基于近红外的图像去雾方法

针对雾天可见光图像降质现象,提出一种简单、有效的自动去雾算法。算法充分利用了近红外透雾能力强,可见光图像色彩亮度好的特点。首先利用暗原色先验估计出雾浓度分布,然后根据此分布计算出归一化暗原色图像亮度分布系数,并对其进行双边滤波处理,最后利用该系数将近红外与可见光图像进行融合。实验结果表明,该算法能有效地改善雾天图像质量,且具有广泛的应用前景。     

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.     

单幅图像快速去雾霾算法

提出一种基于物理模型的单幅图像快速去雾霾新算法。从雾形成的角度出发,考虑到传播图像的低频性和单通道性,对大气散射模型进行变换化简,得到新的去雾模型。利用暗原色先验方法估计大气光值A,并利用SSIM作为图像清晰度评价标准以确定ω的最优值,从而得到最优的复原结果。大量实验表明,该算法无论在处理速度还是去雾效果上都优于现有算法。     

雾霾污染下基于混沌性的图像去雾算法改进

传统基于边缘保持滤波的单幅图像快速去雾算法,在雾霾污染大气粒子散射作用下,图像会受到雾化背景的干扰,出现浓雾噪点,图像结构信息复原效果较差.提出一种基于混沌性的加权滤波图像快速去雾算法,通过分析雾天雾化背景干扰下的图像信息,获取图像数据的混沌特性,并对雾化图像进行最小颜色分量估计.在此基础上,结合带雾图像暗原色模型、时域和频域特征分量模型,构建出自适应加权滤波模型,完成基于混沌性的加权滤波图像快速去雾算法的改进设计.实验结果表明,采用该算法能避免雾化图像中间区域的颜色失真,降低雾化背景干扰,减少浓雾噪点,使远景的混沌特征得到合理的保留,在图像质量和运算性能方面都具有优越性.     

一种改进的暗原色单幅图像去雾方法

暗原色先验方法可以较好地处理单幅图像去雾,但对理图像中的灰白区域处理效果不好。通过分析暗原色先验原理,得出了暗通道图像和雾的透射分布率以及雾的浓度系数的关系,提出了一种结合峰值信噪比和暗原色优先法则的去雾方法。由实验结果分析,该方法能够更清晰的表现去雾后图像的细节,并且一定程度上克服了原方法在处理图像中灰白区域效果不佳的弱点。     

雾天模糊图像的清晰化方法

为改善雾天拍摄图像的清晰度,提出一种实用的图像去雾方法。先利用暗原色先验算法去除图像雾干扰,再运用插值抠图算法进一步改善图像去雾效果,最后利用图像的区间值信息对其进行放大,以便获得满意的视觉效果。实验结果表明,该去雾方法不仅可直接估计雾的浓度,并且可得到去雾后的高清晰图像。     

基于多幅偏振图像的去雾研究

通过利用大气散射退化模型,结合光的偏振信息,提出一种多幅偏振图像去雾算法:通过He算法的暗原色理论对雾天图像的无穷远处大气光强的估计,应用导向滤波对雾天图像传输透射率的优化,最终有效地复原雾天图像,得到清晰的去雾图像。实验结果说明,本算法可以很好地改善雾天图像的质量。     

利用分割中值滤波和透射率补偿的图像去雾

为了增强雾天退化图像的质量,提出基于分割中值滤波和自适应透射率补偿的单幅图像去雾方法．首先提出分割中值滤波策略,通过对“暗通道先验+引导滤波”去雾方法估计的透射率进行滤波,去除其中不必要的纹理细节,同时保留深度突变的边缘信息;然后提出自适应透射率补偿方法,无须进行天空分割,而通过构造补偿函数对透射率进行提升,以校正明亮区域的色彩失真;同时给出简单有效的函数参数自动确定方法,提高了算法的适应性．由实验结果可以看出,该方法通过精确估计透射率,有效地增强了去雾图像的对比度,改善了天空区域的颜色失真．同时该方法适应性较强,对包含和不包含天空的图像,都可得到更为清晰的去雾结果．     

一种自适应暗通道先验去雾算法

基于暗通道先验的图像去雾算法是一种简单有效的图像去雾算法,但该算法在处理较高分辨率的图像时,时间复杂度较高,复原后的图像亮度偏低,且在处理具有大面积白色明亮区域图像时存在色彩失真的问题。针对这些问题,本文提出了改进的自适应暗通道先验去雾算法,新算法引入自适应的指导滤波法代替原算法中的软抠图法,提高算法的计算效率的同时获得最优滤波窗口半径。同时,新算法还通过改进透射率图估计方法,弱化对明亮区域的去雾处理,避免过增强,并调整图像亮度,优化去雾结果。通过合成雾图和真实场景雾图实验验证了新算法的有效性。合成雾图实验中采用全参考评价方式,在清晰的无雾场景上模拟雾的形成,计算加雾前与使用不同算法去雾后图像的绝对差值进行比较。真实场景雾图实验中,采用基于人类视觉感知的CNC(Contrast-naturalness-colorfulness)综合评价体系,计算同一雾图在不同算法去雾后图像的CNC指数。实验结果表明,在相同图像分辨率条件下,本文提出的自适应算法不仅去雾后图像视觉效果更加理想,而且处理时间大为减少。     

暗原色先验图像去雾改进算法

针对含雾图像的去雾增强问题,提出基于环境光调节参数的暗通道去雾改进算法,该算法考虑到使用暗原色先验算法在图像中含有较多的类似大气等场景时,会降低图像的去雾效果。首先,在含雾图像中暗原色去雾统一框架中引入环境光调节容差参数,在去雾过程中引入背景因素变化。其次,通过修正参数重新推导出准确透射率函数,并讲其应用于更新的去雾方程。最后,结合对含雾图像一本的统计,获取去雾算法的最优调节参数,该参数可以较好地适应大气环境的影响,在背景变化时可以实现对去雾效果的自适应处理。实验表明,算法可以在去雾过程结合环境背景因素的变化,在天空前景交界处能够明显改进图像去雾的效果。     

基于多核CPU的遥感去雾并行算法研究

针对数据量较大的遥感影像进行去雾处理时出现的运行效率低下或者是计算无法进行的问题,提出了多核CPU并行去雾算法。首先对影像进行分块分割,再根据滤波影响域对分块影像进行扩边,并建立影像索引,然后将分块影像分配给不同的CPU内核进行去雾处理,最后利用影像索引将去雾处理后的分块影像进行合并。实验表明,经本文改进的并行去雾算法与传统暗通道去雾算法的去雾效果一致,而算法的执行效率得到了提高,具有很强的实用价值。     

天空区域分割修正的图像去雾新算法

为了改进基于暗通道先验假设图像去雾算法的细节信息丢失、大气光强值估计偏低、天空区域去雾效果不佳等不足,笔者提出一种天空区域分割修正的彩色图像去雾新算法。新算法在暗通道先验算法的基础上,对暗通道与亮通道先验模型进行带参线性加权运算,提出加权平均融合COPLIP模型和MSR模型的天空区域修正新模型及实现算法。与现有去雾算法比较,实验结果表明新算法能够克服现有算法对于天空区域去雾效果不佳的问题,同时通过客观评价指标验证了新算法的有效性。     

基于透射率估计模型和引导滤波的雾气图像去雾算法

针对雾气条件下成像设备采集图像退化严重的问题,提出一种雾气图像的去雾算法。通过对雾气天气成像物理模型的简化,找到图像复原函数中的透射率和大气光值2个关键未知量;分析影响透射率的因素,通过对大量雾气图像进行灰度分布概率统计,提出一种透射率快速估计算法;通过引导滤波估计大气光值,利用简化的修复函数完成对雾气图像的去雾处理。与HE算法(HE Kaiming, SUN Jian, TANG Xiaoou. Single image haze removal using dark channel prior. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI), 2011, 33:2341)相比较,经本算法去雾复原后的图像信息熵值最少可提高0.060 4比特/像素、平均梯度值最少可提高0.009 55。实验结果表明,经本算法复原的有雾图像清晰度较高,细节复原较好,去雾效果明显。     

结合金字塔技术的暗原色先验快速去雾方法

针对在雾霾天气下无人机航拍的视频图像对比度和色彩保真度差等问题,传统的暗原色先验方法虽然有较明显的去雾效果,但算法复杂度高、耗时长、无法满足实时性需求。本文提出一种基于金字塔技术的快速去雾方法,首先利用高斯金字塔将原始有雾视频图像降采样,然后将降采样后的图像通过暗原色先验的方法去雾处理,最后再采用拉普拉斯金字塔将结果图升采样为无雾视频图像。通过实验结果表明,本文方法在保证去雾效果的同时,提升了场景复原的速度。针对航拍视频场景,能较好地满足实时性要求。     

基于线性变换的自适应透射率去雾算法

针对现有图像去雾算法在天空或高亮区域透射率估计不准确的问题,且复原图像色彩失真以及细节丢失严重等情况,提出了一种基于线性变换的自适应透射率去雾算法。首先将输入图像转换至Ycbcr空间提取亮度分量,并构造反S型函数对其进行尺度压缩,以此减弱高亮像素的影响;然后利用线性变换模型对压缩后的亮度分量进行增强处理,使用高斯函数对亮度分量进行卷积操作得到自适应控制参数;结合线性变换模型和自适应控制参数逼近无雾图像最小颜色通道操作,进而得到精确的透射率估计值;最后利用大气散射模型和局部大气光值逆向求解出复原图像。在实验验证环节中,采用可见边、平均梯度、饱和像素点和结构相似性作为客观评价指标。客观数据表明,所提算法的各项指标均取得优势。在主观效果方面,所提算法可以准确估计出透射率,有效去除图像雾气干扰并改善天空或明亮区域色彩失真的现象,提高图像可视度,复原出更多细节和边缘信息。     

基于大气散射模型的偏振图像去雾方法

雾霾天气越来越常见,导致所采集图像的应用价值降低,因此如何获得清晰度高的图像成为计算机视觉等领域重点研究的内容。在大气散射模型的基础上提出一种利用图像偏振信息的去雾方法。该方法首先利用偏振成像系统获取平行和垂直方向的两幅偏振图像,结合暗原色先验理论自动估计大气光强信息,估计传输率图并采用改进的导向滤波的方法优化传输率图,最终实现图像去雾。实验结果表明,该算法提高了图像的清晰度及对比度,有效改善了雾天条件下景物的视觉效果。     

一种基于自适应大气光和加权引导滤波的夜间图像去雾算法

夜间图像去雾对于夜间场景下无人驾驶、交通安防等有重要的工程应用价值。针对暗通道先验算法在夜间雾天场景下的失效问题，提出一种基于自适应大气光和加权引导滤波的夜间图像去雾算法。该算法首先基于图像亮度和饱和度联合求取信道图，并将信道图作为引导图对原图像进行引导滤波得到大气光分布图，为解决暗通道先验在图像亮区域的失效问题，引入亮通道先验矫正亮区域的透射率，为优化亮、暗通道透射率的融合，建立一种基于分段伽马矫正的融合权值计算方法，用于亮区域透射率的权值计算，并利用该透射权值加权得到图像的初始透射率；然后利用加权聚合引导滤波代替引导滤波细化初始透射率，通过基于相似度为滤波中心像素的邻域像素赋予权值，并在滤波聚合阶段采用加权聚合代替均值聚合，解决引导滤波弱化细小纹理而引起的边缘模糊问题；最后将复原图像转换到HSV空间，对亮度分量V进行均衡化调整，并对均衡化前后的图像进行线性加权获得最终复原结果。实验结果表明，所提算法大气光分布图估值合理，可有效反映夜间多光源场景下的大气光分布情况，图像亮、暗区域透射率计算准确，复原图像去雾彻底、纹理清晰，与经典算法对比显示，复原结果的峰值信噪比、信息熵、平均梯度和方差的最大提升幅度分别为49.4%、18.3%、172.3%、115%，综合指标优于所对比的算法。     

融合大气光值-图估计的无人机航拍图像去雾

针对现有去雾算法大都存在复原图像亮度低、天空明显色彩失真等问题，提出了一种融合大气光值-图估计的无人机航拍图像去雾方法。首先，根据颜色衰减先验理论获取景深图像，将景深图像内偏差最小区域均值作为大气光值；其次，设计了一种自适应随机游走聚类方法用来估计大气光图，通过自适应随机游走算法将图像聚类为N个子区域，对子区域前0.1%像素求均值作为区域大气光值，将区域大气光值组合并通过引导滤波对其进行细化，获得大气光图；然后，通过融合大气光值-图估计方法将两种大气光估计融合为新的大气光图，作为更加准确的大气光估计；利用雾霾线先验方法获得透射率，同时提出一种暗补偿方法对其进行优化，提高透射率精度；最后，根据大气散射模型，利用求得的融合大气光图和优化透射率，得到清晰的复原图像。实验结果表明，相对于比较算法，提出的算法的复原图像在信息熵、平均梯度、模糊系数及对比度上分别提升1.1%、6.3%、8.5%、6.4%,主观视觉效果更好，信息更加丰富。     

基于自适应透射率比的水下图像复原算法

为了解决水下图像模糊和偏色的问题,在水下图像成像模型的基础上提出水下图像复原算法.利用白平衡算法对图像进行色彩调整,计算图像的暗通道图,通过暗通道图估计图像的背景光强度.对于非深海区域的图像,若图像包含水体,则根据水体的颜色和纹理特征提取出图像中的水体部分,利用光在水中的衰减公式计算图像3个通道透射率之间的关系;若图像不包含水体,则根据3个通道直方图的分布计算透射率之间的关系.根据暗通道先验的原理,计算出3个通道的透射率图,使用引导滤波对透射率图进行细化.根据计算出的背景光强度和透射率对图像进行复原.对于采用人工照明的深海图像,采用修正的公式进行处理.实验结果表明,在图像清晰度的评价中,该算法优于对比算法,具有较好的鲁棒性.