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.     

基于小波变换的改进暗通道去雾算法

针对暗通道先验算法在景深较大处会出现颜色失真,且易受噪声干扰和运行时间久等问题,提出了一种基于多尺度小波变换的改进融合暗通道去雾方法。首先对有雾图像作二级小波分解,再对得到的高频分量利用软阈值去噪,对低频分量利用改进的自适应融合暗通道进行去雾。最后利用一个局部线性模型将高低频分量系数关联进行小波重构。实验结果表明,提出的算法具有较高的去雾效率,且能很好的提高去雾图像的质量。     

基于暗通道边缘细化的图像快速去雾算法研究

指出了在雾霾天气下,镜头获得的户外图像必然会出现降质和退化等问题,暗通道先验算法能够很好地解决有雾图像复原的问题,但是其时效性较低.针对这些问题,提出了一种对暗通道图进行边缘细化修正的改进图像快速去雾算法.该算法对暗通道边缘进行细化,并对透射率进行适度修正,以加快透射率的细化过程并提高图像复原的性能.实验结果表明:所提算法在图像复原质量和速度上都有了较大的提升,具有一定的实用价值.     

基于暗通道先验理论的图像去雾算法改进

提出了一种基于迭代的自适应图像去雾算法,该算法是在基于暗通道先验理论的去雾算法基础上增加了常数c补偿,为了保护边缘信息滤波时采取了双边滤波算法,最后将大气光及透射率当成一个整体并结合峰值信噪比构造了优化条件的迭代算法,实现了自适应图像去雾.模拟实验结果与多种评价性能参数的计算结果都表明,本文的改进算法不仅提高了去雾后图...     

一种自适应基于暗通道先验的去雾方法

基于暗通道先验去雾方法, 提出一种改进的自适应基于暗通道先验去雾方法, 并使用均方误差对已有雾模型数据库中多组数据进行误差分析. 实验结果表明, 该方法对光线不足或天空等背景的图像实验效果优于已有方法, 并且恢复的图像更接近真实图像.     

基于改进的暗通道先验去雾辅助导航算法

经典的去雾算法无法满足车道线检测的实时性和准确性要求,因此提出一种改进暗通道与边缘检测融合的雾天车道线识别算法。首先对有雾图像进行对比度增强处理,突出边缘、颜色等有效信息,基于道路先验信息对图像进行感兴趣区域处理,利用暗通道先验算法对静态约束图像进行去雾操作,并通过双边滤波器细化透射率图,得到清晰的去雾图像;然后引入动态约束理念,提取车道线可能存在的区域,借助Sobel算子检测动态约束后的车道线区域,提取车道线边缘点;最后利用Hough变换进行准确的车道线拟合。实验表明,改进的去雾算法得到的图像清晰度与对比度更高,满足了车道线检测的准确性与实时性要求;去雾及车道线检测算法平均处理时间为297. 305 ms,满足无人驾驶时间要求。     

航拍图像暗通道先验去雾算法速度改进

针对暗通道先验去雾算法复杂程度较高,利用引导滤波精细化大气透射率图层时间较长的问题,提出一种用中值滤波精细化透射率图层的算法改进航拍图像去雾速度.改进算法定义了一种算法简单且具有边缘保护效果、与滤波窗口无关、时间复杂度为O(1)的中值滤波器,对云雾均匀的输入图像,用中值滤波较好地模糊了计算暗通道图层而产生的块状处理结果...     

基于暗通道先验的图像去雾改进算法

为了改进常规暗通道先验的图像去雾算法中,因大气光值求取不准确引起的复原图像色偏现象,在分析有雾图像天空区域灰度均值和方差特征基础上,提出一种基于二分搜索的大气光值估计算法,获得更为合理的大气光值;针对有雾图像边缘位置暗通道值计算偏差产生的复原图像光晕效应问题,依据最小值图和暗通道图的灰度值差,获取自适应阈值,根据阈值确定图像中景深变化剧烈的边缘位置,从而对边缘位置的暗通道值进行修正。测试结果表明,该方法能够有效去除复原图像中的光晕效应,改善色偏现象,提高图像对比度,以及保留图像中更多的细节信息。     

一种改进的基于暗原色理论的去雾方法

针对有雾图像的浅色或偏白色区域无法正确估计透射率,从而导致图像的去雾及恢复产生过度增强的问题,提出了一种改进的基于暗原色先验的去雾方法.该方法首先提取图片中的浅色区域,并对其邻域场景分区,通过对比度分析来判断每个邻域区域与浅色区域场景的透射率的相似程度.相似度较高的区域在估计中的权重会得到增加.最后用暗原色算法获取临域区域的透射率信息,根据权重分配从而正确估计浅色区域的透射率.该方法可有效估计浅色区域的透射率,与现有方法相比,克服了其对浅色区域恢复失真的问题,去雾后的场景更为自然.实验结果表明,该方法切实可行且具有较好的鲁棒性,可达到良好的去雾效果.     

暗通道先验图像去雾算法

在雾、雨等恶劣天气条件下,获取的监控视频图像对比度信息丢失,色彩变淡,场景中信息受损,导致视频无法提供准确的监控信息,给安防工作带来隐患.基于暗通道先验去雾算法,通过优化透射率的计算,提高了算法效率,并将算法移植到DSP平台,满足监控视频图像实时去雾的应用要求.     

基于边缘检测暗通道先验的全变差图像去雾算法

为了恢复有雾图像中更多如边缘、结构等有价值的图像细节信息,文中引入带边缘检测的暗通道先验来估计初始场景深度,提出基于边缘增强的全变差图像去雾模型,证明该模型极小化问题解的存在性和唯一性。进一步,结合原始-对偶方法,设计该模型的快速数值求解算法,并给出了该算法的收敛性结果。最后,数值实验结果验证所提算法的可行性与有效性。     

基于暗通道去雾的核相关滤波目标跟踪算法

雾霾天气进行目标跟踪时,会出现拍摄到的图像对比度和可见度低的情况,已有的跟踪算法会因为图像特征不明显而出现跟踪漂移甚至导致跟踪失败.针对这一问题,提出一种将核相关滤波与暗通道去雾算法相结合的雾天视频跟踪算法,首先根据目标区域暗通道图的平均灰度值判断是否需要去雾,对需要去雾的图像进行暗通道去雾处理;然后通过核相关滤波对目标进行定位和跟踪;最后根据跟踪结果用去雾后的样本更新分类器.实验结果表明,该算法在大雾情况下可以取得很好的跟踪结果.     

基于权重的HSI多通道图像融合

针对现有的彩色图像融合方法所存在的融合失真问题,提出了一种基于权重的HSI多通道图像融合方法.将源图像从RGB颜色空间转换为HSI颜色空间,采用不同的融合规则对I、H和S分量进行融合,再将融合后的通道图像再转换为RGB图像.该算法融合后的图像更加清晰,无颜色失真,并且算法复杂度低.实验结果表明,该图像融合算法优于传统经典的融合算法.     

基于SoPC的视频图像去雾设计

介绍了视频图像快速去雾装置的设计和实现.装置以ZYNQ系列的SoPC(片上可编程系统)芯片作为开发平台,分析基于物理模型的暗通道先验去雾算法并对算法进行优化,设计向下最小值求解器完成单帧图像去雾算法的逻辑实现,提出了基于帧间像素值均值法实现视频去雾算法.通过研究对去雾算法进行优化,增加算法的可移植度同时使用加速技术提升...     

基于改进暗通道先验的沙尘图像清晰化算法

针对户外成像设备获取的沙尘图像存在色调偏黄、色彩不丰富及清晰度较低等问题,提出一种基于改进暗通道先验的沙尘图像清晰化算法.对图像偏色的问题,首先对高斯模型进行改进,采取自适应归一化方法调整图像暗部像素,并加权融合基于灰度世界的颜色校正方法,从而去除色偏影响;然后利用带色彩恢复的多尺度视网膜增强算法进行色彩恢复;对处理后存在的薄雾影响,基于暗通道先验方法重新选取大气光值,并对暗部像素进行亮度补偿;最后针对图像饱和度不足和对比度低的问题,将图像映射到HSI空间,分别利用自适应调整函数和改进双伽马校正算法进行提升.实验结果表明,该方法不仅能有效校正色偏,更好提升图像对比度及清晰度,且对图像色彩丰富度提升效果明显,可提高户外成像设备的图像质量.     

基于YUV 颜色空间的图像去雾算法

针对有雾天气条件下, 获得的图像严重降质问题, 提出一种基于YUV 颜色空间的快速图像去雾算法。该算法以大气散射模型为基础, 利用YUV 颜色模型提取出有雾图像的亮度分量, 对此亮度分量图像进行高斯滤波后得到散射光; 求出有雾图像的最大亮度值作为大气光, 进而求得清晰的无雾图像。实验结果表明, 该算法不仅有效地提高了降质图像的质量, 而且处理速度快, 能很好地保持图像的细节。     

差分分层暗原色先验去雾法

针对烟尘和雾霾等恶劣户外环境下视频图像严重退化的问题,结合大气散射模型和暗原色先验去雾的原理,针对原始算法中暗区域扩张的缺点,提出一种区分图像景深边界的方法。此方法通过对像素求差分能够将不同景深的像素点区分,进而分别求出不同景深图像的透射率,从而达到快速、准确地恢复图像的目的。实验结果表明,这种方法能够具有更高的处理速度和图像细节,更接近实时去雾的要求。     

基于亮区域暗通道矫正和加权聚合引导滤波

针对暗通道先验在天空等亮区域失效和引导滤波容易导致边缘模糊的不足,提出了一种高效的去雾算法.该算法提出一种新颖的亮区域自适应分割与校正方法,基于自适应的相对景深阈值分割亮区域,采用饱和度和灰度值校正亮区域的暗通道.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,解决引导滤波引起的边缘模糊问题.最后,提出一种有效的亮度校正方法,将复原图像转化到HSV色彩空间,对亮度进行均衡化处理,使用相对雾浓度均值作为权值,对均衡化前后的结果进行线性加权得到最终的复原结果.实验结果表明,与经典算法对比,所提算法亮区域分割准确,复原图像纹理清晰,去雾彻底,复原结果的峰值信噪比、平均梯度与信息熵的最大提升分别为34.46%、99.49%和21.18%.     

单幅图像去雾方法研究综述

随着计算机视觉技术的发展及其在智能交通、军事以及安全监控等领域的应用需求,图像去雾处理成为计算机视觉领域中的重要问题与研究热点。在雾、霾等天气条件下,大气粒子的散射作用导致成像传感器采集的图像严重降质。图像去雾技术的任务是通过图像增强或图像复原方法去除天气因素对图像质量的影响,以改善图像的视觉效果和方便后期处理。归纳总结了单幅图像去雾方法的研究现状,重点分析了基于图像增强和复原的两大类方法,深入探讨了其中的一些经典算法并对这些算法进行了分析比较,最后针对基于图像复原方法的去雾技术指出了存在的问题并提出了未来的发展趋势。