基于暗原色先验知识的图像去雾方法研究

• 作 者: 杨娜
• 出 处: 西北大学
• 发表日期: 2004年期
• 关键词: 图像去雾 Dark Gray Prior 区域锁定 降值 滤波结合

时代在不断进步,科技在不断发展,同时,雾霾污染的现象也越来越严重,给人们的日常生活及工作等方面都带来了很大的影响。目前,已有的暗原色先验去雾方法在图像去雾方面取得了较好的处理结果。然而,采用此方法处理后的图像,边缘处存在一些白色晕块,并且整个算法的时间及空间复杂度也非常高。对此,本文在已有暗原色先验的基础上,深入研究有雾图像的退化机理,针对其在白色景物、天空区域等一些特殊区域并不适用的缺点,研究新的图像去雾方法,以降低运行时间,消除白色晕块。使去雾后的图像视觉上更加清晰自然。本文的主要工作如下:(1)研究有雾图像中天空区域的判定。暗原色先验理论对图像中白色区域并不适用,所以在对有雾图像去雾之前,首先把图像中所含的天空区域分隔出来,并且从目标图像的天空区域中获取处理有雾图像时所需要的大气光值。依据天空区域的位置、颜色等信息,得到其二值化图像后进行形态学处理,最后准确分割出图像的天空区域。(2)提出一种采用降低暗通道像素值的暗原色先验图像去雾改进方法。鉴于暗原色先验中三个颜色通道的像素值都比较高、影响去雾效果,改进方法通过将三个颜色通道的值分别降低使其趋于零,得到三幅暗通道像素值都非常小的图像,对其进行去雾复原,最后加权获得原始清晰图像。实验结果表明,该方法对带有白色区域的有雾图像的处理效果优于已有去雾方法,有效减少了图像噪声,提升了视觉效果。(3)提出一种融合引导滤波和双区域滤波的图像去雾改进方法。为了高效消除白色晕块,降低时间开销,采取将引导滤波修正透射率方法与双区域滤波修正透射率方法相结合的策略,修正目标图像透射率。在结合两者优点的同时,又弥补了各自的不足。实验结果表明,与暗原色先验图像去雾方法使用软抠图法修正透射率相比,改进方法明显提高了图像处理效率,获得了更好的处理效果。