颜色保持的实时图像/视频去雾算法

针对目前去雾算法实时性较差,对天空等区域的处理不理想以及去雾后图像偏暗等问题,提出一种实时有效的去雾算法。首先,利用暗原色先验估计粗略透射率图;其次,下采样粗略透射率图并用优化的导向滤波得到改善的透射率图,以便实时处理更高分辨率的图像;然后,上采样改善的透射率图,并对其进行修正,得到优化后的透射率图,以解决暗原色先验不适于处理含有天空等大面积亮区图像的问题;最后,经过颜色保持的自适应亮度调整得到最终去雾图像。该算法时间复杂度仅是图像像素数的线性函数,对分辨率为600×400的图像,耗时约80ms。与基于导向滤波算子的暗原色先验的单幅图像去雾方法、基于中值滤波的快速去雾方法和带颜色恢复的多尺度Retinex(MSRCR)算法进行了对比,     

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。     

结合暗通道先验的光补偿快速去雾算法

针对暗通道先验单幅图像去雾算法去雾不彻底、天空区域偏色严重且去雾速度慢等问题,提出了一种结合暗通道先验的光补偿快速去雾算法。首先将二阶Butterworth高通滤波器引入同态滤波函数,在频域内对最小颜色分量进行增强,同时,平滑最小颜色分量中的光照,补偿局部区域因光照不足引起的图像质量下降;然后用双边滤波对其进行平滑处理,使光照在最小颜色分量图像上过渡更加自然;最后将处理之后的最小颜色分量作为引导图细化初始透射率。实验结果表明,与Tarel算法和中值滤波算法相比,该算法得到的去雾图像具有更好的视觉效果;与引导滤波算法相比,该算法去雾效果更为彻底,天空区域颜色还原准确,且运算速度更快。     

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。     

基于补偿暗通道和透射率融合的图像去雾算法

针对暗通道先验算法去雾不彻底且透射率估计不准确的问题，提出了一种基于补偿暗通道和透射率融合的去雾算法。该方法首先用中值滤波补偿暗通道，解决复原图像边缘细节不突出问题；然后由补偿暗通道得到透射率的简单估计及白平衡得到透射率的模糊估计，将两者进行像素级融合，得到透射率的精确估计；最后根据大气散射模型恢复出无雾图像。实验结果表明，该算法获得了较为精确的透射率，复原图像有效消除了残雾和Halo现象，在天空区域有较好的色彩保真度，同时也有效提升了运算速度。     

基于天空区域分割的单幅海面图像去雾方法

为提高雾天海面图像的质量,提出面向单幅海面图像的去雾方法。将均值漂移方法与嵌入置信度的边缘检测方法相结合进行图像分割,分割后的图像用形态学膨胀与腐蚀操作进行二值化,提取出天空区域和非天空区域。对天空区域使用限制对比度直方图均衡算法去雾,非天空区域使用基于导向滤波的暗通道优先算法去雾。导向滤波通过导向图像内容来计算滤波输出,在精细化透射图方面可以得到与软抠图方法类似的效果,计算开销较小。实验结果表明,相对于暗通道优先方法,该方法在天空区域没有明显的过渡区域和偏色现象,可取得较好的去雾效果。     

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在保持图像颜色质量的同时保留细节清晰,具有更好的视觉感知.     

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。     

基于天空分割的单幅交通标志图像去雾算法

针对现有去雾算法应用于交通标志图像时容易产生信息丢失、色彩失真等问题,导致去雾后图像质量较低,不能很好地满足交通标志识别系统（TSRS）的实际应用需求,提出一种基于天空分割的单幅交通标志图像去雾算法。根据大津算法结合图像灰度特征得到自适应阈值实现天空区域和非天空区域的准确分割;非天空区域采取改进的暗通道先验算法去雾,引入自适应中值滤波和快速双边滤波联合的方法优化透射率,天空区域则采取直方图均衡化算法去雾;通过融合得到无雾图像;引入高斯滤波对严重降质图像进行去雾后清晰化处理。实验结果表明,去雾后图像在峰值信噪比等多个客观评价指标上的综合表现优于其他几种去雾方法,所提算法在保证较低的时间复杂度的同时,能有效地保留图像信息,还原出清晰的真实图像,满足TSRS的实际应用需求。     

基于暗原色先验的单幅图像快速去雾算法

针对雾天环境下图像清晰度降低以及色调偏移问题,提出一种基于暗原色先验的单幅图像快速去雾算法。首先使用灰度开运算代替最小值滤波得到粗略暗通道图,根据方差标记出雾天图像各个景深突变区的位置,并对突变区的暗原色值进行细化求解;其次求解出透射率的粗略估计并使用引导滤波来进行优化;然后使用一种自适应的容差机制对天空等明亮区域的透射率进行动态修正;最后利用大气散射模型复原出无雾图像。实验结果表明,与几种典型的图像去雾算法相比,所提算法具有较快的处理速度,同时得到的复原图像细节突出、色彩丰富。     

基于二次滤波的单幅图像快速去雾算法研究

为改善雾、霾气候条件下采集到的图像质量,提出了一种快速的单幅图像去雾算法。该算法利用中值滤波对暗原色先验算法进行重新定义,消除halo效应;利用均值滤波对上述结果进行二次滤波,提高透射率的估算精度以及恢复图像的亮度。该算法简单,时间耗损度低。实验结果证明,该算法可有效提高场景的对比度和清晰度,且对天空色度具有很好的恢复性。     

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。     

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.     

基于引导滤波改进的暗原色去雾算法

针对雾天条件下户外图像存在清晰度降低和色彩偏移的现象,提出一种基于引导滤波改进的暗原色去雾算法。首先,采用暗原色先验理论估计出粗透射率,通过灰度的引导图像对粗透射率进行引导滤波的细化处理;然后,对图像中暗原色失效的区域进行判定,利用调整因子对该区域的透射率进行修正;最后,通过大气散射模型获得复原图像,并对HSI颜色空间进行亮度均衡化,使复原图像得到增强。实验结果表明,该算法能复原出细节突出、色彩自然的图像,具有较高的运算效率。     

一种快速单幅图像去雾新方法

为了再现雾霾天气下可见光图像的清晰场景,有效抑制雾霾退化造成的图像对比度、清晰度下降,本文提出了一种基于改进的双边滤波器的快速有效的去雾新方法.该方法引进了本文首次发现的简洁高效的“类高斯核”,代替传统双边滤波器的高斯核.改进的双边滤波器具有很好边缘保持特性,用该滤波器来准确优化雾天大气传输率的估计,大大提高了计算效率;在大气光值估计中,对暗通道和原图两个区间亮度最大值,进行加权平均,精确的估计出雾天大气光值.本文算法具有很快的处理速度,能有效提高复原图像的清晰度和对比度,获得较好的图像颜色.     

Haze editing with natural transmission

Significant efforts have been devoted to haze removal of outdoor scenic images and haze simulation of virtual scenes. However, few works focus on editing (increasing and decreasing) haze effects, which are common outdoor photography on real world images. In this paper, we present a dark channel prior-based transmission model that can explicitly formulates aerial perspective implying human perception on natural haze. We introduce maximum visibility as a parameter into the transmission model, so that we are able to naturally edit the amount of haze in an image by tuning this parameter with a physical interpretation. Additionally, we derive color correction and sky compensation from the transmission model, which improves the image quality for haze editing. Experimental results demonstrate the ability of the proposed method to generate images with various amounts of haze in a natural and efficient manner. Comparisons with the traditional algorithms on haze removal show the performance of the proposed algorithm in terms of two objective metrics that evaluate the visibility and fidelity of the restored images.