基于融合亮度模型和梯度域滤波的图像去雾#br#

为解决暗通道先验算法在处理图像的天空区域时容易出现颜色过饱和、亮度整体偏暗和光晕等问题,提出了一种融合亮度模型和梯度域滤波的图像去雾算法.首先,选择整幅图像中亮度最大的前0.1％ 像素的平均值作为大气光值;然后,利用自适应最小值滤波的改进暗通道模型和亮度模型分别对前景区域和天空区域求解透射率,在将其加权融合得到粗透射率的基础上,使用梯度域导向滤波对透射率进行细化;最后,通过大气散射模型和伽马校正复原出无雾图像.实验结果表明,在包含天空区域的雾图上本文算法能够快速有效地解决天空区域的光晕效应和图像失真问题,复原出来的图像清晰自然,保留了较多的细节信息,在主观和客观2个评价方面均优于其他对比算法.     

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。     

基于形态学和高斯滤波的图像快速去雾算法

针对暗通道先验除雾算法运算效率低以及复原图像中出现Halo效应等问题,提出一种基于形态学和高斯滤波的暗通道先验图像去雾算法。使用暗通道先验方法估计全局大气光值;对最小通道图采用形态学开操作进行滤波;采用高斯滤波进行平滑处理,降低开操作产生的像素间差异;运用膨胀运算消除相邻区域间的梯度,进而精确估计透射率;通过大气散射物理模型快速、准确地获取复原图像。实验结果表明,该算法不仅能够取得良好的除雾效果,得到细节丰富、对比度和亮度适宜的复原图像,而且大大降低了时间的复杂度,提高了运算效率。     

暗原色先验图像去雾改进新方法

针对暗原色先验在明亮区域和天空区域透射率估计值偏小,致使复原图像亮度偏暗、颜色失真等问题,提出了一种新的图像去雾算法。在计算暗通道函数时,定义了一类平滑暗通道对3个颜色通道值的集中趋势进行描述,则该区域像素点的暗通道的值为其三原色通道的平均值,代替原来的最小值。使用均值滤波得到平滑的粗透射率,再通过引导滤波对透射率进行细化处理,进而估计全球大气光值,有效地去除了光晕效应及黑斑效应。将图像像素的亮度值与全球大气光值进行比较,对处在一定范围内大于或小于大气光值的像素点作为明亮区域的点,并对该点的透射率进行修正,使求得的透射率更为准确,复原后的图像细节更加清晰。实验结果表明,该算法能有效解决大面积明亮区域图像失真的问题,复原后的图像也具有较高的亮度和对比度。     

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。     

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.     

基于暗通道先验的超像素图像偏振去雾仿真

传统超像素偏振图像去雾方法无法获取图像偏振,导致细节纹理处易产生突变零点,引发图像边界处发生光晕效应,去雾效果不理想.提出基于暗通道先验的超像素图像偏振去雾方法.构建大气散射模型,计算传播过程中散落光.根据散落光将超像素图像分解为RGB三个通道,结合暗通道先验原理计算透射率,选择像素平均强度值作为大气光估计值,得到景深图像.利用景深信息求解偏振值,得到恢复图像场景的辐射强度,实现超像素图像偏振去雾.实验结果表明:上述方法在图像复原质量与效率方面均有较大改善,能够有效恢复雾天超像素图像细节信息,获得满意的视觉效果,说明所提方法具有一定的实用价值.     

结合天空检测与纹理平滑的图像去雾

目的 针对已有图像去雾方法中存在的天空灰暗以及透射率分布与实际情况不一致导致的对比度增强不足等问题,以暗通道先验图像去雾方法为基础,提出结合天空检测与纹理滤波的图像去雾算法。方法 首先,设计了一个基于天空检测的大气光自适应估计策略,以天空区域亮度值较低的像素为依据估计大气光值,能够避免天空色彩失真,获得更明亮且干净的天空恢复结果;其次,对输入图像进行纹理平滑预处理以保持同一平面物体内的像素颜色一致性,并提出一个基于块偏移与导向滤波的透射率精确化计算策略,使透射率估值更符合深度信息的变化趋势,以提升无雾图像的对比度与色彩饱和度;最后,对复原结果进行联合双边滤波后处理,以降低噪声的影响。结果 本文算法得到的大气光估值更为合理,对于不符合暗通道先验的天空区域,能够取得更为自然的天空复原结果;本文算法得到的透射率的变化趋势与实际场景深度之间具有更高的一致性,对于符合暗通道先验的非天空区域,能够取得高对比度与高色彩饱和度的恢复结果。结论 本文算法在大气光与透射率的估值的准确性以及无雾图像的对比度与清晰度增强方面都得到了有效提升,具有较高的鲁棒性,适用于视频监控、交通监管和目标识别等户外获取图像的诸多应用领域。     

基于显著图的可变模板形态学去雾方法

针对暗通道先验去雾中存在的光晕现象和天空区域颜色失真现象，提出了一种基于自适应可变形结构元（Adaptive deformable structuring element，ADSE）中值滤波结合灰度形态学重构精细化透射率的方法.该方法利用透射率与图像细纹理结构的无关性，由有雾图像的灰度图计算显著图（Salience map，SM），将SM作为导向图计算ADSE，用生成的ADSE对最小颜色通道图像进行自适应中值滤波运算；其次，以粗估计暗通道图像为标记图像，以自适应中值滤波后的图像作为模板图像进行灰度形态学重构运算，获得精细化暗通道图像，继而得到精细化透射率；最后，针对天空区域，引入最优化透射率方法，对天空和非天空区域做统一的运算得到最终透射率，完成图像去雾.本文算法对真实场景具有很好的去雾效果，同时，基于形态学的运算易于并行化和硬件实现.     

基于图像融合的快速单幅图像去雾算法

针对单幅雾霾图像中存在大面积明亮区域,暗通道先验失效、引导滤波算法去雾不彻底和时间复杂度较高的问题,提出了一种基于图像融合的快速单幅图像去雾算法.在大气散射模型的基础上,对大气光值进行区间估计;由暗通道先验法得到透射率的简单估计,由Retinex理论进行多尺度高斯卷积得到透射率的模糊估计,利用图像融合将两者进行像素级融合,得到透射率的精确估计;采用交叉双边滤波进行平滑处理并针对明亮区域修正透射率;对复原图像进行色调调整后得到最终图像.实验表明:算法不仅取得良好的去雾效果和较好的图像色彩,还有效降低了时间复杂度.     

混合先验与加权引导滤波的图像去雾算法

目的 图像去雾是降低雾、霾、沙等低能见度成像环境对图像的退化影响,提高图像信息获取质量的过程。为了消除先验盲区,同时进一步提高去雾图像边缘细节的清晰度,提出一种混合先验与加权引导滤波的图像去雾算法。方法 首先改进大气光值估计方法,提高大气光值估计的准确性。然后利用混合先验理论求取双约束区域的大气透射率,一定程度上消除了先验盲区,提高了去雾算法的鲁棒性。最后利用加权引导滤波算法优化透射率图,提高了图像边缘细节的清晰度。结果 本文以通用去雾测试图像和小型无人机拍摄的雾天图像作为实验对象,通过对比分析4种组合步骤算法的复原效果,验证本文各步骤改进方法的合理性与整体算法的优越性。实验结果表明：混合先验理论改善了暗原色先验在明亮区域的失真现象和颜色衰减先验对浓雾处理上的不足,取得了较好的视觉效果;加权引导滤波改善了图像边缘模糊的现象,使复原后的图像边缘细节更加清晰;相较传统算法,本文算法视觉效果更好,去雾图像边缘细节更加明显,综合评价指标均值提升幅度较大。结论 针对有雾图像复原,通过理论分析和实验验证,说明了本文各步骤的改进具有一定的优越性,所提的算法具有较强的鲁棒性。     

结合天空分割和局部透射率优化交通图像去雾算法

针对现有的去雾算法在处理交通场景图像时由于透射率估计与实际情况偏差较大,尤其交通图像含有天空区域时容易导致色彩失真和产生光晕效应等问题,在暗原色先验理论的基础上,提出一种结合天空分割和局部透射率优化的交通图像快速去雾算法。首先,采用大津算法(OTSU)将原始图像分割为天空区域与非天空区域;其次,对非天空区域,利用最大值滤波和引导滤波对其透射率进行优化,采用自适应参数调整的方法对天空区域的透射率进行修正;最后,对复原的图像利用限制对比度自适应直方图均衡法(Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization, CLAHE)调整色调,提高亮度。实验结果表明,对于天空区域,本文算法不但能有效减少产生颜色失真和光晕效应的现象,得到更为自然清晰的复原结果,对于非天空区域,复原结果的清晰度和对比度更高,而且,算法保持较高的运行效率,另外,去雾后的图像在方差、平均梯度、信息熵等指标上相对于暗原色先验算法、Tarel算法、Meng算法、Zhu算法和Berman算法均有所提升。本文方法可较好地复原雾天交通图像,能为雾天模糊的交通图像快速有效去雾复原提供重要有益的理论基础和技术支持。     

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.     

结合透射率和大气光改进的暗原色先验去雾算法

针对暗原色先验透射率在明亮区域估计不足以及大气光误差问题,提出一种结合透射率和大气光改进的去雾算法。在分析高斯函数特点的基础上,依据有雾图像暗原色的高斯函数初步估计透射率,利用最大最小操作消除块状效应;然后,通过晕光算子与形态学膨胀操作获取大气光描述区域来获取大气光值;最后根据大气散射模型复原清晰图像。实验结果表明,所提算法能够有效去除图像中的雾气,浓雾图像恢复效果相比暗原色先验等算法更佳,且处理速度较快,便于实时应用。     

基于转换域与自适应伽马校正的去雾算法

针对暗通道先验算法中存在的光晕效应以及天空区域偏色等问题,提出一种基于转换域与自适应伽马校正的图像去雾算法。首先通过将大气散射模型转换至对数域,结合暗通道先验理论提出对数域正相关关系;再利用高斯函数拟合正相关,从而得到粗级透射率;然后将有雾图像转换至HSV色彩空间,提取亮度分量构造自适应伽马校正因子,对粗级透射率进行修正,并使用交叉双边滤波操作实现透射率的进一步优化;最后结合大气散射模型与改进的局部大气光,实现无雾图像的有效复原。仿真实验表明,与几种经典算法相比,该算法复原结果去雾彻底且细节丰富,具有较好的色彩保真度,更接近真实场景。     

基于暗原色先验的图像快速去雾

针对雾天图像饱和度和对比度较低,提出一种基于暗原色先验和透射率权值的改进算法。估计大气光的取值范围,根据该范围确定大气光值,通过判定因子区分出暗原色失效区域;对该区域透射率进行基于透射率权值因子的调整;采用快速引导滤波细化透射率,并结合大气散射模型恢复图像。该算法能在去雾过程中对可调参数进行自适应选取。实验结果表明,该算法效率较高,且复原的图像细节丰富、颜色自然,视觉效果提升的较为明显。     

基于交通场景区域增强的单幅图像去雾方法

针对当前已有的去雾算法在雾天道路图像的处理上易造成近处路面区域和远处天空区域亮度过低、处理程度偏强,而中远处区域去雾程度较低、亮度过高等问题,以基于深度学习去雾算法为基础提出一种结合雾天道路图像场景深度和道路图像特点的去雾算法。首先基于深度学习的去雾算法原理,构建卷积神经网络求取场景透射率;然后基于大气散射模型和透射率估计出图像深度图,且构造两个参数：上阈值和下阈值来将深度图分为中、远、近三个区域;再基于深度图的不同区域构造增强函数,来确定图像处理的增强幅度照;最后在传统的大气散射模型基础上结合增强幅度照来调节不同区域的复原强度得到优化后的处理图像。实验结果表明,所提算法可以在保证良好去雾效果的前提下增强道路图像的中远处区域,有效解决了去雾后雾天道路图像近处路面和远处天空的色彩失真、对比度过低问题,提升复原图像的视觉效果,并且与暗原色先验算法、均匀与非均匀雾的视觉增强算法以及典型的基于深度学习去雾算法相比具有更好的图像清晰化效果。     

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。     

基于相对透射率估计的快速图像去雾算法

针对暗通道先验算法中恢复效果偏暗以及运算时间过久的问题,提出一种基于相对透射率估计的单幅图像快速去雾算法。该算法在分析雾霾条件下场景深度与最小值图像关系的基础上,依据景深相对量初步估计透射率,利用改进的均值滤波器作精确化调整,最后根据大气散射模型复原清晰图像,并通过亮度增强改善其视觉效果。该算法对透射率的估计简单、有效,复原图像清晰、自然,并且具有较高的细节可见度和层次感。实验结果表明,该算法在去雾效果和处理速度方面均有很大改善,有利于实现实时性应用。     

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。