修正大气耗散函数的单幅图像去雾

目的 针对暗原色先验原理对雾霾图像中天空或白色物体等明亮区域透射率估计不足,导致该区域去雾后彩色失真的问题,提出一种基于暗原色先验和引导滤波修正大气耗散函数的单幅图像去雾算法。方法 首先,基于暗原色先验模型得到大气耗散函数的粗估计值;其次,构造一个修正函数,纠正暗先验失效的明亮区域的大气耗散函数;然后,对修正后的大气耗散函数和求得的初始传输图分别利用引导滤波进行优化,平滑图像边缘的同时保持图像细节信息;最后,由优化后的传输图和估计的大气光值得到复原图像。结果 选取多幅经典图像进行对比实验,并利用峰值信噪比和均方误差衡量去雾结果的失真程度。实验结果表明,本文算法不但在非明亮区域可以得到较好的去雾效果,而且也能使图像中的明亮区域保持原有色彩,相比而言本文算法得到的复原图像整体失真较少;对于大小为460×300像素的图像,本文算法与He方法相比,得到的复原图像峰值信噪比提高了0.6005 dB,均方误差降低了0.0026,耗时缩短了29.6220 s。结论 对于雾天包含明亮区域的降质图像,提出了一种修正大气耗散函数的单幅图像去雾算法。实验结果的主观和客观评价表明本文算法对天空或白色物体等明亮区域能得到较好的去雾效果,有效改善了暗原色先验原理对图像中明亮区域造成的彩色失真问题。     

结合天空检测与纹理平滑的图像去雾

目的 针对已有图像去雾方法中存在的天空灰暗以及透射率分布与实际情况不一致导致的对比度增强不足等问题,以暗通道先验图像去雾方法为基础,提出结合天空检测与纹理滤波的图像去雾算法。方法 首先,设计了一个基于天空检测的大气光自适应估计策略,以天空区域亮度值较低的像素为依据估计大气光值,能够避免天空色彩失真,获得更明亮且干净的天空恢复结果;其次,对输入图像进行纹理平滑预处理以保持同一平面物体内的像素颜色一致性,并提出一个基于块偏移与导向滤波的透射率精确化计算策略,使透射率估值更符合深度信息的变化趋势,以提升无雾图像的对比度与色彩饱和度;最后,对复原结果进行联合双边滤波后处理,以降低噪声的影响。结果 本文算法得到的大气光估值更为合理,对于不符合暗通道先验的天空区域,能够取得更为自然的天空复原结果;本文算法得到的透射率的变化趋势与实际场景深度之间具有更高的一致性,对于符合暗通道先验的非天空区域,能够取得高对比度与高色彩饱和度的恢复结果。结论 本文算法在大气光与透射率的估值的准确性以及无雾图像的对比度与清晰度增强方面都得到了有效提升,具有较高的鲁棒性,适用于视频监控、交通监管和目标识别等户外获取图像的诸多应用领域。     

含有大片天空区域图像的去雾算法

为提高包含天空区域图像的去雾效果,解决暗原色先验原理去雾容易导致天空区域色彩失真以及图像整体亮度较暗的问题,针对含有大片天空的图像,提出一种基于天空分割和色调映射的图像去雾算法.在HSI颜色空间中利用图像众数和图像连通区域提出天空识别算法,分割出天空与非天空区域;然后根据暗原色先验原理分别求取二者透射率,并在天空区域完成大气光值的估计;最后在RGB空间中利用大气散射模型复原图像,并经过改进的自适应色调映射得到最终的去雾图像.采用合成雾图、实景雾图和网络收集雾图进行实验的结果表明,该算法在主观视觉和客观指标方面均能得到质量更好的去雾图像.     

混合先验与加权引导滤波的图像去雾算法

目的 图像去雾是降低雾、霾、沙等低能见度成像环境对图像的退化影响,提高图像信息获取质量的过程。为了消除先验盲区,同时进一步提高去雾图像边缘细节的清晰度,提出一种混合先验与加权引导滤波的图像去雾算法。方法 首先改进大气光值估计方法,提高大气光值估计的准确性。然后利用混合先验理论求取双约束区域的大气透射率,一定程度上消除了先验盲区,提高了去雾算法的鲁棒性。最后利用加权引导滤波算法优化透射率图,提高了图像边缘细节的清晰度。结果 本文以通用去雾测试图像和小型无人机拍摄的雾天图像作为实验对象,通过对比分析4种组合步骤算法的复原效果,验证本文各步骤改进方法的合理性与整体算法的优越性。实验结果表明：混合先验理论改善了暗原色先验在明亮区域的失真现象和颜色衰减先验对浓雾处理上的不足,取得了较好的视觉效果;加权引导滤波改善了图像边缘模糊的现象,使复原后的图像边缘细节更加清晰;相较传统算法,本文算法视觉效果更好,去雾图像边缘细节更加明显,综合评价指标均值提升幅度较大。结论 针对有雾图像复原,通过理论分析和实验验证,说明了本文各步骤的改进具有一定的优越性,所提的算法具有较强的鲁棒性。     

导向滤波优化的单幅去雾算法

针对暗原色先验的单幅去雾算法计算复杂度高,无法满足交通监控系统中实时性需求,且大气光易受白色物体影响,以及天空区域易失真的缺陷和景物边界出现白边现象,提出了基于暗原色改进的快速去雾算法.采用四叉树搜索的算法对大气光进行精确估计,利用最大值滤波后的差值图像估计出天空区域,对透射率进行补偿,利用导向滤波器改进透射率并结合大气散射模型恢复无雾图像.实验结果表明:改进算法改善了原算法去雾效果的同时也提高了算法的速度.     

结合天空识别和暗通道原理的图像去雾

目的 目前较为流行的去雾算法对天空区域的处理效果不佳,容易造成方块效应以及色彩严重失真.针对该问题,提出一种基于天空识别和暗通道原理的单幅图像去雾方法.方法 天空识别算法,将雾图分为天空与非天空部分,对其分别估计透射率图,通过大气散射模型得到复原图像;针对利用暗通道原理得到的去雾图像普遍偏暗的问题,对其进行色彩重映射,以增加图像亮度,提升图像视觉效果.结果 大量实验结果表明,本文算法复原的图像清晰自然,尤其是天空区域平滑明亮,取得了很好的去雾效果.结论 基于天空识别,提出了一种新颖的单幅图像去雾算法.与He Kaiming以及Tarel的算法相比,去雾后图像整体效果更佳.     

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。     

基于暗通道先验的比值重估透射率去雾算法

针对暗原色先验去雾算法中雾霾图像明亮区域透射率估计过小,造成图像色彩失真的问题,提出一种新的基于比值重估透射率去雾算法。设定暗通道图与大气光强的差值阈值,利用预估透射率和全局透射率的比值重新估计透射率,从而改善明亮区域过小的透射率。实验结果表明,比值重估透射率去雾算法跟暗通道和容差机制去雾算法相比,该算法恢复的图像更接近于真实图像。     

基于暗原色先验的快速单幅图像去雾算法

针对基于暗原色先验理论的单幅图像去雾算法中,由于某些场景下的雾天图像存在大面积明亮区域（如天空、水面或者偏白色物体等）不满足暗原色先验假设,从而导致去雾处理效果不好的问题。基于暗原色先验理论,提出了一种改进的单幅图像去雾算法。首先利用统计截断的方法估计出大气光值;然后对暗通道图进行中值滤波得到粗略估计的透射率图,并对明亮区域的透射率图进行自适应校正处理;最后将这些参数带入大气散射成像模型完成去雾处理。实验结果显示,相较于原算法而言,所提算法可以准确地选取出天空区域的像素点对大气光进行估计,有效降低明亮区域的色彩失真。通过不同算法对不同室外场景下采集的雾天图像的去雾效果的对比可知,所提算法在对明亮区域的处理上更加合理,可以较好地处理一些带有光源的图像,恢复出的图像具有很好的细节保持,视觉效果显著提高。所提算法对含有大面积明亮区域的雾天图像具有很好的增强处理效果,可以为图像分割、语义检索、智能分析等图像处理工作提供有效的预处理手段,对于交通监管、视频监控、行车视频记录、视觉导航等研究领域具有重要的意义。     

结合透射率和大气光改进的暗原色先验去雾算法

针对暗原色先验透射率在明亮区域估计不足以及大气光误差问题,提出一种结合透射率和大气光改进的去雾算法。在分析高斯函数特点的基础上,依据有雾图像暗原色的高斯函数初步估计透射率,利用最大最小操作消除块状效应;然后,通过晕光算子与形态学膨胀操作获取大气光描述区域来获取大气光值;最后根据大气散射模型复原清晰图像。实验结果表明,所提算法能够有效去除图像中的雾气,浓雾图像恢复效果相比暗原色先验等算法更佳,且处理速度较快,便于实时应用。     

雾天交通场景中单幅图像去雾

目的 针对雾天交通场景中通常含有大片天空区域,传统去雾方法在复原这些图像时容易产生光晕、色彩失真等现象。提出一种基于天空区域分割和暗通道先验理论的图像去雾方法。方法 首先提出一种基于最大类间方差法（OTSU）的图像分割算法来自动分离天空区域,然后将天空区域的平均强度值作为大气光值,从而改进场景传输率的估计。结果 本文方法不仅有效地解决了图像去雾后出现光晕和色彩失真等问题,与He Kaiming以及Fattal的方法相比,本文方法去雾后的图像更加真实、自然、平滑。结论 实验结果表明,本文方法能够很好地完成对雾天交通图像的复原,可为道路交通监管提供一种有效的理论基础和技术支撑。     

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,     

结合天空分割和局部透射率优化交通图像去雾算法

针对现有的去雾算法在处理交通场景图像时由于透射率估计与实际情况偏差较大,尤其交通图像含有天空区域时容易导致色彩失真和产生光晕效应等问题,在暗原色先验理论的基础上,提出一种结合天空分割和局部透射率优化的交通图像快速去雾算法。首先,采用大津算法(OTSU)将原始图像分割为天空区域与非天空区域;其次,对非天空区域,利用最大值滤波和引导滤波对其透射率进行优化,采用自适应参数调整的方法对天空区域的透射率进行修正;最后,对复原的图像利用限制对比度自适应直方图均衡法(Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization, CLAHE)调整色调,提高亮度。实验结果表明,对于天空区域,本文算法不但能有效减少产生颜色失真和光晕效应的现象,得到更为自然清晰的复原结果,对于非天空区域,复原结果的清晰度和对比度更高,而且,算法保持较高的运行效率,另外,去雾后的图像在方差、平均梯度、信息熵等指标上相对于暗原色先验算法、Tarel算法、Meng算法、Zhu算法和Berman算法均有所提升。本文方法可较好地复原雾天交通图像,能为雾天模糊的交通图像快速有效去雾复原提供重要有益的理论基础和技术支持。     

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。     

结合图像融合与分割的快速去雾

目的 针对机器视觉系统在雾天条件下采集的图像存在对比度低、细节模糊的问题,提出一种结合图像融合与分割的场景复原方法。方法 基于光学反射成像的物理特性以及形态学运算分别获取雾气浓度的近似估计,计算图像的局部方差并利用加权融合的方法得出准确的大气耗散函数,通过分割雾气最浓区域或者天空区域求得精确的大气光值,最后由大气散射模型计算复原图像并进行亮度和色调的调整。结果 该方法可以有效避免光晕效应和天空颜色失真等不足,能快速复原场景的对比度和颜色。结论 实验结果表明,该方法的场景适应能力较强,复原效果和计算速度相比于前人的方法均有不同程度的提高。     

具有颜色保真性的快速多尺度Retinex去雾算法

针对MSR算法在图像去雾应用中存在颜色失真现象且计算量大的问题,提出一种具有颜色保真性的快速MSR去雾算法。通过将MSR算法对RGB三个颜色通道的处理转变为仅对暗原色单一通道进行处理,避免了对颜色通道间色调相关性的影响,实现颜色保真,同时大大减少了算法执行时间。实验结果表明该算法克服了MSR去雾算法的颜色失真问题,能够有效提升图像的对比度和饱和度,实现图像快速去雾。     

一种快速的暗通道去雾算法

为了在保证暗通道先验假设去雾效果的基础上,加快处理速度,提出了一种快速去雾算法。首先,根据暗通道先验假设结合中值滤波得到透射图;再根据函数构造的思想对透射图进行精确化处理;最后,采用直方图非线性拉伸实现处理后图像亮度的调整。通过对大量雾天图像处理效果图与近年来一些去雾算法处理效果图的主观和客观比较表明,该算法在保证去雾质量的前提下,提高了速度,而且去雾后图像色彩鲜艳,细节清晰。     

基于阈值分割的暗原色先验图像去雾方法

为解决传统暗原色先验去雾算法运算速度慢,处理结果中天空区域易失真的问题,提出了一种基于阈值分割的暗原色先验图像去雾方法。首先利用阈值分割将天空区域初步分割,然后引入参数[K]对天空区域再分割,精细透射率,解决了天空区域失真问题,同时利用快速双边滤波降低算法复杂度,提高了运算速度,最后通过Gray World假设进行图像增强,提高了复原图像的清晰度和色彩保真度,得到更为清晰的复原图像。     

基于大气面纱优化和透射率修正的图像去雾

基于中值滤波的图像去雾算法不能有效去除细小边缘处的雾,且天空区域容易出现颜色失真问题。因此,提出了一种基于大气面纱优化和透射率修正的单幅图像去雾算法。首先基于阈值分割提取天空区域,并降低各颜色通道最小值图像中对应区域的灰度值,然后使用加权引导滤波得到优化后的大气面纱,从而得到较为准确的透射率,最后由大气散射模型得到复原图像。相比于其他算法,该算法在优化大气面纱的同时修正了透射率,在边缘处的去雾效果更加明显,同时解决了天空区域的色彩失真问题。