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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. 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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基于改进暗原色先验模型的快速图像去雾方法 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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《计算机应用与软件》2017,(3)
在雾霾天气下,大气散射作用导致采集图像信息丢失。针对这一问题,以暗通道先验原理为基础,提出一种基于线性加权的自适应图像去雾算法。首先,在计算暗通道函数时,采用一种改进方法生成精确的暗原色图,并使用图像锐化技术确保场景边界特性;其次,针对复原图像对比度过深,定义一种自适应的线性加权方式计算准确的大气光强值,确保得到代表实际场景的透射率图;最后基于大气散射的物理模型,得到清晰的无雾复原图片。实验结果表明,该方法能有效地实现图像去雾,且具有效果好和速度快的优点。 相似文献
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基于偏振特性的图像去雾算法 总被引:1,自引:0,他引:1
传统的基于偏振特性的图像去雾方法近似认为大气偏振度为全局不变量,而未考虑场景深度信息对于偏振度的影响,导致离视点较远的场景区域去雾效果严重下降。提出一种基于偏振特性的图像去雾方法。该方法结合暗原色先验原理估计大气光强及场景深度信息,再利用景深信息对偏振度值进行求解,最终复原得到场景的辐射强度信息。实验结果表明,该算法能够有效恢复雾天图像细节信息,获得满意的视觉效果。 相似文献
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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。 相似文献
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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. 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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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. 相似文献
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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。 相似文献