一种自适应的多级透射率估计去雾算法

针对暗通道先验算法在天空区域透射率估计不准确的问题,利用三个不同尺度的高斯函数分别作用于有雾图像的RGB通道来获得"伪"去雾图像;其次,利用有雾图像的混合通道得到自适应参数,将该参数和最小值滤波共同作用于"伪"去雾图像,接着用联合双边滤波消除纹理效应得到透射率的精确估计;最后,采用局部大气光估计方法,结合大气散射模型复原出无雾图像.实验结果表明,该方法不仅降低了时间复杂度,且复原出的图像细节明显,明亮度适宜,对于大面积天空区域有良好的去雾效果,改善了天空区域的颜色失真.     

基于图像分割的去雾算法

针对雾霾条件下,所得的单幅图像出现降质现象,因而对视觉效果要求高的图像进行复原具有必要性。基于图像分割的去雾算法以暗通道先验模型为基础对大气光矢量A值的求取和透射率t(x,y)的处理方法实现改进。首先对单幅图像进行阈值分割找到天空区域,在所获取的天空区域部分结合skyline算法,可以找到精确的大气光矢量A值;进而对初始透射率t(x,y)采用改进的约束最小二乘方滤波进行优化,得到优化透射率t1(x,y),最后将所得的大气光矢量A值和优化透射率t1(x,y)利用大气光传输物理模型复原。改进算法的去雾结果具备保留细致的边缘细节,同时具有高效的去除图像噪声能力。实验结果表明,与he方法相对比,改进去雾算法的处理时间大程度缩短的同时,图像效果得到了提升。     

结合光场深度估计和大气散射模型的图像去雾方法

目前大部分基于物理模型的图像去雾算法存在复原图像色彩失真和天空边界区域出现光晕效应的问题.为了解决这些问题,本文提出了一种将光场深度计算与大气散射模型相结合的图像去雾方法.该方法通过光场极平面图像计算得到场景深度,将场景深度信息计算所得的透射率与暗通道透射率融合得到最终透射率.同时利用场景深度对天空边界进行判定,单独对天空区域进行处理.在合成雾天图像和真实雾天图像上的实验结果表明,与现有的单幅图像去雾算法相比,本文提出的方法在峰值信噪比以及结构相似性上均有提升.同时对去雾之后的图像的色彩保真度以及光晕效应的抑制方面都取得了较好的结果 .     

基于大气多散射模型和超像素分割的图像去雾

通过分析大气粒子对光线的多次散射作用,利用大气点扩散函数作为卷积核,基于暗原色图像复原理论,建立了基于多次散射的雾天成像模型,并以函数形状相似性为依据,利用广义高斯分布定量估计出大气点扩散函数核函数在图像域下的相关参数.针对传统暗原色理论以固定大小图像区域估计透射率的不足,提出了基于超像素分割获得景深一致的图像分块方案,通过区域合并,获得更为精准的天空检测效果;基于暗原色先验理论分别估计天空和非天空区域的透射率,并对天空区域的透射率进行修正,不但减少了天空色彩失真,同时也消除了复原结果的光晕现象.本文从主观和客观两个方面将所提出的去雾方法和其他算法进行了对比,结果表明,本文提出的去雾算法能够在较短的运行时间内获得对比度较高、细节信息丰富的去雾结果,具有较好的鲁棒性.     

基于开运算暗通道和优化边界约束的图像去雾算法

将有雾图像分割为非天空区域和天空区域,对于非天空区域,提出一种优化的暗原色先验思想,即开运算暗通道算法;对于天空区域,引入具有保边去噪的双边滤波算法,提出一种改进的边界约束算法.运用两种算法分别估计两个区域的透射率,然后利用大气物理散射模型复原各区域,最后合并两个无雾区域得到去雾图像.实验结果表明,该算法很大程度提高了有雾图像尤其是含天空的有雾图像的图像对比度,改善了颜色失真问题.     

结合Lab空间和单尺度Retinex的自适应图像去雾算法

针对暗通道先验算法在大片天空区域透射率估计过小及景深突变处出现Halo效应的问题，提出一种结合Lab空间和单尺度Retinex的图像去雾算法。将RGB图像转换至Lab空间提取出亮度分量，利用Canny算子对亮度分量提取边缘信息，丰富恢复图像细节；利用单尺度Retinex对非边缘区域进行高斯自适应滤波估计出优化后的亮度分量，获得“伪”去雾图像，得到粗略的透射率；利用交叉双边滤波优化透射率消除Halo效应；最后根据大气散射模型恢复出无雾图像。实验结果表明，该方法恢复出的图像细节明显，整体平滑，且对含大片天空区域的图像也有较好的恢复效果。     

通道注意网络和模糊划分熵图割的图像去雾

针对雾图成像时变化的场景光及去雾过程中不同雾相关信息在处理上的差异性,提出了通道注意网络和模糊划分熵图割的单幅图像去雾算法。以考虑变化场景光的大气散射物理成像模型为基础,首先使用通道注意的编码解码网络来估计透射率,并在编码器最后及解码器起始处添加通道注意模块,以便为编码器提取的不同雾相关特征图分配不同的权重,准确地计算透射率;然后利用所提出的模糊划分熵图割算法将透射率划分为不同场景光覆盖下的近景、中景、远景,此分割策略将考虑空间相关性的图割算法与模糊划分熵的阈值分割算法相结合,解决了单一阈值分割算法产生的区域误分问题;最后估计场景光和大气光,得到去雾图像。实验结果表明,算法在合成雾图及真实雾图上均有较好的去雾效果。与已有的去雾算法相比,本文算法在峰值信噪比及结构相似性上均有提升,单张图像的平均处理时间为3.9 s。     

基于融合与高斯加权暗通道的单幅图像去雾算法

针对图像去雾算法在景深突变处出现光晕现象和远景区域去雾不足的问题,提出了一种基于融合与高斯加权暗通道的单幅图像去雾算法.利用图像形态学梯度的特点,将形态学梯度图像与暗通道图像线性融合获取融合暗通道,构造自适应的高斯权重参数对融合的暗通道图像逐像素处理获取粗透射率,在使用L1正则化优化透射率,通过大气散射模型与修复的大气光值恢复无雾图像.仿真实验表明,本文算法可以较好地恢复出图像的细节并抑制光晕现象,与几种典型的图像去雾算法客观对比,证实了本文算法的可行性.     

一种偏振普适性多尺度实时的图像去雾算法

针对现有偏振算法依赖于"天空区域"估计大气参数,从而受白色目标或高亮区域干扰的不足之处,提出了一种图像普适性多尺度偏振去雾方法.研究偏振差分图像四叉树空间索引和图像暗通道先验方法,突破估计模型参数利用天空的局限性,重建场景深度,结合大气散射模型复原低频无雾图像;同时针对目标复原过程中噪声遗留问题,研究软阈值去噪算法,结合低频信息重构的透射率,以梯度增强方式丰富纹理细节,最后小波重构出清晰图像.实验结果表明,该算法有效消除了估计大气参数受制于天空区域的局限性,抑制噪声的影响,复原的目标更加清晰,细节方面更为丰富,算法运行效率方面有较大提高.     

一种自适应线性透射率估计去雾算法

为了有效复原雾霾天气下退化的图像, 文章提出了一种自适应线性透射率估计去雾算法。建立有雾图像与无雾图像最小值通道之间的线性变换模型; 利用有雾图像的混合通道得到自适应参数, 结合自适应参数和线性变换模型估计出透射率, 通过有雾图像的最小值通道构造高斯函数来补偿估计明亮区域透射率, 提升该区域透射率的准确度, 再使用交叉双边滤波器消除纹理效应得到优化透射率; 最后, 结合大气散射模型复原出无雾图像。实验结果表明, 该方法有效降低了时间复杂度, 且复原的图像细节明显, 明亮度适宜。     

多尺度窗口的自适应透射率修复交通图像去雾方法

基于传统暗原色先验原理的图像去雾算法存在的"halo"效应,且图像中明亮区域存在颜色失真现象,针对此问题,本文提出了多尺度窗口的自适应透射率修复交通图像去雾方法。首先,利用新的8方向边缘检测算子求取图像中景深突变区域,根据暗通道先验理论和前一步求得的景深突变区域,在景深变化较大区域使用5×5的窗口,景深变化较小区域则使用15×15的窗口得到暗原色估计图。同时,针对暗通道先验原理对近景部分存在白色区域时透射率估计不准确的问题,引入了自适应透射率修复方法,通过引导滤波器得到边缘增强后的暗原色图像,并利用其与原暗原色图像的纹理差对近景区域的透射率进行修正,完成图像去雾。实验结果表明:双边滤波和梯度双边滤波两种算法均存在halo现象,并且在包含白色物体的明亮区域色彩失真严重,客观评价指标失去意义;相比于引导滤波,本文去雾算法的各项指标均有所提高,其中平均梯度平均提高了8. 305%,PSNR平均提高了12. 455%,边缘强度因子平均提高了7. 77%。本文算法有效解决了复原图像中"halo"效应现象和明亮区域颜色失真现象,去雾效果最优。     

基于亮通道和暗通道结合的图像去雾

低照度环境下图片质量会下降。同时,悬浮在空气中的烟雾、粉尘等物质形成的雾、霾,会导致图像的细节模糊不清,对户外拍照和计算机视觉应用造成了极大的影响。因此,对退化图像进行去雾处理,提高图像质量,在图像处理和计算机视觉领域具有非常重要的应用价值。提出一种基于亮通道和暗通道结合的雾霾天气图像去雾算法。基于退化图像的物理模型,提出一种空气光散射模型,通过亮通道和暗通道的结合来估计大气光值和透射率。该算法可以解决有雾图像恢复时天空区域的颜色失真问题,恢复图像的细节和颜色,提高图像的视觉效果。仿真结果表明,本文算法优于多尺度Retinex图像去雾算法。     

基于非局部先验的单幅图像去雾算法

现有单幅图像去雾算法大多基于局部先验,去雾结果存在块效应。在处理浓雾区域时,如果没有特殊处理,会导致图像中的一些伪影被增大,比如在原始的有雾图像中几乎不可见的噪声、色彩重叠等,在去雾后的图像中被增强,进而影响图像质量。针对以上存在的问题,提出了一种改进算法。首先采用非局部先验,估算初始的透射率,然后采用正则化的方法优化透射率,并且将原始图像和去雾后图像的梯度差L1/2范数作为正则化项,达到抑制噪声干扰的目的。结果表明,该算法能够很好地恢复出图像的细节信息和色彩;与局部先验方法相比,具有更好的稳健性。     

基于中值滤波和偏振调制的雾天偏振图像快速增强方法研究

针对现有偏振去雾算法难以兼顾去雾效果和实时性问题,提出了一种基于中值滤波和偏振调制的雾天偏振图像快速增强方法。利用中值滤波估算大气光;采取半反法估计无穷远处大气光强,并基于大气散射模型对图像进行恢复;使用场景偏振度对恢复的图像进行偏振调制增强。相比较其他方法,文章通过降采样方法减少图像尺寸,选取小尺度的滤波窗口,在保持足够的大气光估算精度的同时,显著降低了处理时间,并采用偏振调制和直方图均衡化方法提高目标与背景的对比度,较好地解决了去雾效果和算法实时性问题。实验结果表明,经过该方法增强的图像,在信息熵、去雾前后梯度比、目标与背景对比度等三个指标上都有较大提升,达到了良好的去雾效果;对于分辨率为1393×986的图像,处理时间仅为16ms,完全满足实时性要求。     

基于暗通道先验的无人机图像去雾算法研究

对于单幅图像去雾处理,暗通道先验算法具有较好的效果,但该算法处理时间长,对储存资源与计算资源要求很高,很难应用于无人机图像去雾。在暗通道先验算法的基础上进行改进,提出了一种快速的去雾算法,首先通过优化滤波器直接获得高精度的透射率,避免了原算法后续的抠图处理,显著降低了计算复杂度;然后针对去雾图像偏暗、灰度分布偏离原始图像的情况,以原始图为参考,采用直方图规定化方法进行增强处理,提高了亮度,改善了去雾图像的视觉效果,与He算法相比,该算法不仅极大地降低了计算复杂度,速度提高了近5倍,而且保持了原始算法的去雾能力。     

基于自适应暗原色的单幅图像去雾算法

为了复原雾天退化图像,提出了一种自适应暗原色的单幅图像去雾算法.针对暗原色先验理论在估计图像透射率时不够准确、容易引起Halo效应的问题,采用自适应暗原色概念,即在暗原色的获取过程中引入自适应阈值,减小景深变化对暗原色获取的影响,进而正确求取透射率.此过程不需导向滤波的细化,也就避免了导向滤波引起的效率低和去雾不彻底的问题.主观及客观两方面将本文去雾算法与现有算法进行对比,结果表明,本文算法能够有效消除Halo效应,获得高对比度、高色彩饱和度以及丰富细节信息的去雾结果,同时也提高了图像去雾效率.     

基于双域分解的多尺度深度学习单幅图像去雾

针对传统单幅图像去雾算法容易受到雾图先验信息制约而导致颜色失真,以及现有深度学习去雾算法受网络模型限制而存在去雾残留等问题,提出了一种基于双域分解的多尺度深度学习单幅图像去雾方法,设计了一个包含低频去雾子网和高频去雾子网的多尺度深度学习网络模型。首先采用双边滤波器对有雾图像进行分解,得到雾图的高、低频子图,然后通过设计的网络模型分别学习雾图高、低频子图与高、低频透射率之间的映射关系,再将模型学习得到的高、低频透射率进行融合,得到原始雾图对应的场景透射率图,最后根据大气散射模型实现有雾图像到无雾图像的恢复,采用雾图数据集对该模型进行训练测试。结果表明,所提方法在合成有雾图像和真实自然雾图的实验中均能取得良好的去雾效果,在主观评价和客观评价方面均优于其他对比算法。     

波长相关物理成像模型的交通监控图像去雾算法

针对当前去雾算法未考虑交通监控图像中雾气浓度分布不均匀的问题,提出了波长相关物理成像模型的去雾算法.首先,根据波长与雾气浓度的相关性,构建了适用于交通监控图像的波长相关物理成像模型.然后,根据波长与颜色的相关性,设计出基于最大模糊相关图割的透射率估计算法.考虑到灰度值存在交叉重叠的模糊特性,及景物的空间相关性,利用递推的最大模糊相关算法快速获取景物划分信息,并用此信息设计图割的数据项,实施图割.该策略将基于阈值的分割算法与基于空间相关性的图割算法相结合,确保了景物的空间相关性,提高了分割精度,避免白色目标的误分.最后,通过分割结果中的天空区域,准确地计算大气光,实施去雾.在500幅仿真图像及真实图像上的测试结果表明,该算法较已有去雾算法的去雾精度至少提高7%,运行时间至少缩短了约15%,可用于交通监控系统的图像去雾处理中.     

多尺度奇异值分解的偏振图像融合去雾算法与实验

针对现有偏振去雾算法鲁棒性不强和图像增强效果有限的问题,提出一种基于多尺度奇异值分解的图像融合去雾算法。首先,利用偏振测量信息的冗余特性,采用最小二乘法,提高了传统偏振图像去雾算法中偏振信息的准确度;然后,从传统偏振图像去雾算法的局限性出发,定性分析了偏振图像融合去雾的可行性,并提出了一种基于多尺度奇异值分解的偏振图像融合去雾算法;最后,设计了不同能见度条件下的验证实验并进行了量化评价。结果表明,与经典偏振图像去雾算法相比,该算法不需要进行人工参数调节,具有较强的自适应性和鲁棒性,能够有效改善传统算法中出现的光晕以及天空区域过曝的问题,图像信息熵与平均梯度最大可分别提高18.9%和38.4%,有效地增强了复杂光照条件下的视觉成像质量,具有较广泛的应用前景。     

基于线性模型的自适应优化去雾算法

针对线性传输算法中透射率和大气光估计不足问题，提出一种基于线性模型的自适应优化去雾算法。利用边缘信息模型来增强初始透射率图的细节信息，使得复原后图像边缘区域细节更丰富；根据暗通道先验，得到自适应优化透射率，更好地处理包含景深区域图像；采用局部大气光估计方法代替四叉树方法，避免大气光估计不准确问题，并结合物理模型恢复图像。仿真实验在matlab2014中进行，实验结果表明，该算法具有较好的有效性和时效性。