色彩空间中的单幅图像自适应去雾算法EI北大核心CSCD

为解决传统基于暗原色先验的去雾算法在景物边界处出现的白边现象,以及在天空、白云等明亮区域出现的颜色失真的问题,提出一种基于色彩空间的快速去雾算法.首先把暗原色先验值求解中对邻域求最小值操作改为求中值操作;然后根据RGB色彩空间中像素颜色深度变化正好与场景深度变化相对应的关系,引入像素最大值与最小值之差的加权来调整暗原色先验值;再根据阈值来区分是否是明亮区域,修改明亮区域透射率估计的不足;最后在HIS色彩空间复原强度分量和饱和度值,并用直方图拉伸增强强度分量.文中算法无需图像后期修补,能自适应地修改暗原色先验值,实验结果表明了该算法的可行性和有效性.     

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。     

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.     

含有大片天空区域图像的去雾算法

为提高包含天空区域图像的去雾效果,解决暗原色先验原理去雾容易导致天空区域色彩失真以及图像整体亮度较暗的问题,针对含有大片天空的图像,提出一种基于天空分割和色调映射的图像去雾算法.在HSI颜色空间中利用图像众数和图像连通区域提出天空识别算法,分割出天空与非天空区域;然后根据暗原色先验原理分别求取二者透射率,并在天空区域完成大气光值的估计;最后在RGB空间中利用大气散射模型复原图像,并经过改进的自适应色调映射得到最终的去雾图像.采用合成雾图、实景雾图和网络收集雾图进行实验的结果表明,该算法在主观视觉和客观指标方面均能得到质量更好的去雾图像.     

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,提出了一种结合结构相似性的暗通道先验去雾改进算法,并对透射率进行优化、修正;接着,利用大气散射模型恢复出无雾图像;最后,利用RGB模型和HIS模型的相互转化,增强恢复图像的亮度.实验结果表明,该算法不仅能对图中景物进行较好的去雾,还能较好地处理天空等明亮区域,使处理后的图像有很好的视觉效果.     

修正大气耗散函数的单幅图像去雾

目的 针对暗原色先验原理对雾霾图像中天空或白色物体等明亮区域透射率估计不足,导致该区域去雾后彩色失真的问题,提出一种基于暗原色先验和引导滤波修正大气耗散函数的单幅图像去雾算法。方法 首先,基于暗原色先验模型得到大气耗散函数的粗估计值;其次,构造一个修正函数,纠正暗先验失效的明亮区域的大气耗散函数;然后,对修正后的大气耗散函数和求得的初始传输图分别利用引导滤波进行优化,平滑图像边缘的同时保持图像细节信息;最后,由优化后的传输图和估计的大气光值得到复原图像。结果 选取多幅经典图像进行对比实验,并利用峰值信噪比和均方误差衡量去雾结果的失真程度。实验结果表明,本文算法不但在非明亮区域可以得到较好的去雾效果,而且也能使图像中的明亮区域保持原有色彩,相比而言本文算法得到的复原图像整体失真较少;对于大小为460×300像素的图像,本文算法与He方法相比,得到的复原图像峰值信噪比提高了0.6005 dB,均方误差降低了0.0026,耗时缩短了29.6220 s。结论 对于雾天包含明亮区域的降质图像,提出了一种修正大气耗散函数的单幅图像去雾算法。实验结果的主观和客观评价表明本文算法对天空或白色物体等明亮区域能得到较好的去雾效果,有效改善了暗原色先验原理对图像中明亮区域造成的彩色失真问题。     

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。     

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。