兰州交通大学电子与信息工程学院, 甘肃 兰州 730070
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
1 泉州理工学院, 福建 晋江 362200
2 云南师范大学信息学院, 云南 昆明 650500
3 中国科学院泉州装备制造研究所, 福建 晋江 362200
针对经典的暗通道理论算法在处理雾天图像时天空区域出现光晕和亮度损失的问题,提出了一种基于边界限制加权最小二乘法滤波的雾天图像增强算法。该方法根据雾天图像的直方图特性,分割出天空区域,并求解出了全局大气背景光;根据辐射立方体法则推导出边界限制条件,得到了初始的透射率,运用加权最小二乘法滤波方法和容差机制,对透射率进行了平滑处理;利用暗通道理论的模型,求取了增强后的图像。研究结果表明,在去雾效果和图像的可视度方面,所提算法优于现有的暗通道算法。
图像处理 图像增强 边界限制 加权最小二乘法滤波 天空区域分割 暗通道理论
南京航空航天大学 自动化学院, 南京 211106
暗原色先验规律在天空区域的不适用, 将会导致去雾后图像中的天空区域产生明显的噪声放大和色彩失真, 为此提出基于天空区域分割的改进暗原色先验去雾算法。 首先, 采用将K均值聚类与增强边缘提取相结合的方法来进行天空区域分割, 之后对有雾图像中天空区域的透射率进行修正, 以得到改进的去雾后图像。该方法在天空区域分割的准确性上较好, 去雾后图像不仅天空区域失真与噪声等显著减弱,还保证了远景清晰度。实验表明, 该方法明显改善了去雾后图像天空区域的视觉效果并保留了远景清晰度, 使去雾后图像显得清晰的同时表现得更加自然。
暗原色先验 天空区域分割 K均值聚类 增强边缘提取 透射率修正 dark channel prior sky region segmentation K-means clustering enhanced edge extraction transmission correction