兰州交通大学电子与信息工程学院,甘肃 兰州 730070
现有图像去雾算法在复原含明亮区域的雾天图像时,存在色彩失真、偏色、亮度低等问题。针对现有算法的不足,提出一种基于指数映射与自适应权重能量函数的单幅图像去雾算法。首先结合图像暗通道值的统计规律,利用指数函数衰减特性,构建清晰图像暗通道与有雾图像暗通道的指数映射模型,并根据所获得的暗通道估计值求解出透射率估计值;其次,根据图像的马尔可夫性,构建基于马尔可夫网的自适应权重能量函数,对透射率进行优化,并使用降采样方法降低算法复杂度;最后,利用优化后的透射率估计值与局部大气光值复原出无雾图像。实验对比结果表明,该算法复原结果视觉效果清晰、色彩保真度高,并且多项客观评价参数在实验对比中取得了最高值,其中直方图相关系数达到了0.4521,高出对比算法的平均表现67.3%。综上所述,该算法较好地解决了包含明亮区域的有雾图像复原问题。
图像处理 图像去雾 暗通道 指数映射 自适应权重能量函数 激光与光电子学进展
2022, 59(10): 1015004
强激光与粒子束
2021, 33(12): 123024
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针对去雾过程中的偏色及去雾不彻底等问题,提出了一种基于雾度分布与自适应线性衰减的图像去雾算法。从雾天图像退化本质以及雾度与透射率呈负相关的特性出发,提出了一种自适应线性衰减模型以完成清晰图像暗通道的估计,并得到了透射率。根据大气光仅能反映亮度信息的特性,利用雾度分布对局部大气光进行改进,并结合大气散射模型得到了去雾结果。实验表明,所提算法去雾彻底、颜色自然、亮度适宜,在主客观评价中均取得了令人满意的结果。
图像处理 图像去雾 雾度分布 纹理特征 场景深度 线性衰减 大气光改进 激光与光电子学进展
2021, 58(22): 2210012
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针对雾霾和沙尘天气下的场景退化问题,提出一种基于高斯模型凸优化与光幕双约束的退化场景复原算法。首先根据景深与场景亮度和饱和度之间的相关关系,利用高斯模型和凸优化估计景深;其次通过对大气光幕与场景关系作深入分析,结合最小通道平滑和景深衰减双约束获得退化场景的大气光幕;然后通过亮通道先验以及局部大气光的改进求解获得大气光值;最后基于复原模型对退化场景进行复原处理,并对沙尘场景进行颜色修正,进而实现场景复原。实验结果表明,所提算法的复原场景亮度适宜,颜色自然,细节信息丰富,在定量指标中也可以取得理想的评分,有效解决退化场景出现的偏色和细节丢失等问题。
图像处理 退化场景复原 凸优化 场景深度 大气光幕 大气光优化 颜色修正 光学学报
2021, 41(19): 1910001
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针对传统暗通道去雾算法对天空区域处理能力不足,复原效果常伴有色彩失真及光晕现象等问题,提出了一种结合天空区域分割和加权融合的去雾算法。利用天空区域的亮度特性设置众数约束阈值,将雾图分割为天空和非天空区域;结合不同滤波尺寸暗通道优势,构造融合暗通道;在天空区域分割的基础上采用加权技术获得更可靠的大气光值;设置过渡区域对天空和非天空区域的透射率进行结合。实验结果表明,针对含有天空区域的雾图,本文算法的去雾效果明显,改善了天空区域颜色失真的问题,并抑制了边缘区域的光晕效应。
图像处理 图像去雾 暗通道先验 天空区域分割 透射率 图像复原 激光与光电子学进展
2021, 58(16): 1610021