改进暗通道先验的雾霾天图像复原算法

为解决暗通道先验在雾霾天图像复原过程中存在的不足,提出了一种改进的快速算法,即采用自适应邻域求取原图像的暗通道,解决了固定邻域在局部区域的错误估计问题;结合极大值滤波与双边滤波计算透射率,有效降低了运算量和运行时间;最后利用区域像素的平均值替代单个最大值,获取更加准确的空气光亮度,从而使改进算法对雾霾去除的视觉效果更加...     

基于HSI颜色空间暗通道的亮度保真去雾方法

图像块和像素先验是实现图像去雾的两类重要策略,但图像去雾后往往会出现亮度损失、过饱和或颜色失真等现象。本文提出了一种基于HSI颜色空间暗通道的亮度保真去雾方法,将RGB颜色空间中传统暗通道模型拓展到HSI颜色空间,以图像亮度、饱和度、颜色浓度和亮度变化构造融合图像块和像素两种先验策略的暗通道模型。通过引入颜色浓度、亮度变化与透射率的两个线性关系,构造出透射率、颜色浓度、亮度变化的方程组,增加了物理散射成像模型参数的可靠性,提高了图像透射率的精度。此外,人造和自然雾天图像去雾实验结果表明,本文方法不但保持了传统暗通道去雾的原有优势,同时也实现了对亮度和饱和度的保真,使复原结果更加逼近真实场景,也更加符合视觉感知。     

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.     

雾霾天气下基于二次滤波的交通图像去雾算法

雾霾天气下采集到的退化含噪图像模糊不清、对比度较低;而使用传统基于双边滤波的去雾方法得到的图像偏暗,效果有限。针对这些问题,提出了一种新的基于二次滤波的算法,实现雾霾天气下交通图像去雾处理;利用双边滤波对含雾图像的暗通道图像进行第一次滤波,用引导滤波对图像的透射率粗估计进行二次滤波优化。根据降质模型对含雾图像进行复原,进而得到去雾后的图像。实验效果证明,与传统方法相比,得到的去雾图像与真实场景亮度更加相似,色彩饱和度较好,图像质量较高。     

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.     

基于自适应参数大小的交通图像去雾霾算法

原始的基于暗通道先验理论的去雾霾算法对于一些户外场景图像去雾霾取得了一定的效果,但不能很好地处理交通图像中的一些白色区域,会导致该区域色彩失真;同时,在处理较高分辨率交通图像时,基于软抠图的透射率优化算法需要消耗大量的计算和存储资源。针对这两个问题,首先对交通图像的白色区域展开研究,分析了基于暗通道理论的去雾霾算法在白色区域产生色彩失真的原因,并基于此提出一种自适应参数大小的透射率求解模型;其次,在透射率优化过程中舍弃效率低下的软抠图算法,提出一种基于块的透射率优化算法。将所提算法用于实例验证,结果表明该算法不但可以保证交通图像的白色区域的色彩不失真,而且提高了去雾霾效率。     

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。     

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.     

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...     

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...     

模糊遥感图像总变分优化恢复方法

 针对遥感图像在成像与传输过程中的退化而导致的图像模糊与噪声干扰,提出了一种基于调制传递函数（MTF）估算与总变分优化的图像恢复方法。通过分析调制传递函数曲线的幅频特性,阐释了基于MTF的遥感图像恢复机制,为抑制噪声干扰和扩大适用范围而采用了一种新的MTF曲线分段逼近策略,并以实验结果验证了该方法较之常规模型的优越性。进而,针对噪声条件下模糊遥感图像的恢复问题,采用改进的快速总变分优化方法实现了对强噪声模糊遥感图像的有效恢复。实验结果表明,本文提出的恢复方法能够在有效抑制噪声的同时更好地保留图像细节和纹理信息,为强噪声干扰模糊遥感图像的恢复处理提供了高效的解决方法。     

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。     

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。     

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。     

基于图像分割和融合的图像去雾算法研究

为了解决传统的暗通道先验去雾方法产生的细节丢失和亮度偏低等问题,本研究提出了一种基于图像分割和融合的去雾算法。首先对输入图像使用亮度反转的MSRCR预处理来进行色彩保真;其次用阈值分割法提取图像的特征信息并获得掩膜,根据特征信息设计自适应的Gamma校正方法,提升对比度和亮度,并使用暗通道先验方法保持去雾后的细节;最后将处理后的图像进行掩膜融合。在真实世界的数据集上仿真结果表明,本研究所提算法在去雾后能保留更多的细节且提高亮度。与几种经典的算法相比,本研究所提算法在去雾后的图像有较好的色彩保真度,保留了更多的细节,去雾效果好且亮度更自然。     

基于透射率优化和颜色修正的水下图像增强方法

针对光在水中传输时受到水的吸收作用、悬浮颗粒散射作用而产生严重的衰减,导致水下光学图像对比度低、颜色失真的问题,提出一种基于透射率优化和颜色修正的水下图像增强方法。根据水下光学成像模型,采用最小信息量损失原理估计透射率,结合导向滤波提高透射率的估计精度,通过逆求解水下成像模型得到清晰化的水下图像。利用直方图均衡化进一步提高图像对比度,使用白平衡方法修正颜色。实验结果表明,该方法能够有效去除由后向散射引起的模糊,提高图像对比度和清晰度,同时修正色彩不平衡。     

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.     

结合天空区域检测的图像去雾算法研究与实现

针对雾霾条件下拍摄的户外图像,常规去雾后天空区域常常出现的失真问题,提出了一种结合天空区域检测的图像去雾算法;算法先根据暗通道理论估计出大气光强度,使用双边滤波器得到大气光幕,求得透射率图,再结合天空区域检测的结果对透射率进行修正,最后代入雾天成像模型得到复原的图像;实验结果表明:结合天空区域检测的图像去雾算法可以有效地检测出图像中是否存在天空区域,针对检测结果修正的透视率,能够使修复后有天空区域的图像看起来更加自然平滑,没有明显失真,不存在天空区域的图像,图像对比度大大提升,在景深较大的区域恢复出更多的细节;算法对各类图像均可取得较为理想的去雾效果。