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。     

基于车行视程与大气光快速估值的车载视频去雾算法

交通场景中的视频图像去雾处理,是一个实时性极强的不确定反问题,针对雾霾天气下车载视频图像退化严重的现象,分析了交通环境中雾气浓度对车前物景可视度的关系,提出了大气能见度与车行视觉距离之间的关系模型,讨论了降质图像增强的理论与方法,建立了雾霾条件下车行可视距离的线性回归公式和基于大气能见度的透射率快速估值模型。同时,研究了雾霾物像暗通道的基本特征,提出了利用引导滤波对图像实现边缘平滑、细节增强以及利用盒式滤波保持边缘信息,降低时间复杂度;直接利用灰度图像获取大气光像素矩阵的估值方法,建立了基于大气光的快速估计模型,解决了暗原色先验理论方法的“非天空区”假设及其时间复杂度难以适应车载视频图像处理的问题。根据上述提出的透射率估计方法和天空光的估值模型,本文提出了一种鲁棒性好,实时性强的雾霾视频图像去雾的新算法,并完成了基于该方法的视频图像恢复处理流程设计,构造了车载雾霾视频图像恢复处理的综合验证平台,通过信息熵和图像边缘检测的方法,对本文提出的方法与目前已有的几种流行的去雾方法进行了图像恢复质量的比较,结果表明,本文提出的方法在反映图像细节和清晰化等方面都取得了良好的处理效果。     

基于引导滤波和暗原色先验理论透射率估值的视频去雾算法

针对雾天条件下户外采集的图像严重退化问题,解决传统的暗原色先验理论算法出现的边缘残雾、天空区域去雾效果欠佳、实时性差和鲁棒性差等问题,提出去雾效果显著的实时视频去雾算法.对大气光散射模型进行改进,以引导滤波后的灰度图作为大气光估计图;利用四叉树法和暗原色先验理论（DCP）在暗原色图中寻找浓雾区域,求得透射率估计值;利用改进的大气光散射模型复原图像.通过大量实验表明,复原出的图像去雾效果彻底,色彩鲜艳亮丽,天空区域不会出现彩色失真,景深变化大的地方不会出现白边现象,对于不同浓度的雾都有着较好的去雾效果,处理速度快且稳定,适合于实时视频去雾.