基于暗原色先验的煤矿井下图像增强技术

针对现有煤矿井下图像模糊增强算法不能应对井下浓雾情况且处理后的图像较模糊的问题,提出一种基于暗原色先验的煤矿井下图像增强技术,通过线性模糊化函数来达到图像增强的目的,并使用暗原色先验理论来增强图像的对比度,同时去雾尘。实验结果表明,基于暗原色先验的煤矿井下图像增强技术可提高煤矿井下图像的可视性,同时明显增强图像的对比度。     

改进的基于暗原色先验的图像去雾算法

针对暗原色先验估计透射率偏小,不适用于天空区域,致使复原图像色彩失真、亮度偏暗等问题,提出了一种基于天空区域分割的图像去雾算法。通过对天空和非天空区域的雾天图像进行有区分地复原,克服了因不满足先验规律而导致的失真问题,通过Gray World和White Patch假设对复原图像亮度进行校正处理,解决了图像偏暗的不足。此外,通过在天空区域估计大气光值,使求得的介质透射率更为精确,复原出的细节更加清晰。实验结果表明,该算法能有效解决天空区域失真问题,复原后的图像也具有较高的亮度和对比度。在时间复杂度不显著增加的条件下,能够达到良好的去雾效果。     

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。     

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.     

基于暗原色的单一图像去雾算法的研究

暗通道优先算法在处理单幅户外图像去雾方面有较好的效果, 但是该算法处理的时间过长, 算法速度较慢。在暗原色优先算法的基础上, 提出了改进的方案, 即使用指导性滤波代替暗原色优先中的软抠图算法, 并增加盒子滤波以提高指导性滤波的处理速度。同时为提高图像的输出质量, 采用了分块处理方法, 使用3×3模板求解图像的暗原色, 得到了更好的透过率t值。实验表明, 该算法在提高速度的同时优化了图像输出效果, 图像更加自然、真实。     

水下光场成像清晰度增强研究

由于水介质及水下颗粒的散射吸收作用,使得水下成像图像存在分辨率与对比度低,细节特征模糊,颜色失真等问题。针对这些问题,该文提出基于光场成像的水下图像清晰度增强算法,根据暗原色先验理论和单尺度的Retinex理论建立水下散射成像模型对成像图像的清晰度进行增强处理,并利用光场成像的多视角特性对散射成像模型的图像增强效果进行优化,进一步提高水下成像图像的质量。实验结果表明,两种理论构建的水下散射模型和多视角优化算法可以有效的提高水下成像图像的质量。