图像去雾算法分析
基于超像素分割的图像去雾技术研究
基于超像素分割的图像去雾技术研究一、引言雾天对于许多场景来说是一大噩梦，它会让飞行员看不清路、让司机无法看清前方的交通信号和车辆，还会让安保人员和监控摄像头难以识别人脸和车牌号码等。
因此，研究图像去雾技术对于各行业来说都是非常重要的。
基于超像素分割的图像去雾技术是一种目前比较流行的方法，它可以帮助我们快速、准确地去除图像中的雾气。
这种技术的原理是将图像分成一系列超像素，然后通过对每个超像素的颜色和亮度进行分析，去除雾气对图像造成的影响。
本文将详细介绍这种技术的原理和应用。
二、基于超像素分割的图像去雾技术原理基于超像素分割的图像去雾技术的核心原理是对图像进行超像素分割，然后对每个超像素计算它的颜色、亮度和透射率等信息，将这些信息组合起来，得到去雾后的图像。
1、超像素分割超像素是一种类似于像素的单位，但与传统的像素不同，超像素通常包含多个像素点，并且它们在空间上是相邻的、颜色相似的。
在图像去雾过程中，超像素可以使得去雾后的图像更加平滑，同时也可以加快计算速度。
超像素分割是将一张图像分割成多个超像素的过程。
这个过程中，我们先将整个图像与一个固定大小的滑动窗口进行比较，找到颜色和亮度相似的部分，然后将它们归类到同一个超像素中。
这个过程可以用形态学运算和聚类算法实现。
2、颜色和亮度信息的计算在对图像进行超像素分割之后，我们需要对每个超像素的颜色和亮度等信息进行计算。
在雾天环境中，雾气会让物体变得模糊、色彩变暗，因此我们需要通过一些补偿方法来还原出原本的颜色和亮度。
对于颜色信息，常用的方法是通过颜色恢复算法，如Retinex算法、白平衡算法等；对于亮度信息，可以通过图像增强技术、gamma校正等方法来进行处理。
3、透射率估计在超像素分割和颜色亮度信息计算完成之后，我们需要进一步估计图像中不同区域的透射率，以便去除雾气对图像造成的影响。
透射率是一个介于0和1之间的值，它表示了光线在通过雾气时所遭遇的屈折和散射效应的影响。
图像去雾算法及其应用研究
摘要
有雾天气条件下获取的图像对比度低、图像内容模糊不清而且颜色整体偏 向灰白色，图像去雾的目的就是恢复有雾图像的对比度和真实色彩，重现在理 想天气条件下拍摄的清晰图像。鉴于图像处理和计算机视觉中有关图像理解、 目标识别、目标跟踪、智能导航等领域的很多算法都是假设输入的图像或视频 是在理想天气条件下拍摄的，因此有雾图像清晰化就显得格外重要，是目前人 们研究的热点问题之一，近年来在国际顶级期刊和会议上不断有新的算法被提 出来。 本文深入分析了有雾天气条件下图像成像的物理过程，回顾了有雾天气条 件下基于大气散射物理模型的图像退化模型和一些常规图像增强算法，多幅图 像去雾算法以及单幅图像去雾算法。在充分研究最近十几年有关图像去雾算法 的基础上，提出了在贝叶斯框架下利用稀疏先验来实现单幅图像去雾。 对于输入的一幅有雾图像，会存在一幅清新图像与之相对应，我们就是要 求清新图像在有雾图像已知情况下出现的概率最大，为此利用图像的统计模型 建立了贝叶斯框架。该框架下每个概率项都有其具体的含义。对于清晰自然图 像，其图像统计具有尖峰长尾特征，稀疏先验能够很好的刻画这种性质，图像 中的噪声可以认为是高斯白噪声，场景深度可以认为是局部平滑的。为了求解 该贝叶斯框架，我们利用 MAP(Maximum A Posteriori Probability)，使用交 替优化方法和 IRLS(Iterative Reweighted Least Square)算法来求解优化问 题。 为了进一步说明本文算法的有效性，本文和最近在国际顶级会议上发表的 三种算法做了对比实验，并分析了各种方法的优点和不足之处。通过对比分析， 本文算法的有效性得到进一步证实。 关键词：图像去雾，图像复原，稀疏先验
遥感图像去雾算法研究
遥感图像去雾算法研究遥感图像去雾算法研究摘要：遥感技术在地理信息领域有着广泛的应用，但是由于大气因素和天气等因素的影响，遥感图像中往往存在雾气干扰。
为了提高遥感图像的清晰度和频谱分辨率，去除雾气成为了迫切需要解决的问题。
本文对比研究了现有的遥感图像去雾算法，并提出了改进算法，在保留图像细节的同时有效去除雾气干扰。
关键词：遥感图像；去雾算法；大气因素；改进算法一、引言随着计算机技术和遥感技术的发展，遥感图像在地理信息科学领域得到了广泛的应用。
遥感图像可以提供许多有关地表特征的信息，例如地貌、土地利用等等。
然而，由于大气因素和天气等因素的影响，遥感图像中往往存在着雾气干扰。
雾气不仅能够降低图像的清晰度，还会降低图像的频谱分辨率，从而影响遥感图像的精度和质量。
因此，遥感图像去雾技术已经成为解决这一问题的重要途径。
二、研究现状目前，许多学者在遥感图像去雾方面的研究中提出了不同的算法。
比如暗通道先验算法、快速二维小波变换算法等等。
这些算法都有着各自的优缺点，在特定的应用场合下有着不同的表现。
暗通道先验算法是一种基于小区域理论的去雾算法，该算法的优点是可以保留图像的清晰细节，然而在一些高光和阴影的区域，该算法很难去除雾气干扰。
快速二维小波变换算法则是一种高效去雾算法，但是在处理带噪声的遥感图像时会出现较大的误差。
为了解决这些问题，并提高遥感图像的精度和质量，本文针对已有的遥感图像去雾算法进行了对比研究，并在此基础上提出了一种新的改进算法。
三、改进算法本文提出的改进算法——混合卷积神经网络去雾算法（MCNN）是结合了卷积神经网络和传统图像去雾算法的一种算法。
该算法主要分为两个部分：网络训练和去雾处理。
网络训练：首先，我们使用深度学习中的卷积神经网络来训练一个能够自动学习雾气干扰的模型。
该模型可以通过大量的训练数据来学习不同天气状况下的雾气成分，从而更好地去除雾气。
去雾处理：当我们得到一个遥感图像时，我们首先使用暗通道先验算法来预处理该图像，然后使用MCNN算法对图像进行去雾处理。
图像去雾算法研究综述
图像去雾算法研究综述一、本文概述随着计算机视觉技术的快速发展，图像去雾技术已成为近年来的研究热点之一。
图像去雾旨在从有雾的图像中恢复出清晰、无雾的图像，从而提高图像的质量和视觉效果，为后续的图像处理和分析提供更为准确和可靠的信息。
本文旨在对图像去雾算法进行全面的研究综述，探讨各种去雾算法的原理、优缺点及适用场景，以期为后续的研究提供参考和借鉴。
本文将对图像去雾技术的研究背景和意义进行介绍，阐述图像去雾在各个领域中的应用价值。
接着，本文将从去雾算法的基本原理出发，详细介绍各种去雾算法的实现过程，包括基于物理模型的去雾算法、基于深度学习的去雾算法等。
在此基础上，本文将对各种去雾算法的性能进行评估，包括去雾效果、计算复杂度、实时性等方面的比较和分析。
本文还将对去雾算法的未来发展趋势进行展望，探讨去雾算法在新技术、新场景下的应用前景。
本文期望通过全面、系统的综述，为图像去雾技术的研究提供有益的参考和启示，推动图像去雾技术的进一步发展。
二、图像去雾技术基础理论图像去雾技术，作为计算机视觉和图像处理领域的一个重要研究方向，其基础理论涉及大气散射模型、图像增强与复原、深度学习等多个方面。
深入了解这些基础理论，对于设计和实现有效的去雾算法至关重要。
大气散射模型：大气散射模型是图像去雾算法的理论基础，其中最具代表性的是McCartney模型。
该模型描述了光线在大气中的传播和散射过程，将观察到的图像分解为直接衰减部分和大气光散射部分。
通过估算这两个部分，可以恢复出清晰的无雾图像。
图像增强与复原：图像增强和复原技术在去雾过程中发挥着重要作用。
图像增强技术，如对比度增强、色彩增强等，可以提高图像的视觉效果，使去雾后的图像更加清晰自然。
而图像复原技术则通过去除图像中的噪声和失真，恢复图像的原始信息，进一步提高去雾效果。
深度学习：近年来，深度学习在图像去雾领域取得了显著进展。
通过构建深度神经网络模型，可以学习到去雾过程的复杂映射关系，从而实现更加精确和高效的去雾。
暗通道去雾算法原理
暗通道去雾算法原理引言去雾算法是计算机视觉领域的一个重要研究方向，它可以通过对图像进行处理，减少或去除由雾霾、烟雾等造成的图像模糊和低对比度问题。
暗通道去雾算法是一种常用的去雾方法，它通过寻找图像中的暗通道来进行去雾处理。
本文将详细介绍暗通道去雾算法的原理和实现过程。
暗通道理论暗通道定义在图像中，暗通道是指在任何一条从图像中某个像素点出发到达图像中任意其他像素点的路径上，该路径上最小的像素值构成的通道。
简单来说，暗通道是一种反映图像中最暗区域的通道。
暗通道先验暗通道先验是指在大多数自然图像中，暗通道的像素值普遍较小。
这是由于自然环境中的大气散射现象，导致图像中的物体细节信息被模糊和降低对比度。
根据这个先验，我们可以利用暗通道来估计图像中的大气散射情况，从而进行去雾处理。
暗通道去雾算法步骤暗通道去雾算法的实现步骤如下：1. 估计大气光通过计算图像中每个像素点的暗通道，我们可以得到一个反映图像中大气光照强度的图像。
在这个图像中，亮度较大的像素点往往对应着大气光的位置。
我们可以选择图像中亮度最大的像素点作为大气光的估计值。
2. 估计透射率透射率是指光线在大气中传播时的衰减程度，可以用来描述图像中物体的遮挡和散射情况。
通过计算每个像素点的透射率，我们可以得到一个反映图像中散射程度的图像。
透射率的计算公式如下：t(x) = 1 - w * min(R(x)/A, G(x)/A, B(x)/A)其中，t(x)为像素点x的透射率，R(x)、G(x)、B(x)分别为像素点x的红、绿、蓝通道的值，A为估计的大气光照强度，w为一个常数，用来调节透射率的估计结果。
3. 估计场景辐射率场景辐射率是指物体本身的亮度，可以用来描述图像中物体的亮度分布情况。
通过计算每个像素点的场景辐射率，我们可以得到一个反映图像中物体亮度分布的图像。
场景辐射率的计算公式如下：J(x) = (I(x) - A) / max(t(x), t0) + A其中，J(x)为像素点x的场景辐射率，I(x)为原始图像中像素点x的值，A为估计的大气光照强度，t(x)为像素点x的透射率，t0为一个常数，用来避免透射率过小导致的除零错误。
基于暗通道先验的海边雾天图像去雾算法研究
目录第一章绪论 (1)1.1图像去雾研究背景 (1)1.2图像去雾的研究目的和意义 (2)1.3图像去雾方法的研究现状 (2)1.3.1基于图像增强的去雾方法 (3)1.3.2基于图像复原的去雾方法 (3)1.4论文的结构安排及创新点 (4)第二章基于暗通道先验模型的去雾算法 (7)2.1雾的形成及雾天对图像的降质原因 (7)2.1.1雾的形成 (7)2.1.2雾对图像的降质影响 (8)2.1.3海边雾天图像特点 (8)2.2大气散射模型 (9)2.2.1直接衰减模型 (10)2.2.2大气衰减模型 (12)2.2.3大气散射模型 (14)2.3暗通道先验理论 (15)2.3.1暗通道先验规律 (15)2.3.2暗通道先验模型 (18)2.3.3透射率优化 (20)2.3.4大气光值估计 (22)2.3.5图像复原 (22)2.3.6基于暗通道先验模型去雾算法优缺点分析 (23)第三章K-means聚类算法分割雾天图像 (27)3.1聚类综述 (27)3.1.1聚类分析的概念及数据结构 (27)3.1.2聚类分析相似性度量和准则函数 (28)3.2K-means聚类算法 (30)3.2.1K-means聚类算法基本思想 (30)3.2.2K-means聚类算法流程 (30)3.2.3K-means聚类算法优缺点分析及改进 (31)3.3改进的K-means聚类算法分割天空区域 (32)3.3.1图像分割定义及分类 (32)3.3.2利用改进的K-means聚类算法分割天空区域 (33)3.3.3估计大气光强度 (34)第四章海边雾天图像去雾算法的实现 (37)4.1引导滤波优化透射率 (37)4.2色调重映射 (39)4.3实验结果与分析 (40)4.3.1中值滤波 (40)4.3.2双边滤波 (41)4.3.3实验结果分析与评价 (42)第五章总结与展望 (47)5.1全文总结 (47)5.2展望 (47)参考文献 (49)攻读学位期间的研究成果 (53)致谢 (55)学位论文独创性声明 (57)学位论文知识产权权属声明 (57)第一章绪论1第一章绪论1.1图像去雾研究背景视觉是人类重要的感知手段之一，而图像作为视觉的基础，是自然界的场景中所包含的景物的客观反映，是人类从自然界中获得信息的主要来源。
图像去雾算法及其应用研究
图像去雾算法及其应用探究摘要：随着科技的飞速进步，图像处理技术也日益成熟。
图像去雾算法作为其中一项重要的探究内容，可以有效消除图像中的大气雾霾和模糊。
本文通过对图像去雾算法的原理及应用进行探究，总结了当前主流的几种图像去雾算法，并分析了其适用范围和应用前景。
一、引言大气雾霾是指由于大气中粉尘、液滴和气态颗粒等悬浮物质对光的散射和吸纳作用所引起的能见度降低的现象。
在平时生活和实际应用中，大气雾霾会导致图像质量下降，从而影响人们对图像内容的识别和理解。
因此，图像去雾技术的探究和应用具有重要的意义。
二、图像去雾算法的原理图像去雾算法的原理主要是基于图像恢复和能见度预估两个方面。
图像恢复是指通过对图像进行处理，消除雾霾、提高图像的明晰度和对比度。
能见度预估主要是依据大气传输模型和雾霾图像特征，预估出雾霾的密度以及图像的深度信息，从而恢复原始图像。
三、主流图像去雾算法及其适用范围1. 单帧图像去雾算法单帧图像去雾算法是指通过对单张雾霾图像进行处理，消除雾霾并恢复原始图像的算法。
其中最常使用的算法有暗通道先验算法和颜色修复算法。
暗通道先验算法是基于图像的颜色信息来进行雾霾去除的算法。
通过寻找图像中的暗通道，预估出雾霾的密度，从而消除雾霾。
这种方法适用于雾霾较弱的状况，但对于雾霾较深厚的图像效果不佳。
颜色修复算法是通过对图像颜色的修复来消除雾霾。
该算法依据图像颜色失真的特点，恢复图像中受到雾霾影响的颜色，从而消除雾霾。
2. 基于多帧图像的去雾算法基于多帧图像的去雾算法是指通过对多张雾霾图像进行处理，借助图像之间的信息差异来消除雾霾。
其中最常使用的算法有暗通道先验算法和多帧融合算法。
暗通道先验算法在多帧图像去雾中同样适用，通过多帧之间的暗通道信息差异来预估出雾霾的密度和图像的深度信息。
多帧融合算法则是通过对多张雾霾图像进行融合，将不同图像中的雾霾进行消除。
这种算法适用于复杂雾霾状况下的图像去雾，但对于计算量要求较高。
基于直方图均衡化和Retinex的图像去雾算法研究
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暗原色先验
暗原色先验模型：
假设在每一个局部区域中，所有像素点的透射率是一致的，结合公式得 到归一化的暗原色通道。根据暗原色先验统计，在无雾图像局部区域内 至少存在一个暗原色通道，并令其为0，结合公式即可得到透射率的初估 计。最后利用抠图技术对透射率进行修正。
透射分布确定后开始进行图像复原，因直接复原得到的原始图像包含噪 音，故对透射因子设置下限。然后结合估测的大气光带入模型中。
视频去雾
使用MATLAB专门的视频读取类VideoReader算法将视 频分成单幅图像并保存。
暗原色先验法对每一幅图像进行去雾。 使用MATLAB专门的视频合成类VideoWriter算法将单
幅图像合成视频。
去雾前
视频去雾
去雾后
总结
由于景物退化与场景深度呈非线性关系，由此带来的最大 问题是很难保证建立的景物退化模型的正确性和宽适性。 目前，大多数的图像复原方法都建立在大气散射模型的基 础上，并受到了此类模型的限制。
045
0.04 .04
0.035 035
0.03 .03
出现概率
0.025 025
0.02 .02
0.015 015
0.01 .01
0.005 005
0
Hale Waihona Puke 0-500
50
100
150
200
250
-50
0
50
100
150
200
250
300 灰 度 值
暗原色先验
暗原色先验：由何恺明等人提出，来自对户外无雾图像 数据库的统计规律，它基于经观察得到的这么一个关键 事实——绝大多数的户外无雾图像的每个局部区域都存 在某些至少一个颜色通道的强度值很低的像素。利用这 个先验建立去雾模型再结合插值法抠图修复，我们可直 接估算雾的浓度并且复原得到高质量的去除雾干扰的图 像。
研究思路
模拟图像处理
利用光学处理和电子处 理，特点是速度快实时 性好，但是精度较差， 灵活性差，很难有判别 能力和非线性处理能力 ，不具有普遍性。
数字图像处理
采用计算机或实时硬件处 理，处理精度高、速度快， 可以进行复杂的非线性处 理，有灵活的变通能力。
研究思路
数字图像去雾基本可以分为两类： 从图像呈现的低亮度和低对比度的特征考虑，采用增强的方 法处理，即图像增强。比较典型的有全局直方图均衡化，同 态滤波，Retinex 算法，小波算法等等。 基于物理模型的天气退化图像复原方法，从物理成因的角度 对大气散射作用进行建模分析，实现场景复原，即图像复原 。运用最广泛、最权威的是由He 等人提出的暗通道先验的方 法。
视频分解得到的图象可能会解决图像虚化的问题，又因为 视频分得的图像量很大，所以需要考虑去雾算法运行速率 的问题以适应与实际应用。
谢谢
不足之处，请各位老师指正
研究目标
了解几种图像去雾算法，并实现单幅图像去 雾及视频去雾。
直方图均衡化及暗通道先验去雾算法
直方图均衡化
直方图均衡化处理的“中心思想”是把原始图像的灰度直方图从 比较集中的某个灰度区间变成在全部灰度范围内的均匀分布。
直方图均衡化的分类如下图所示：
直方图均衡化
直方图均衡化思路：
毕业设计终期答辩
图像去雾算法分析
目录
研究意义 研究思路 研究目标 研究过程 研究结果 研究总结
研究意义
获取信息的重要来源以及表达信息的重要方式。
雾天获得的图像严 重减质，彩色图像 也出现了严重的颜
色偏移与失真
户外视觉系统需要以 户外景物图像为输入， 与图像处理技术结合 检测输入图像的特征
雾天下图像的清晰化技术有可能对其他恶劣天气条 件下图像的清晰化技术也起到促进作用
列出原始灰 度级（rk）
计算新直 方图
统计原始直 方图各灰度
级像素
统计新直方 图灰度级像
素nk
计算原始直 方图各种概
率
确定映射关 系rk与sk
计算累积直 方图（sk）
取整sk
直方图均衡化
使用直方图均衡化算法结果如下： 均 衡 化 后 的 直 方 图
原输 入图的像图 直像 方0.图045
均衡化后图像
根据保留的雾霾百分比，利用原始图像，生成带雾霾的图像和光线透射 矩阵——最后根据原始图像，雾霾图像，和光线透射图，生成最终的去 雾图像。
暗原色先验
暗原色先验算法步骤：
暗原色先验
分析与比较
直方图均衡化
均衡化后图像
暗原色
去雾后
分析与比较
直方图均衡化
暗原色
均衡化后图像
去雾后
暗原色先验 优点：不仅在物理上有效，而且能够处理包括在雾浓度很大情 况下的远距离物体 缺点：得到的去雾图像比较暗（可以利用曝光增强技术进行改 进），边缘比较模糊（可利用边缘锐化处理），当取景对象在较 大范围内和天空接近并且没有阴影覆盖的时候， 暗原色的猜想 将不成立。 直方图均衡化 优点：对去雾图像没有要求 缺点：去雾后的图像为灰色图像，去雾效果不太好