效减少了计算量, 提高了去雾算法的运算速度。