基于自适应大气光校正的图像去雾方法

针对暗通道先验去雾算法的不足,提出一种自适应大气光校正的改进算法。利用四叉树算法粗略估计大气光,利用提出的自适应大气光校正方法校正粗略估计的大气光;利用均值滤波代替最小值滤波得到暗通道,进而得到平滑的透射率,该透射率不需细化;使用一种自适应透射率补偿方法对天空等明亮区域的透射率进行动态修正;根据大气散射模型复原出无雾图像,并对无雾图像进行色调调整,用来得到清晰明亮的输出图像。实验结果表明,该算法具有较快的处理速度,同时所恢复出的图像细节突出,具有较好的视觉效果。     

基于暗原色先验图像去雾算法的研究与改进

暗原色先验算法在单幅图像去雾方面有较好的效果,但该算法对处理器要求较高,且耗时长,很难应用于对实时性要求较高的图像去雾。针对这一问题,提出了一种基于暗通道先验的改进算法:首先用高斯滤波替代软抠图方法消除块状效应、平滑透射率,根据给定的雾浓度系数粗略恢复无雾图像;然后增大雾的浓度系数,结合峰值信噪比和暗原色先验算法对图像进行去雾处理,最终恢复无雾图像。与典型的去雾算法相比,改进后的算法运算量显著减少,保证去雾效果的同时计算速度明显提高。     

基于形态学与梯度域导向滤波的图像去雾算法

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。     

双边滤波与暗通道结合的图像保边去雾算法

目的 图像去雾领域越来重视去雾过程中对图像边缘细节的恢复和保护,针对现有主流的基于模型的有雾图像复原算法,基本都是对介质透射率进行直接求解,即先预估透射率,再细化抠图,运算量很大的问题,提出利用双边滤波方式进行介质透射率的间接求解,用以简化去雾算法时间复杂度。方法 利用双边滤波方式对介质透射率的求解,是先估算出较精确的大气散射函数及大气光值,然后间接求出透射率,其避免了采用软件抠图的方式对介质透射率进行细化的过程,提高了算法的时效性。结果 选取两组户外有雾图像进行实验,并从得出的透射率图、复原效果及运算时间进行了对比分析。本文算法能得到较为清晰的透射率分布图,并且改善了预估透射率图中的块状现象;本文算法对透射率细化的同时,还起到了平滑图像边缘的效果;耗时方面,本文算法对大小为608×456像素的图像恢复耗时为1.803 s。结论 本文算法对有雾图像进行全局清晰化处理的同时,重点恢复有雾图像的局部细节,复原结果能更好地保持图像边缘的效果,更适合运用到基于图像检测类的系统中去。     

基于暗通道先验的单幅图像去雾新算法

由于暗通道先验去雾算法会使天空等明亮区域产生颜色失真、偏移等问题,对此文中提出基于暗通道先验的单幅图像去雾新算法,提高了图像去雾效果.首先,根据图像的大小设计了一种自适应滤波窗口;其次,为了防止图像中的高亮像素对大气光值估计的影响,利用变差函数去除这些高亮像素,并结合去除高亮像素后图像的暗通道图,估计大气光值;然后,提出了一种结合结构相似性的暗通道先验去雾改进算法,并对透射率进行优化、修正;接着,利用大气散射模型恢复出无雾图像;最后,利用RGB模型和HIS模型的相互转化,增强恢复图像的亮度.实验结果表明,该算法不仅能对图中景物进行较好的去雾,还能较好地处理天空等明亮区域,使处理后的图像有很好的视觉效果.     

基于线性映射的暗原色快速去雾

针对雾天图像对比度、清晰度低等问题,提出一种基于暗原色先验去雾的快速算法。根据给定的判决条件,通过四叉树估计大气光值;利用雾天图像和恢复图像之间的线性关系,使用一种线性映射得到初始透射率,并使用容差对其修正;对修正后透射率进行高斯滤波,根据大气散射模型得到恢复图像。仿真结果表明,该算法在保证去雾效果的同时,拥有较高的算法效率。     

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。     

单幅雾天图像的同步去噪与复原

在单幅雾天图像复原中图像不可避免地存在大量噪声,这会对复原结果带来很大影响。文中提出一种基于联合双边滤波的单幅雾天图像同步去噪和复原算法。该算法首先根据暗通道先验假设估计出可反映场景深度特性的初始传输图。其次,利用联合双边滤波器,在原始图像的引导下对初始的粗糙传输图进行细化,有效降低光晕现象的出现。再使用一次双边滤波求解复原图像,在得到去雾图像的同时实现图像去噪。最后,在滤波过程中引入一个色彩恢复因子,解决复原过程引起的色彩失真问题。文中对各种类型的图片进行对比实验,结果表明该算法能在去雾的同时有效抑制图像中的噪声,并保持较低的计算复杂度。此外,引入的色彩恢复因子也给复原图像带来丰富的色彩。     

颜色保持的实时图像/视频去雾算法

针对目前去雾算法实时性较差,对天空等区域的处理不理想以及去雾后图像偏暗等问题,提出一种实时有效的去雾算法。首先,利用暗原色先验估计粗略透射率图;其次,下采样粗略透射率图并用优化的导向滤波得到改善的透射率图,以便实时处理更高分辨率的图像;然后,上采样改善的透射率图,并对其进行修正,得到优化后的透射率图,以解决暗原色先验不适于处理含有天空等大面积亮区图像的问题;最后,经过颜色保持的自适应亮度调整得到最终去雾图像。该算法时间复杂度仅是图像像素数的线性函数,对分辨率为600×400的图像,耗时约80ms。与基于导向滤波算子的暗原色先验的单幅图像去雾方法、基于中值滤波的快速去雾方法和带颜色恢复的多尺度Retinex(MSRCR)算法进行了对比,     

结合直方图均衡化和暗通道先验的去雾算法

针对暗通道先验单幅图像去雾算法去雾不彻底且速度慢的问题,提出了一种结合直方图均衡化算法的改进算法.在分析光晕产生的基础上,算法对有雾图像的最小值图像进行了直方图均衡化,提高了最小值图像的对比度;利用双边滤波平滑且保持边缘的特性细化对比度增强后的最小值图像,以其作为引导图对初始透射率图细化.同时,取暗通道图像中强度值在前0.1%的像素点的值求平均值,作为大气光值A,根据大气散射模型恢复无雾图像.实验结果表明:算法得到的透射率图恢复的图像具有更好的清晰度,提高了运算速度,弥补了传统算法在明亮区域透射率估计的不足.     

基于小波分析的医学超声图像去噪与增强研究

去除超声斑点噪声,增强图像以提高图像质量是医学图像处理的重要课题。论文提出基于小波分析的超声图像去噪与增强方法。首先是结合自适应方向加权中值滤波和小波半_软阈值去噪法有效抑制了斑点噪声,保留必要的细节;然后采用基于小波变换高频增强法增强图像并用同态增晰法增强对比度,有效地改善图像的质量;最后从去噪图像和评价指标上与常用斑点去噪法进行了比较。实验表明,该方法优于其他方法,具有实际的应用价值。     

基于像素过滤配准插值的图像修复算法研究

研究残损图像的修复问题,提高修复后图像的清晰度。当采集环境较为恶劣时,采集的图像会发生像素丢失,残损、混淆,造成图像模糊、质量下降、清晰度不高。为了解决上述问题,提出利用像素过滤配准插值算法,对发生形变、丢失的像素进行过滤配准计算,运用相邻相似像素插值的方法补偿由于显示区域内像素被大量破坏或丢失导致的像素残缺,完整像素数量不足的缺陷,克服由于像素缺陷造成的图像清晰度下降的弊端。实验结果表明,改进方法能够大幅提高低质量图像的清晰度,取得了不错的效果。     

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。     

基于新阈值函数和小波分析的数字图像去噪方法

在数字图像处理过程中消除和减弱噪声对信号具有很重要的影响。中值滤波是传统的减少图像噪声,提高图像质量的可行方法。文章研究了中值滤波及其改进算法在图像去噪中的应用,基于小波分析基础理论和数字图像信号的小波变换分解重构原理,通过对小波分解系数选定恰当的阈值并进行阈值量化,基于小波分解后的高低频系数进行信号重构,从而有效去除或降低信号的噪声。本文采取的算法在MATLAB仿真平台进行了验证,结果表明,基于本文提出的阈值函数和小波分析处理方法对图像去噪具有更好的适应性,能够更好的改善数字图像的质量。     

改进的基于Gabor滤波器的指纹增强算法

研究并实现了利用Gabor滤波器对指纹图像增强的算法。改进了指纹图像方向图和纹线频率的提取方法，增加了对特征点的额外处理，并研究了Gabor函数的具体应用形式。实践表明，该方法能大幅度提高指纹图像质量。     

FRFT域的数字图像chirp噪声抑制方法

针对含有chirp噪声的图像,应用传统的滤波方法难以实现有效的信噪分离,提出了一种基于分数阶傅里叶变换域的数字图像chirp噪声的抑制方法。该方法是将chirp信号分数阶傅里叶域的滤波算法引入到数字图像的处理中,是一种新的改善图像质量的手段。仿真结果表明,对于含有chirp噪声干扰这一特定退化模型的图像,采取最优估计下的分数阶傅里叶变换相比普通傅里叶变换和线性平滑滤波,图像恢复的效果更佳,它能有效地去除图像中的chirp噪声。     

基于小波变换的混合作用域医学图像增强算法

医学图像对比度低,细节不清晰,要对其进行增强处理才能满足临床诊断的需要,而目前常用的小波增强算法自适应性差,丢失细节,为此提出了一种基于dbN小波变换的混合作用域医学图像增强算法,该算法结合Sobel算子提取的边缘,经过滤波变换,得到原图像的锐化图像,再采用能够扩展其灰度范围的幂次变换,实现图像增强。该算法通过实例验证,与常用的分段小波增强算法比较,自适应性强,增强后的图像细节丰富,具有良好的视觉效果。     

基于动态范围调整的指纹图像增强方法

采用基于动态范围调整的方法,并适当地把图像最亮和最暗附近很少量灰度级像素点滤除,对图像灰度进行线性展宽,实现图像灰度动态范围的自动调整,提高图像的对比度。实验结果表明,该方法可有效地滤除在灰度边界值附近的灰度干扰,图像的质量和对比度明显提高,图像的亮区和暗区的细节都有明显增强,而且处理速度快,鲁棒性好。     

基于高斯调制二维正弦曲面滤波器的指纹增强算法

针对指纹图像的纹理特征,深入分析了指纹图像 的纹理结构及与二维正弦曲面模式的相似性,构造设计了二维正弦曲面滤波器。为了降低边际噪声对滤波器性能的影响,提升滤波器的滤波增强效果,采用二维高斯函数对二维正弦曲面滤波器进行调制,最终构建了高斯调制二维正弦曲面滤波器,设计实现了基于该滤波器的指纹增强算法。分组实验结果表明,文中提出的基于高斯调制二维正弦曲面滤波器的指纹增强 算法能够有效地提高指纹图像的质量,对普遍存在于低质量指纹图像中的断线、疤痕和粘连等强噪声区域的增强效果更好。     

基于腐蚀滤波的运动目标检测的图像处理

在智能化数字视频监控系统中,获得的运动目标检测结果,经常存在一定程度的噪声。如果不对其去除,就会影响后续的图像处理质量。论文在对传统均值滤波研究的基础上,提出了一种形态学处理中的腐蚀滤波方法,对图像进行去噪,来改善检测结果的质量,以提高运动目标检测的精确度和视觉效果。通过对实际运动目标检测结果进行去噪处理,图像中的噪声点基本被删除,达到了预期的效果,防止了误检测。实验结果表明,该方法具有实用性和有效性。