基于暗原色先验模型的混合滤波图像去雾算法

基于暗原色先验模型去雾方法,提出混合滤波快速图像去雾算法.该算法在暗原色先验模型的基础上,对雾图的暗原色图像进行最大值滤波,继而求出透射率矩阵;利用最小值滤波估算透射率矩阵的下限值作为透射率的补偿值,再使用指导滤波修复透射率矩阵;利用小波变换方法对去雾后的图像进行滤波和平滑处理,有效改善了去雾图像的视觉效果.本算法有效解决了由于图像边缘估值失真导致的重建后去雾图像存在景深边缘处白色晕块和斑状奇异点的问题,以及带雾图像不同景深、景深边缘透射率的误差修复问题.     

基于边缘保持滤波的单幅图像快速去雾

为了解决基于暗通道先验的图像去雾算法运行效率低下的问题以及天空等明亮灰白区域去雾后的色彩失真问题,提出一种基于边缘保持滤波的单幅图像快速去雾算法。首先根据暗通道先验规律,得到粗略的透射率图和大气光估计值;然后用边缘保持滤波算法对粗略透射率滤波得到细节平滑、轮廓清晰的精细透射率图;再用阈值法对灰白明亮区域的透射率修正,之后用边缘保持滤波算法对修正后的透射率进行平滑,得到最终的透射率图。根据估计的大气光和透射率,利用大气散射模型即可恢复出无雾图像。经测试,该算法不仅具有很高的运行效率,而且对各种类型的薄雾图像都有较好的去雾效果。客观评测也表明,该算法在对比度增强程度、色调还原程度、结构信息复原程度方面的综合指标都优于其他算法。另外,所提算法还能够实现图像处理器(GPU)像素级的并行运算,对于分辨率为1 280像素×1 024像素的彩色图像,用型号为NVIDIA GeForce 9 800GT的GPU处理,速度可达10帧/s。     

基于暗原色先验的低照度图像增强

低照度图像亮度低、对比度低、细节信息缺失,对后续处理造成不便。针对这种情况,提出一种基于改进的暗原色先验低照度图像增强算法。采用输入图像暗通道的最大值估计大气光值,并用输入图像暗通道替代用大气光值来归一化输入图像,以其暗通道估计透射率,提高了算法效率。对输入图像取反,得到一副类似雾化的图像,用暗原色先验去雾,将结果再次取反,得到增强图像。暗原色先验会放大图像噪声,引入导向滤波实现保边去噪。实验结果表明,算法能有效增强低照度图像,提高图像亮度、对比度和突出图像细节信息。     

基于导向滤波优化暗原色先验的公路能见度检测方法

针对中国交通领域的能见度实时监测问题,通过复用公路沿线密集布设的监控摄像头,提出了一种以暗原色先验理论为基础的公路能见度检测方法。该方法针对析取的监控视频帧,通过改进的暗原色先验图像处理方法获取视频帧中特定位置的空气透射率,然后按照摄像头架设的几何参数及大气光学理论推导相应的道路能见距离。与传统的暗原色先验方法不同,现采用导向滤波对暗原色先验的空气透射率计算进行优化,可以获得更加符合真实图像的透射率结果。实验分析结果表明,该能见度计算方法可行,能见度检测结果具有较高的准确度,因此可用于解决公路能见度检测和交通安全预警等问题。     

改进的Otsu递归分割单幅图像去雾算法研究

针对暗原色先验去雾算法对天空区域的透射率估计值偏小问题,提出一种改进的Otsu递归分割图像去雾方法。该方法基于图像分割的思想,利用改进的Otsu递归分割算法准确分离出天空区域,结合暗原色图像灰度归一化值对天空区域透射率估计值进行修正,优化后的透射率更加接近实际值,最后通过大气散射模型得到复原图像。实验结果表明:去雾后的图像保持真实色彩,区域交叉边界处复原自然。文中算法有效解决了天空区域出现色偏和光晕问题,拓宽了暗原色先验算法的适用范围,对户外雾天图像的去雾具有良好的应用前景。     

一种雾天彩色图像复原快速方法研究

暗通道优先法则在处理自然雾天图像方面取得了非常好的效果,但是该方法需要消耗大量的存储和计算时间。提出了一种改进的雾天彩色图像增强快速方法。首先,根据雾天图像模型和先验知识,计算雾天图像的暗通道先验值;并估算初始透射率图像和大气光。然后利用数学形态学方法对初始透射率图像进行处理得到优化的透射率图;并根据这个优化透射率图、大气光和原始雾天图像计算去雾图像。最后利用gama校正获得最终的彩色增强图像。仿真实验结果表明本文提出的方法能较好地对雾天彩色图像进行去雾处理,且计算速度较快。相比于基于暗原色先验的单一图像去雾方法,图像尺寸越大,该方法的计算效率越高,计算时间优势越明显。     

一种改进的结合边缘检测的去雾新方法

暗原色去雾算法复原的图像会出现边缘效应,为此提出了一种改进的基于暗原色理论的去雾算法.首先计算出图像的暗色图,并使用小波分解算法将暗色图像向下采样一次;然后在小波分解的平滑部分计算大气光和图像的暗原色,提取出平滑部分的边缘信息,并使用形态学对其进行膨胀获得相应的二值边缘图像;接着对二值边缘图像所在区域的暗原色及非边缘处的暗原色分别进行优化;最后,将优化后的暗原色使用小波重构算法向上采样,并据此计算出图像透射率,结合去雾模型复原到清晰的无雾图像.实验证明,该方法在很好地去除边缘效应的同时,极大地减少了算法时间复杂度,满足实时要求.     

一种暗原色先验的图像去雾改进算法

为使视觉系统可以全天候地工作,提出一种基于大气散射物理模型和暗原色先验原理的去雾算法。通过改进的最小值滤波获取透射率图,抑制了单独使用最小值滤波产生的Halo效应和块效应,同时克服了双区域滤波中的中值滤波对图像细节保持度低的缺点;然后使用实效的导向滤波对透射率图进行处理,使之更细致;最后基于图像分割对大气光做了新定义,使复原图像更接近实际场景。实验结果表明,文中算法有效地恢复了场景的颜色和对比度,明显地提高了图像的视见度。     

基于引导滤波的单幅图像去雾算法研究

基于暗原色先验的单幅图像去雾算法较好地解决了估算雾天场景透射率的问题,算法复原的图像清晰颜色自然。但原始算法计算复杂度高、耗时长、无法满足实时性需求。介绍了引导图像滤波的原理,并将其与暗原色先验结合以改进原始算法;同时分析了滤波参数对去雾结果的影响。实验证明改进的算法在保证原算法去雾效果的同时能使算法复杂度大大降低。     

基于暗通道先验的快速图像去雾算法

探讨了暗通道先验去雾算法的原理,针对暗通道先验去雾算法时间复杂度太大的缺点,提出用快速有效的巴特沃兹低通滤波器代替复杂的软抠图方法实现对透射率的平滑与细化;针对暗原色图像在景深交界处存在白边现象采用求区域最大值法加以修正;并给出了自适应的求解全局大气光算法.实验结果表明,改进的暗通道去雾算法在获得满意的图像去雾效果的同时能大大提高图像去雾算法的速度,能满足工程上的实时应用要求.