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为解决现有去雾算法结果中存在的光晕现象、颜色失真等问题,提出一种基于边界邻域最大值滤波的图像去雾方法.首先通过边缘检测寻找图像边界被低估的暗原色值并对其进行边界邻域最大值滤波,以得到更为准确的透射率图来消除光晕现象;其次对暗原色图乘以一个尺度因子,扩大透射率的取值范围,提高去雾结果的对比度;最后设置两个亮度阈值以及一个平坦阈值,消除图像中高亮度物体的影响,获得更为准确的大气光值,使得去雾结果颜色保真度较高.仿真结果表明,与现有去雾算法相比,本文算法对含高亮度物体以及含细节信息的带雾图像,均可消除光晕现象,获得高对比度及高颜色保真度的去雾结果,同时也提高了算法的处理速度. 相似文献
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《中国光学》2019,(6)
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。 相似文献
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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. 相似文献
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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. 相似文献
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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 . 相似文献
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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. 相似文献
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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。 相似文献
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《光学学报》2017,(3)
针对雾天条件下获得的遥感图像清晰度、对比度和色彩保真度下降,继而影响遥感图像后续应用的问题,考虑到遥感图像数据量大、景深变化小、几乎不含有天空区域的特点,提出一种改进的基于暗原色先验规律的遥感图像快速去雾方法。在保证去雾效果的前提下,对原暗原色先验去雾算法做出了针对性的改进,采用直接求取每个像素点r、g、b三个颜色通道强度值的最小值来获取图像的暗原色图,该方法大幅降低了算法的复杂度,避免了繁重的计算。实验结果表明,改进的去雾算法能够快速有效地去除雾对遥感图像的干扰,提高图像清晰度,还原景物真实色彩,处理时间仅为原算法的2%,可以满足遥感图像实时处理的要求。 相似文献
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基于暗原色先验理论,提出一种单幅图像去雾算法,并对其中的可调参数进行讨论,分析参数变化对去雾效果的影响。针对原算法中提到不用特殊处理的天空区域进行验证,发现此区域需要进行单独处理,通过设置阈值将天空区域隔离出来进行处理,并取得了较好的效果。对引入的导向滤波算法进行研究,分析算法中各项参数对算法实时性的影响。为了进一步提高算法实时性,对图像进行缩小处理,以减少求取透射率所需的时间,再利用插值法将透射率图还原至原图尺寸,从而得到无雾图像。实验证明,此方法在保证去雾效果的前提下,可将算法整体运算时间降低85.7%。 相似文献
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暗通道自然灾害遥感图像去雾 总被引:1,自引:0,他引:1
《光子学报》2015,(6)
为了解决自然灾害遥感影像中局部存在浓雾的问题,提出了一种基于暗原色先验和雾天图像退化模型的图像去雾方法,并利用导向滤波实现光学遥感影像的去雾.首先,结合自然灾害遥感图像的特点,利用阈值将图像分为浓雾区域和薄雾区域,采用不同的方法得出两个区域的暗通道图;然后,结合导向滤波对透射率图进行优化,再对图像进行对比度拉伸,提高图像的动态范围,并选取多幅遥感图像进行去雾试验.最后,设计了一组图像增强质量评价指标,对去雾结果进行定量分析.结果表明,该方法能从物理特性上明显去除雾的干扰,提高图像清晰度,增强图像色彩和细节,从而复原得到高质量图像,在一定程度上能满足自然灾害遥感图像去雾的要求. 相似文献
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针对雾线先验去雾算法存在的颜色过饱和现象、图像初始透射率估算不准确等问题,提出了一种基于边窗盒子滤波和透射率修正的图像去雾算法。为了解决初始透射率估算不准确带来的边缘细节信息丢失的问题,首先利用非局部总广义变分(TGV)正则化的方法估算初始透射率,并将二阶的非局部总广义变分(TGV)正则器来作为正则项,以确保对由图像颜色和深度之间的噪声和歧义引起的异常值具有鲁棒性。随后利用边窗滤波算法对初始透射率进行优化,从而实现对图像中纹理信息和边缘信息的保留。最后利用大气散射模型和多角度优化后的透射率复原出无雾的原始图像。实现结果表明,本文算法能够解决图像颜色过饱和与边缘处的细节纹理信息丢失的问题,且无色调偏移和光晕效应。在定性评估上,复原后的图像视觉效果好;在定量评估上,本文算法的去雾后图像的评价指标皆高于基于雾线先验算法。 相似文献
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一种改进的图像快速去雾新方法 总被引:3,自引:0,他引:3
为提高雾霭天降质图像的清晰度和色彩保真度,基于暗原色先验提出了一种改进的图像快速去雾方法.针对原方法运算时间过长的问题,在保证去雾效果的前提下,利用快速双边滤波方法代替软件抠图修复透过率图,大幅度地降低了计算量和复杂度,处理时间仅为原方法的5%,满足了一般工程上的实时性要求.针对去雾处理后的图像亮度降低、颜色较实际场景偏暗的问题,提出了一种简单有效的图像对比度和亮度增强的方法,自适应地增强了图像的亮度,并对局部由于雾浓度过高而造成不清晰的区域,进行了对比度修正.结果表明,该方法能够快速有效地复原出雾天场景的对比度和真实色彩,在一定程度上保证了户外成像系统在恶劣天气下工作的稳定性和可靠性. 相似文献
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针对雾气环境下实际图像亮度/对比度不佳的情况,提出了整体灰度拉伸和局部对比度增强算法,改善了图像的亮度和对比度。采用基于暗原色先验的图像去雾算法来去除视频监控中常常遇到的雾霾影响。为了消除块效应,将图像分成最小的块,即对每个像素提取暗原色,并采用邻近相似性原则修正暗原色,MATLAB仿真表明,改进后的算法可以很好地去除图像中的雾气。最后,完成了基于达芬奇DM6467的图像增强算法软件开发,实现了4路视频的输出、切换和图像增强。增强后的图像,其SSIM指标可提高50%以上,该系统可以有效地去除雾气对图像的影响,满足图像去雾增强的需要。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献