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基于暗通道先验去雾算法的研究与改进
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更新于2023-05-29
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基于暗通道先验算法的图像去雾技术已经日益成熟,但是其处理速度慢、天空区域过曝、处理完的图像色彩变暗等缺点也很明显。本文针对这几方面分别提出了求透射率时的优化、纠正天空等明亮区域的错误估计的透射率、采用自动色剂的算法进行颜色校正等方法,从而有效地提升去雾图像的视觉效果与处理速度。实验结果与几种经典的算法结果进行比较验证了本文算法在处理效率与颜色保真度方面的优越性。
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基于暗通道先验去雾算法的研究与改进基于暗通道先验去雾算法的研究与改进
基于暗通道先验算法的图像去雾技术已经日益成熟,但是其处理速度慢、天空区域过曝、处理完的图像色彩变暗
等缺点也很明显。本文针对这几方面分别提出了求透射率时的优化、纠正天空等明亮区域的错误估计的透射
率、采用自动色剂的算法进行颜色校正等方法,从而有效地提升去雾图像的视觉效果与处理速度。实验结果与
几种经典的算法结果进行比较验证了本文算法在处理效率与颜色保真度方面的优越性。
许骏, 王直杰
东华大学 信息科学与技术学院,上海 200051
摘要摘要:基于
关键词关键词:图像去雾;暗通道先验;颜色校正;处理速度
0引言引言
在日常生活中,户外场景拍摄很容易受各种因素的影响,如灰尘、雾或烟雾。近几年雾霾天气越来越频繁,这些悬浮在空
气中的粒子会对场景的反射光和大气光的散射产生很大的影响,使得拍摄所得到的图像质量降低、美感全无,甚至会让图像对
比度与颜色产生明显失真,导致场景和目标的可辨识度降低。这些都会直接影响到机器视觉对于图像内容的识别与分析。所以
为了给机器视觉识别提供更清晰的图像,对图像进行去雾处理就显得非常重要。
1去雾算法分类去雾算法分类
目前,图像去雾算法主要分为两大类:一类为图像增强[1],如直方图均衡化法、Retinex算法、基于小波的方法、基于大
气调制传递方程的方法。另一类为图像修复[2],如深度信息的雾天图像复原、基于先验的雾天图像复原、基于偏微分方程
的雾天图像复原、最小失真意义下的雾化图像复原。
为了能够更有效地对图像进行高效的去雾处理,本文提出了基于暗通道先验的去雾改进算法,其属于基于先验的雾天图像
复原。本文基于大气散射模型,在算法去雾的计算过程中进行了合理的优化,减少计算量,提高了实时性,并且改善了经过去
雾处理后使得图像整体变暗的不良效果。
2本文的算法本文的算法
2.1大气散射模型大气散射模型
大气散射模型是由McCarthney在1975年提出的,该模型描述了雾化图像的退化过程,并被广泛应用于图像去雾领域,根
据大气光在雾天退化过程中传输的物理特性可以用以下公式表示为[3]:
I(x)=J(x)t(x)+A(1-t(x))(1)
其中,I(x)表示有雾图像,J(x)表示去雾后的图像,场景辐射中大气传输过程中的透射率用t(x)表示,目标辐射信息的直接
衰减用J(x)t(x)表示,反应出了经过传输介质后目标的电磁波信息到达传感器的能量;A表示大气光,大气光经过衰减后到达传
感器的能量用A(1-t(x))表示。假设大气层是均匀的,电磁波在大气中为各向同性传播,透射率t表示为:t(x)=e-βd(x),其
中,β是大气散射系数,d(x)是场景深度。
2.2暗通道先验条件暗通道先验条件
暗通道先验[4]是通过对多幅室外的无雾图像进行研究总结出来的规律,在这些室外无雾清晰的图像中发现,大部分非
天空区域中,至少有一个颜色通道的某些像素的亮度值很低,几乎趋近于零,并且,此区域的最低亮度值也几乎为零。对于任
意的图像J,它的暗原色通道Jdark可以表示为:Jdark= minΩ (minc∈{r,g,b}Jc)
其中Jdark表示图像J的强度值接近于0的暗通道,Jc表示J的R、G、B三通道之一,Ω 表示以一个像素为中心的窗口。
2.3透射率的计算与优化透射率的计算与优化
根据文献[3]中暗原色先验理论得到:
这就是透射率t的预估值。

















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