贵州大学大数据与信息工程学院,贵州 贵阳 550025
双通道对比度先验(Dual-CP)是基于图像的亮通道和暗通道之间的差异来模拟对比度,故其在模糊图像盲复原中表现出良好的复原效果。但是,实际应用中图像亮通道和暗通道的值并不像理论研究的那样明显地分布在1和0上,为解决这一问题,提出一个联合双通道对比度先验和L0正则化强度及梯度先验的模糊图像盲复原算法。其中,由于非凸的L0极小化问题求解比较困难,利用半二次分裂法推导出一种有效优化算法。实验表明,所提算法在直观效果上有更明显的细节恢复能力,且在Levin等人、Köhler等人和Lai等人提出的基准数据集上平均峰值信噪比分别提高了2.1051 dB、1.1273 dB和0.4491 dB,平均结构相似性分别提高了0.1302、0.0599和0.0158。
成像系统 亮通道先验 暗通道先验 模糊图像盲复原 L0正则化强度及梯度先验 半二次分裂法 激光与光电子学进展
2022, 59(8): 0811010
沈阳建筑大学信息与控制工程学院,辽宁 沈阳 110168
针对大多数去雾算法对含有大面积天空区域的图像去雾效果不佳的问题,提出一种改进的暗通道先验去雾方法。首先,根据图像梯度信息分割出天空区域,在天空区域分割的基础上,结合大气光参考像素的高亮度和平滑性设定判别公式,合理地估计大气光值。其次,根据暗通道值的不同,采用分段线性函数对可调参数进行动态修正,解决过度去雾造成的局部阴影。然后,将亮通道模型和改进的暗通道先验模型估计的透射率进行融合,并采用导向滤波进行边缘优化。最后,结合大气散射模型,通过亮度补偿和对比度拉伸得到去雾图像。实验结果表明,改进方法能够有效地改善图像失真,增强图像的对比度和细节,尤其在保持天空区域的视觉真实性方面具有优势。
图像处理 图像去雾 天空识别 暗通道先验 亮通道 透射率融合 激光与光电子学进展
2022, 59(2): 0210009
1 山东大学机械工程学院, 山东 济南 250061
2 山东大学机械工程学院机械基础实验教学中心, 山东 济南 250061
3 山东大学机械工程学院高效洁净机械制造教育部重点实验室, 山东 济南 250061
4 山东省科学院自动化研究所, 山东 济南 250013
5 山东交通学院工程机械学院, 山东 济南 250023
光在水中传播时受水的吸收作用和水中微粒的散射作用而发生衰减;因水的浊度变化,且水下拍摄时景深不一,导致水下获取的图像雾化程度和色彩偏差不同。传统的去雾算法用于处理这些模糊程度和色差多变的图像时效果欠佳。针对该问题,提出基于亮通道色彩补偿与融合的水下图像增强算法。首先,基于亮通道对原图像进行色彩补偿,获得色彩补偿的图像;再对色彩补偿的图像进行自适应对比度拉伸获得对比度高的清晰图像;最后采用多尺度融合策略对色彩补偿后的图像及对比度拉伸后的图像进行融合。结果表明,本文算法可广泛应用于多种水下降质图像,且在无任何先验信息的条件下,能有效提高水下图像对比度和平衡图像色彩。
图像处理 水下图像增强 图像融合 亮通道 色彩补偿 光学学报
2018, 38(11): 1110003
1 中国科学院 长春光学精密机械与物理研究所, 吉林 长春 130033
2 中国科学院大学, 北京 100049
针对光照不足导致图像质量退化的问题, 提出了亮通道先验的Retinex算法用来补偿图像的光照强度。该算法假设局部恒常的光照可以初步满足光照均匀并与场景相似, 以亮通道运算对光照分量进行粗估计; 通常解决局部处理带来的分块效应问题是采用引导滤波方法, 但这会使补偿后的图像纹理模糊甚至丢失细节, 为此设计了基于图像结构相似性的融合策略。最后使用Retinex理论模型对光照进行补偿。实验结果表明: 所提算法简单高效, 能够对图像阴影或夜间图像的低照度区域进行快速地光照补偿, 在峰值信噪比(PNSR)上较传统算法提高了5 dB左右, 在结构相似性(SSIM)上比传统算法提高了7%以上。算法在纯软件系统的PC机上处理640×360的彩色视频时能达到6~12 ms/帧, 处理320×256的红外视频时达到4~10 ms/帧, 可满足工程需要。
亮通道先验 光照补偿 Retinex retinex bright channel illumination compensation
合肥工业大学 计算机与信息学院, 安徽 合肥 230009
相对于传统光学探测技术, 偏振探测在目标探测、识别方面有着独特的优势。针对雾、霾等天气下图像退化的问题, 提出一种利用偏振信息的图像去雾方法, 通过获取3个角度下目标的偏振图像, 求解出场景目标的斯托克斯矢量, 从斯托克斯矢量与穆勒矩阵的关系出发, 分析偏振图像光强随着偏振角度的变化规律, 获取最大和最小光强下的正交偏振图像, 利用偏振滤波和亮通道先验方法分别估算大气光偏振度和其无穷远处大气光强值, 最终重构出无雾图像。实验结果表明, 在雾霾天气下, 利用获取的正交偏振图像能够重构出清晰的图像, 且重构图像的平均梯度和边缘强度均提升了约3倍, 灰度标准差提升了约88%。
偏振探测 图像去雾 正交偏振图像 滤波 亮通道 polarization detection image dehaze orthogonal polarized images filtering bright channel