基于HSI颜色空间的单幅图像去雾算法

针对有雾图像对比度差、能见度低的情况,结合HSI颜色空间特点,提出一种单幅图像去雾算法。首先,将有雾图像从RGB颜色空间转换到HSI颜色空间;然后,依据HSI颜色空间中色度、饱和度和亮度各分量受雾影响程度的差异,建立相应的去雾模型;最后,通过分析图像饱和度,得到饱和度模型中权重的取值范围,再对亮度模型中权重进行估计,从而实现去雾效果。与其他几种算法的实验结果比较表明,所提算法运算效率提高1倍左右。同时该算法能有效增强图像清晰度,能很好地运用于单幅图像去雾。     

一种交互式图像去雾方法

在二色大气散射模型的基础上,根据雾对景物退化与景物深度的指数关系,采用交互方式,通过附加一些主观判断作为先验信息,从单幅图像中估计出景物深度,进行对比度增强,有效实现了彩色图像去雾。同时针对浓雾退化图像处理结果较暗的情况,进行了正态截取拉伸,提高了图像亮度,获得了较好的视觉效果。     

基于景深的单幅图像快速去雾算法

在雾、霾天气条件下,由于大气粒子的散射作用导致采集的图像质量严重下降,给计算机视觉系统成像带来极大不便。针对上述问题,提出一种基于景深的单幅图像快速去雾算法。通过暗通道对图像处理,得到图像传输图,从而简化大气散射模型,利用景深信息估计大气散射模型,得到边缘突变景深关系比,通过近水平方向上的景深关系比值优化传输图,利用双边滤波对景物边缘进行处理。从3个颜色通道出发,降低波长对景深估计的影响。实验结果证明,该算法能够恢复景物边缘的细节对比度,有效提高图像的清晰度与视见度。     

基于局部均值和标准差的图像去雾算法

针对雾天图像对比度低和颜色退化严重现象,提出一种单幅图像快速去雾算法。对雾天图像局部区域均值和标准差的特点进行分析,根据图像局部均值和标准差的差值得到关于大气散射光的估计,结合大气散射模型对雾天图像进行修复。实验结果表明,算法能够有效地去除图像中的雾气,且处理速度较快,便于实时应用。     

结合卷积变换与细节优化的图像去雾算法

为了解决由于雾霾天气影响而导致采集的图像存在视见度低和细节可见性不足的问题,提出一种结合卷积变换与细节优化的图像去雾算法.首先,将大气光幕的初始估计定义为高维流形信号,利用空间域的等距变换思想实现降维,经归一化卷积提取精确的大气光幕值.接着,融合形态学运算和最大通道实现浓雾区域的检测,从而获得准确的大气亮度.最后,通过...     

基于饱和度运算的快速图像去雾算法

在雾、霾等恶劣天气条件下,大气介质中悬浮粒子的散射和吸收作用会严重退化户外拍摄的图像,造成图像识别率降低.从单色大气散射模型出发,提出面向视觉感知的HSV颜色模型定义饱和度的新算法,估计大气光亮度A;利用饱和度运算估计透射率函数进而恢复场景反照率;最后经直方图拉伸得到最终的复原图像.实验结果表明,改进算法能有效地复原场景的对比度和颜色,提高图像的视觉度和计算效率.     

透射率与场景亮度分块优化的图像去雾算法

在图像去雾过程中,对大气光透射率估计不准确,会降低去雾图像场景亮度,并导致天空区域出现光晕现象。为此,提出一种基于分块优化透射率与自适应优化场景亮度的图像去雾算法。根据图像有雾程度评判标准对透射率进行分块优化,结合大气光强度求解大气散射模型获得无雾图像,并通过局部自适应调整图像灰度值来提高图像场景亮度。实验结果表明,相较于引导图滤波和对比度增加算法,该算法去雾后的图像更清晰,保边效果明显,且视觉效果更佳,适用于交通监管、安全监控和目标识别等应用领域。     

基于双边滤波的图像去雾

目的在雾、霾等天气下,获取的图像受到大气粒子散射的影响而严重降质。针对这一问题,提出了一种基于双边滤波的单幅图像去雾算法。方法此算法是以大气散射模型为基础。首先利用双边滤波保持边缘的平滑特性得到准确的大气耗散函数。其次,针对明亮区域失真的问题,本文提出了弱化明亮区域去雾的方法。最后,通过变换大气散射模型得到清晰的无雾图像。结果大量实验结果表明,本算法恢复的图像清晰自然,尤其是在远景处和景深突变的边缘处的处理能取到很好的去雾效果。此外,其时间复杂度为图像大小的线性函数。结论针对雾、霾天气下的降质图像,基于大气散射模型与双边滤波特性,本文提出了一种新的单幅图像去雾算法。实验结果表明,本算法能获得很好的去雾效果,尤其在细节处理的表现优于Tarel的去雾算法。同时,与He Kaiming的去雾算法相比,运行时间具有明显优势,有利于实现实时性技术应用。     

图像去雾算法研究综述

图像去雾技术的目的是为了去掉图像中雾的影响,从而获得高质量的图像.本文主要从图像增强、图像复原和深度学习的角度归纳总结了图像去雾方法的研究状况,对暗通道先验等经典算法以及新活跃在去雾领域的几种深度学习去雾算法做了进一步的分析,并对各类算法的性能进行了总结,最后针对各类图像去雾方法指出了存在的问题及未来的展望.     

贝叶斯框架下的单幅图像去雾算法

在有雾天气条件下拍摄的图像,由于光线在传播过程中受到空气中悬浮颗粒的散射,导致图像内容模糊不清,颜色偏灰白色.为了恢复出清晰的图像,根据大气散射物理模型,利用图像的稀疏先验知识,在贝叶斯框架下提出一种单幅图像去雾算法.该算法用图像梯度稀疏性先验来约束优化结果,并认为图像成像噪声服从零均值的高斯分布,然后用IRLS方法对其求解.实验结果表明,该算法能够很好地恢复图像的对比度和保持图像的真实颜色,噪声小,便于应用.     

RGB和HSI颜色空间的一种改进的阴影消除算法

在智能视频监控中,运动目标的准确提取至关重要。现有的运动目标检测算法虽然很多,但是阴影去除效果都不甚理想,因此提出了一种基于RGB和HSI颜色空间的阴影消除改进算法。该算法在分析视频中像素点被阴影覆盖和未被阴影覆盖时色调的近似一致性和亮度值成线性关系的基础上,利用2个颜色空间中组成颜色的各分量值在该颜色中所占的比例和亮度的相对变化率,实现运动目标的阴影消除。实验表明,该算法去除阴影的效果优于采用(r, g, I)颜色空间阴影去除算法,且能有效弥补运动目标孔洞的现象,是对运动目标检测算法的补充。     

基于低秩分解与像素置乱的图像去雾方法

针对浓雾场景下图像目标信息被严重遮挡,现有雾天图像清晰化算法难以取得较好去雾效果的问题,基于低秩分解并结合像素置乱提出一种新的图像去雾方法。根据低秩分解理论和散射介质成像模型,将雾天降质图像看作两部分的叠加：一部分是具有低秩特性的雾化背景,另一部分是具有高秩特性的清晰目标场景。由于目标场景本身具有局部相关性和非局部相似性而含有一定程度的低秩成分,直接进行低秩分解会导致一部分目标场景被当作雾化背景去除,因此对原始雾天图像进行像素置乱以破坏场景本身的相关性,同时雾化背景因其全局缓变特性仍保持低秩属性,从而在进行低秩分解时最大限度地保留场景信息。最后,将高秩成分进行像素归位,获得去雾后的复原场景。实验结果表明,与暗通道先验、DehazeNet等主流图像去雾方法相比,该方法针对O-HAZE数据集中浓雾图像的去雾具有更好的表现,在有效去除浓雾的同时,不会产生大面积色偏现象。     

基于暗原色先验的图像去雾改进方法

本文基于大气散射模型, 建立了雾天图像复原的关系, 以暗通道原理作为基础知识, 复原雾天图像. 对不符合暗原色先验假设的大片浓雾及天空区域, 分析图像失真的原因, 通过引入容差参数来修正透射率, 防止天空区域的去雾程度过大, 从而提高含天空区域图像的复原效果. 为了避免大气光强过高, 去雾程度加强, 本文设置了大气光强...     

基于马尔科夫随机场框架的单幅图像去雾*

雾或霾等天气会降低场景的能见度,给机器视觉的后续处理造成影响。针对图像雾霾退化的恢复、及现有基于马尔科夫随机场图像去雾算法的缺陷,提出了一种新的基于马尔科夫随机场和暗通道先验的图像去雾算法。该算法以雾天条件下退化模型为基础,通过介质传输图和原始无雾图像的约束条件,利用暗通道先验获取介质传输图的粗估计,构造MRF框架下的代价函数。为使去雾图像保持更多的纹理细节,引入纹理检测函数改进代价函数,最终求得去雾图像和介质传输图。实验结果表明,本文方法可以得到较好的去雾效果,同时保持较多的纹理细节和更快的运算时间。     

基于混合对比度增强的户外图像去雾方法

雾天拍摄的户外场景图像对比度和色彩降质严重,影响了视觉监控系统的可靠性和鲁棒性。针对雾天图像灰度动态范围较窄、对比度差的问题,为提高视觉精确性,提出一种基于混合对比度增强的户外降质图像去雾方法。在分析雾天图像特征的基础上,给出了一种全局去雾模型,然后基于遗传算法的全局搜索优势,对图像进行全局优化去雾处理。根据雾天图像降质与深度密切相关的先验知识,研究了一种模糊邻域对比度增强方法,进一步实现局部细节的增强处理,并进行仿真。结果表明,提出的混合去雾方法实现简单,能够有效增强雾天降质图像的全局对比度和细节结构,较好地改善视觉效果。     

基于物理模型的单幅图像对比复原算法

基于图像复原的去雾算法中参数的估计容易造成去雾图像场景信息的丢失,对此,提出一种图像去雾新算法。在暗通道先验的基础上,通过对大气散射模型的分析,总结出雾气分布对暗通道图像的影响,并依此对外景图像进行加雾操作,利用加雾后的参考图像与外景图像中各点的景深关系完成透射率的估计,进而达到去雾目的。算法利用物理模型和多幅图像实现参数的估计,能够更好地保留场景信息。实验结果表明,该算法不仅去雾效果优于对比算法,在处理速度上也有明显改善。     

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。