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。     

改进的暗原色先验去雾算法

为了更好的消除图像中部分雾气,解决传统暗原色先验去雾算法的不足,提出了一种改进图像去雾算法.采用自适应取界获取暗原色区域块,对大气光强进行区间估计,改进了透射率修复方法,通过引入一种容错方法,使算法能更好地处理不满足暗原色先验的强光区域.实验结果表明,改进算法能有效去除图像的雾气和强光区域.     

雾霾天气条件下的机器视觉图像清晰化研究

针对机器视觉图像清晰度在雾霾天气条件下受到严重影响的问题,提出一种基于暗原色先验的机器视觉图像去雾算法。以大气散射模型和暗原色先验理论为基础,在带雾图像的暗原色图上指定某一灰度区间,选取其中出现频率最高的亮度值作为大气光亮度值。将带雾图像转为灰度图像,采用直方图均衡化的方法对其进行增强,尽可能多地展现带雾图像所包含的结构信息,进而以增强后的灰度图像作为引导图像进行导向滤波,进一步优化透射率,加快运行速度。实验结果表明,该算法可获得较好的去雾效果,同时具有较高的运算效率。     

基于改进暗原色先验模型的快速图像去雾方法

为了解决雾天图像质量退化问题,结合改进的暗原色原理与容差机制提出一种快速图像去雾算法。该算法首先基于暗原色先验估计大气参数,然后利用插值算法和最大最小估计法改进暗原色先验模型进而准确计算出不同场景深度的透射率,最后结合容差机制基于大气散射模型恢复无雾图像。实验结果表明,相比于原有的暗原色先验算法,该算法的计算速度可提高至少30倍,并且能够同时实现明亮与暗色区域的有效去雾,去雾图像清晰自然。基于插值算法与最大最小估计法改进的暗原色先验去雾模型可同时保证去雾处理的鲁棒性和实时性。     

基于暗原色先验图像去雾算法的研究与改进

暗原色先验算法在单幅图像去雾方面有较好的效果,但该算法对处理器要求较高,且耗时长,很难应用于对实时性要求较高的图像去雾。针对这一问题,提出了一种基于暗通道先验的改进算法:首先用高斯滤波替代软抠图方法消除块状效应、平滑透射率,根据给定的雾浓度系数粗略恢复无雾图像;然后增大雾的浓度系数,结合峰值信噪比和暗原色先验算法对图像进行去雾处理,最终恢复无雾图像。与典型的去雾算法相比,改进后的算法运算量显著减少,保证去雾效果的同时计算速度明显提高。     

提高特殊场景下图像质量的图像复原算法

本文首先分析基于暗原色先验去雾算法的基本步骤,然后提出一种提高特殊场景下图像质量的图像复原算法.该算法先对特殊场景下的图像进行反转操作,然后利用反转操作后的图像与雾天图像具有相似特征的结论,将改进的暗原色先验理论算法用于反转后的图像,从而使特殊图像的质量得到提高.本文通过改进暗原色先验去雾算法参数的获取,同时将图像中天空区域和非天空区域分开处理,得到了很好的视觉效果,也降低了算法的复杂度.     

一种改进的基于地平线检测的去雾方法

雾、霾天气是影响图像和视频质量下降的重要因素,给室外视频任务带来很大不便。考虑到远景视频中地平线的存在,提出一种改进的基于地平线检测的去雾方法。该方法基于暗原色先验理论,用改进的地平线检测算法,从整幅图像分割出天空区域,得到雾天图像退化物理模型中的大气光部分,再引入容差机制,提高图像去雾质量。而在对传输图的修正过程中采用图像引导滤波代替既占内存又耗时的软抠图方法。对远景雾天图像的去雾实验表明,该方法改进了原有基于暗原色先验单幅图像去雾方法中白色场景和物体的存在易导致算法无效的限制,有效减小了日周光光晕现象对图像可视化质量的影响,同时提高了算法速度。     

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。     

基于高阶马尔科夫随机场的单幅图像去雾算法

针对基于暗通道先验的图像去雾算法先验信息不足和在天空等大面积白色物体区域失效的问题,提出了一种基于高阶马尔科夫随机场(MRF)的单幅图像去雾算法。首先根据雾天景物成像特点将雾霾图像分割为亮区域和暗区域;然后根据区域不同改进和衰减暗通道,并通过暗通道先验获取传输图;最后利用高阶MRF对传输图进行优化,解决其先验信息不足的问题。实验结果表明,本文算法可有效改善暗通道先验失效导致的去雾图像部分失真现象,同时恢复的图像清晰度更高、细节更丰富。     

雾天降质图像的去雾复原新算法

针对雾天可见光图像对比度低,成像效果差的情况,提出了一种图像去雾新算法。该算法在暗原色先验知识的基础上,结合引导滤波函数,解决了雾天图像场景透射率不精确的问题。算法结果与暗原色先验方法得到的结果相比,复原效果明显,不仅还原了雾天场景的轮廓和颜色信息,而且对不同材质的物体表现更佳,使得去雾后图像的可视性增强,更加贴近真实场景。同时,对于浓雾天气条件下获取的图像,去雾能力显著,计算效率更高,大大降低了去雾算法的复杂程度。     

基于马尔科夫随机场框架的单幅图像去雾*

雾或霾等天气会降低场景的能见度,给机器视觉的后续处理造成影响。针对图像雾霾退化的恢复、及现有基于马尔科夫随机场图像去雾算法的缺陷,提出了一种新的基于马尔科夫随机场和暗通道先验的图像去雾算法。该算法以雾天条件下退化模型为基础,通过介质传输图和原始无雾图像的约束条件,利用暗通道先验获取介质传输图的粗估计,构造MRF框架下的代价函数。为使去雾图像保持更多的纹理细节,引入纹理检测函数改进代价函数,最终求得去雾图像和介质传输图。实验结果表明,本文方法可以得到较好的去雾效果,同时保持较多的纹理细节和更快的运算时间。     

基于暗通道先验的图像去雾方法研究

针对多发性的雾霾天气下获得的图像质量退化问题,雾天退化图像的去雾复原技术引起广泛关注。在充分分析雾天图像特点的前提下,研究暗通道先验算法在图像去雾中的应用并借助Matlab平台实现仿真验证。首先将采集到的雾天图像载入系统,然后使用暗通道先验算法处理图像。实验结果证明,该方法具有良好的去雾效果,处理后的图像不仅更加清晰,同时增强了细节信息,提升了图像的利用价值。     

图像去雾透射率的优化算法

在雾、霾等天气条件下,大气粒子的散射作用导致图像严重降质。本文提出一种简单快速的基于物理模型的 图像去雾新算法,对大气散射模型进行化简,得到新的去雾模型。然后,利用暗原色先验方法估计大气光值A,并代入新的简 化模型,得到去雾图像。实验表明,该算法在处理速度和去雾效果上都优于现有算法。     

基于物理模型的单幅图像对比复原算法

基于图像复原的去雾算法中参数的估计容易造成去雾图像场景信息的丢失,对此,提出一种图像去雾新算法。在暗通道先验的基础上,通过对大气散射模型的分析,总结出雾气分布对暗通道图像的影响,并依此对外景图像进行加雾操作,利用加雾后的参考图像与外景图像中各点的景深关系完成透射率的估计,进而达到去雾目的。算法利用物理模型和多幅图像实现参数的估计,能够更好地保留场景信息。实验结果表明,该算法不仅去雾效果优于对比算法,在处理速度上也有明显改善。     

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。     

减少色彩失真的自适应单幅图像去雾算法

基于暗通道先验的单幅图像去雾算法是目前最为高效的图像去雾技术,然而当图像中某些场景不完全满足暗通道先验时,去雾处理后的图像中常常出现大量伪影和色彩失真,因此需要根据图像对该方法进行修正。假设图像场景亮度越高,暗通道越不可信;场景饱和度越低,暗通道越不可信。基于该假设重新设计了图像的暗通道置信度,以补偿场景不完全满足暗通道先验时估算过大的暗通道值;另外对图像进行后置增强处理,以提升图像的视觉效果。对三类具有代表性的雾天图像进行实验,实验结果显示,与相关算法相比,该算法在缓解色彩失真、去除伪影等方面表现更好。该算法通过设计暗通道置信度克服了图像场景不完全满足暗通道先验时暗通道值估计偏大的问题,显著提升了暗通道先验去雾模型对不同雾天场景的适应能力。     

基于暗原色先验的图像去雾改进方法

本文基于大气散射模型, 建立了雾天图像复原的关系, 以暗通道原理作为基础知识, 复原雾天图像. 对不符合暗原色先验假设的大片浓雾及天空区域, 分析图像失真的原因, 通过引入容差参数来修正透射率, 防止天空区域的去雾程度过大, 从而提高含天空区域图像的复原效果. 为了避免大气光强过高, 去雾程度加强, 本文设置了大气光强的阈值, 并采用自动色阶算法对复原后的图像的色调分布进行相应调整, 使复原图像更自然, 增强其视觉效果. 完成图像去雾算法验证流程设计, 实现参数可调. 通过主观与客观的分析方式对3种算法进行性能验证与分析, 证明了改进后的算法优于前两种算法, 能够达到明显去雾的效果.     

基于暗通道先验的自适应超像素去雾算法

传统基于暗通道先验的图像去雾算法不能有效去除有雾图像在景深突变处的雾点,边界处容易引起光晕效应,对此提出一种基于暗通道先验的自适应超像素去雾算法.首先,在暗通道的获取过程中引入自适应方法判断当前像素邻域内是否具有多个景深物体,若仅存在相同景深物体,则直接求取此像素的暗通道,若存在多个景深物体,则引入超像素分割算法区分不同景深物体,减小景深变化对暗通道获取的影响,以求取更准确的暗通道;然后,估计粗略的透射率,并根据上下文约束细化透射率;最后,通过图像降质的逆过程求解去雾图像.实验结果表明,所提出的算法与暗通道先验单幅图像去雾(DCP)算法、基于边界邻域最大值滤波的快速图像去雾(EMDCP)算法、基于自适应暗原色的单幅图像去雾(ADCP)算法、带边界约束和上下文正则化的高效图像去雾(BCCR)算法相比,可将客观质量综合评价准则提高10%,能够抑制光晕效应,提高有雾图像的视觉效果.     

基于双边分解与$L_1$暗通道的战场图像增强算法

针对战场图像雾霾导致图像目标不清晰,影响目标识别及指挥决断的问题,提出一种结合双边分解与$L_1$暗通道的战场图像增强算法,利用双边滤波将图像分解为低频基础含雾图像及高频纹理含噪图像.对于低频图像,分割天空区域优化大气光计算,之后根据上下文约束构建$L_1$正则化方程精确求解透射率来改进暗通道先验模型进行去雾处理;对于高频图像,利用导向滤波进行噪声抑制与细节增强,将图像融合并进行双伽马校正得到最终图像,实现图像去雾与去噪的解耦合.将所提出的算法与现有的算法处理效果进行对比,应用于战场环境下图像的去雾,并运用客观评价因子进行分析,实验结果表明,所提出的算法可以有效去除战场图像雾霾,抑制噪声并增强视觉效果,且在客观评价因子方面优于现有算法.