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.     

基于各向异性扩散的单幅图像去雾算法

针对单幅图像去雾算法容易产生光晕现象且去雾后图像细节不突出的问题,提出了一种基于各向异性扩散的去雾算法.首先在基于像素的暗通道先验假设的基础上计算出初始大气传输函数,使用Perona-Malik偏微分方程模型求解出精细化的大气传输函数,再经过最小值校正,最终得到准确的大气传输函数。为了估计大气光,对基于像素的亮通道图像进行像素排序,从中选取出可靠的大气光向量。实验结果表明,提出的算法能够恢复更多的图像细节,同时有效地抑制了光晕现象。     

基于改进暗原色先验和颜色校正的水下图像增强

水下图像成像过程与雾天图像类似,但传统的去雾方法用于水下图像处理效果欠佳。针对水下捕获图像存在颜色衰减严重和蓝(绿)色基调的问题,提出了一种基于改进暗原色先验和颜色校正的水下图像增强方法。结合光在水下的传播特性,对空气中的暗原色先验去雾算法进行改进,在求取水下暗原色通道和图像背景光时考虑红色通道的逆通道;提出先采用改进的水下暗原色先验法去除后向散射光,再通过白平衡算法对增强后的水下图像进行颜色校正的方法。实验结果表明,相比于传统算法,本文的方法在处理后向散射严重的水下图像时,可以获得更高的清晰度和对比度。     

基于暗通道先验和区间估计的视频去雾方法

为了提高雾天视频的可用性,提出了一种基于暗通道先验和区间估计的视频去雾方法。利用暗通道先验知识,采用区间估计的方式,运用图像融合的思想,通过背景图像求取大气光值和介质传输率,并应用于视频的所有帧以去除雾气。与几种典型的视频去雾方法相比,具有较快的运算速度,能有效地避免去雾视频中出现颜色跳变的问题。以暗通道先验理论为基础,采用区间估计的方式对大气光值和介质传输率进行估计,从而能有效地提高去雾视频的整体亮度、清晰度和对比度,同时获得较好的图像颜色。     

一种快速暗通道去雾算法

基于暗通道的去雾算法计算初始透射率需要进行大量的数据比较,优化透射率时需要计算融合矩阵,这两个过程耗时巨大,使其难以投入实际应用。针对这一问题,提出了一种快速暗通道去雾方法。首先利用分区最小表的数据结构,提高初始透射率的计算速度;接着,在优化透射率时,采用基于形态学梯度的彩色图像边缘检测算法提取图像边缘信息,减少优化范围,再利用边缘信息与像素的空间信息优化透射率,避免计算复杂矩阵,从而加快了优化速度;最后,运用最小可觉差模型补偿前两个步骤导致的图像画质下降,提高图像清晰度。实验证明,快速暗通道去雾算法在保持恢复图像效果基本不变的基础上,很大程度提高了算法速度。     

基于中智学的非局部先验图像去雾算法

图像去雾是计算机视觉的重要研究方向之一。传统图像去雾算法存在去雾不彻底、去雾图像对比度低、halo效应、色彩失真等问题。针对上述问题,提出了一种改进的非局部先验的图像去雾算法。该算法使用基于中智学的模糊C均值聚类算法和一种混合暗通道先验的透射率优化方法,改进了传统非局部先验的图像去雾算法在大气光估计、雾线定位和透射率优化过程中存在的问题。结果表明,与几种常用的图像去雾算法相比,提出的算法在去雾图像的大气光估计、客观分析和主观分析等方面均有一定的优势。     

暗通道自然灾害遥感图像去雾

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.     

基于加权暗通道的图像去雾方法

传统基于暗通道图像去雾中仅考虑初始透射图对于透射图优化的影响,而未充分考虑深度信息对于透射图优化贡献不同的特点,造成去雾结果在深度不连续处出现"晕"且离视点较远区域的去雾效果有明显下降.针对上述问题,本文提出一种基于边缘特征的加权暗通道先验去雾算法.该方法根据边缘特征的位置估计深度信息的连续性,将边缘点及非边缘点赋予不同权值,对加权透射图优化求解.仿真实验表明,新的去雾算法在恢复图像细节的基础上能够有效抑制"晕"的产生,证实了本文方法的可行性和有效性.     

基于暗通道先验的单幅图像快速去雾方法

为了提高雾天图像的去雾效果,针对暗通道先验法则中存在的不足,提出一种单幅图像快速去雾方法.该方法以暗通道先验法则为基础,采用四叉树搜索算法对大气光值进行估计,并通过白平衡对大气散射模型进行简化.然后,利用暗通道先验知识得到介质传输率粗略估计,并通过引导滤波和双阈值判断方法对介质传输率中边缘和天空区域进行优化.最后,通过简化大气散射模型和色调调整得到去雾图像.与几种典型的图像去雾方法相比,该方法运算速度较快,能有效提高去雾图像的清新度,并获得较好的图像颜色.     

基于稀疏特征提取的单幅图像去雾

为解决暗通道先验去雾算法在天空区域和大片白色区域色彩失真的问题,提出了一种基于稀疏表示模型和特征提取的单幅图像去雾算法。通过稀疏字典的训练过程,学习雾天图像的稀疏特征,初步优化粗略介质传输图的稀疏系数。根据雾天灰度图像的稀疏特征,进一步精细化介质传输图。逆向求解雾天退化模型,得到去雾图像。实验结果表明,所提算法在天空区域的处理上优势明显,同时恢复出更多的图像细节和边缘信息。     

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。     

基于加权暗通道的图像去雾方法

传统基于暗通道图像去雾中仅考虑初始透射图对于透射图优化的影响,而未充分考虑深度信息对于透射图优化贡献不同的特点,造成去雾结果在深度不连续处出现"晕"且离视点较远区域的去雾效果有明显下降.针对上述问题,本文提出一种基于边缘特征的加权暗通道先验去雾算法.该方法根据边缘特征的位置估计深度信息的连续性,将边缘点及非边缘点赋予不同权值,对加权透射图优化求解.仿真实验表明,新的去雾算法在恢复图像细节的基础上能够有效抑制"晕"的产生,证实了本文方法的可行性和有效性.     

近红外与可见光双通道传感器信息融合的去雾技术

为了对雾霾天气下的图像进行去雾处理,多幅图像去雾算法是常用的方法之一。多幅图像去雾算法也有多种形式,部分算法面临硬件实现困难、获取途径受限或者可实施性弱等问题,而且多幅图像比对处理时常常涉及图像配准,造成算法的实时性差、计算复杂度高等问题。针对以上问题,提出的算法为多幅图像去雾提供了新的思路,基于双目传感器硬件架构能够同时捕获近红外和可见光图像,将近红外传感器图像作为新的数据源,近红外传感器能够在一定程度上穿透雾霾,在雾天捕获可见光传感器无法捕获的图像细节,而且硬件实现简单。可见光图像的颜色信息较丰富,近红外传感器图像对近处场景细节的描述能力较好,捕获的图像稍加校正就能实现完全配准,将近红外图像与可见光图像进行融合,在去雾的同时,可以将近红外传感器图像中的原始细节提取融合到彩色可见光传感器图像中,得到边缘、轮廓等细节信息更加丰富的去雾图像。基于上述思路,借助近红外传感器对边缘细节的描述能力和可见光传感器对颜色信息的反映能力,提出了一种基于近红外与可见光双通道传感器图像融合的去雾算法。首先,将彩色可见光图像转换到HIS彩色空间,分别得到亮度通道图像、色调通道图像和饱和度通道图像。先将其亮度通道图与近红外图像进行融合去雾处理。采用非下采样Shearlet变换（NSST）进行分解,对得到的高频系数进行双指数边缘平滑滤波器保边滤波处理,对低频系数进行反锐化掩蔽处理,通过融合规则和反向变换得到新的亮度通道图像。然后,在对可见光图像的色彩处理中,建立饱和度图的退化模型,采用暗原色原理对参数进行估计,得到估计的饱和度图。最后,将新的亮度通道图像,估计的饱和度图像和原色调图像反映射到RGB空间得到去雾图像。为了验证新算法的有效性,特选取四组雾天拍摄的真实近红外图像与可见光图像进行融合去雾处理,将融合结果与其他两种去雾方法对于彩色可见光图像的去雾效果进行比较。实验结果表明,该算法在提高图像的边缘对比度和视觉清晰度上有较好的效果。并提出将近红外传感器图像作为新的数据源,采用双通道图像融合方法进行去雾处理,为图像去雾提供的新的技术思路是可行的。该算法的优势在于：首先提出将图像融合方法与去雾算法相结合,得到了新的去雾算法的思路。将彩色可见光图像转换到HSI色彩空间,将其亮度通道图与近红外图像采用非下采样Shearlet变换方法进行融合处理,在去雾的同时,可以将近红外传感器图像中的原始细节提取融合到彩色可见光传感器图像中,使得去雾图像中的边缘、轮廓等细节信息更加丰富。其次,提出了在图像去雾算法中采用新的数据源--近红外传感器图像,从图像处理的角度,近红外传感器能够在一定程度上穿透雾霾,对于近处场景细节的描述能力较好,而且硬件实现简单,捕获的图像稍加校正就能实现完全配准,为后续的融合去雾算法带来了便利,为图像去雾提供了新的技术途径和路线。再次,采用的是多幅图像去雾算法,该算法基于双目传感器获取图像,可见光图像的颜色信息较丰富,近红外图像对于近处场景细节的描述能力较好,相对于单幅图像去雾算法,有更好的效果。最后,将可见光传感器图像映射到其他色彩空间,对于每个通道的图像根据其特征有针对性地进行处理。可见光图像的亮度通道图和近红外图像的处理采用了图像融合和增强处理,对于可见光图像饱和度通道的处理采用了图像复原算法,可以从整体上提升去雾效果,对细节特征有了进一步增强。该算法为图像去雾提供了新的技术途径和路线。     

基于边界邻域最大值滤波的快速图像去雾算法EI北大核心CSCD

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.     

基于边界邻域最大值滤波的快速图像去雾算法

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.     

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.     

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.     

基于扩展大气散射模型的低光照图像增强算法

为解决低光照环境下机器视觉采集图像存在的对比度低、细节丢失等问题,提出了一种基于扩展大气散射模型的低光照图像增强算法。首先,将低光照图像三个颜色通道的最大值作为初始传输图,并使用伽马校正调整图像的可见性和边缘细节;接着,利用融合技术优化初始传输图,融合不同方法提取的主要结构和精细结构;然后,利用亮通道的暗像素计算逆大气光值;最后,根据传输图和逆大气光值对模型进行求解得到最终增强图像。模型中的校正项可以更好地抑制增强图像的过度增强与细节丢失,同时,算法采用图像融合对传输图进行优化,可以较好地再现图像中的轮廓和纹理细节。实验结果表明,相比于其他8种算法,该算法在提高图像对比度、自然度和突出细节方面表现出了更好的性能。     

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。     

雾天降质图像的快速复原

针对在雨雾霾天气条件下,大气介质的散射和吸收作用导致光电成像系统接收的图像对比度降低,细节模糊不清及颜色偏移,提出通过快速图像复原来解决此类图像退化问题。基于大气成像光学模型,在暗通道先验的理论基础上,提出了一种基于形态学滤波器的快速估算暗通道图像的方法,并采用参数自适应调整方法来抑制暗通道先验不满足时的大片天空/白墙区域的颜色失真现象。实验结果表明,该算法能够有效快速复原雨雾天气条件下的降质图像,对于600×400大小的图像,其Matlab复原仿真时间仅为0.4 s,复原后的图像主观视觉质量明显提升,其大片天空/白墙区域的颜色失真得到有效抑制。