几种图像去雾算法综述
三种Retinex图像去雾算法比较与分析
三种Retinex图像去雾算法比较与分析作者：林东升来源：《电脑知识与技术》2020年第32期摘要：采集到的图像会因为大雾或雾霾的影响而出现清晰度低、对比度差、色彩失真等问题，必须进行去雾处理，基于颜色恒常理论的Retinex算法被证实是一种有效的图像增强方法，可以被用于去雾，分别对SSR、MSR、 MSRCR三种Retinex算法进行了剖析和比较，并将其应用于图像去雾，以图像质量的改善和执行时间为评价指标对去雾效果进行了详细分析，为实际应用提供选择依据。
关键词：Retinex;图像去雾;图像增强;图像质量中图分类号： TP181 文献标识码：A文章编号：1009-3044（2020）32-0197-021 引言随着智慧交通、智慧城市等系统的广泛应用，图像成为信息获取最重要的载体。
但是，在大雾或雾霾等天气下，采集到的图像质量受到严重影响，模糊不清，细节丢失，甚至无法从中提取有效信息，如电子警察拍摄的图像可能因为大雾的影响无法为交通事故责任的划分提供佐证，需要在图像处理技术上取得突破。
目前，针对图像去雾的研究越来越多，基于图像增强的Retinex方法由于实验环境简单[1]等特点，受到广泛关注。
Retinex是Land等人提出的一种颜色恒常知觉的计算理论，该理论认为，物体的颜色是由物体对长波、中波和短波光线的反射能力决定的，而不是由反射光强度的绝对值决定的，物体的色彩不受光照非均性的影响，具有一致性[2-3]。
Retinex理论被提出以来，掀起了研究热潮，理论得以不断丰富，并在图像增强等实际应用中得到进一步发展，但是理论基础还是集中在三个基本方面，即基于中心环绕的单尺度Retinex算法（single scale retinex， SSR）、基于多尺度加权平均的Retinex算法（multi-scale retinex， MSR）和带彩色恢复的多尺度Retinex算法（multi-scale retinex with color restoration， MSRCR）[4]，这三种基础算法用于图像去雾，会在图像质量改善和算法执行时间等方面呈现出不同的结果，在实际应用中，应用者可以基于执行环境、质量需求等方面进行合理选择。
基于直方图均衡化和Retinex的图像去雾算法研究
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aod去雾算法原理
aod去雾算法原理
AOD(AtmosphericOpticalDepth)去雾算法是一种常用的图像去
雾方法，其原理是利用大气光学模型，对图像进行透射率估计和退化恢复操作。
该算法主要分为以下几个步骤：
1. 估计大气光照度：首先需要根据图像的亮度信息来估计出大气光照度，这个值表示了在没有雾气的情况下，图像中最亮的部分的亮度值。
2. 估计透射率：通过估计图像中每个像素点与大气光照度之间的透射率，可以得到图像被雾气所遮盖的程度。
这个过程可以通过计算像素点颜色值与估计的大气光照度之间的比值得到。
3. 透射率修正：由于图像中不同区域的雾气密度不同，因此需要对估计出的透射率进行修正。
一种常用的方法是使用像素点间的差异来计算修正系数，并将其应用到透射率中。
4. 退化恢复：根据估计出的透射率和大气光照度，可以对图像进行退化恢复操作，去除图像中的雾气。
该算法可以在大气光学模型基础上对图像进行较好的去雾处理，但仍有一些缺陷，如对于复杂纹理或颜色变化剧烈的图像处理效果较差。
因此，针对不同类型的图像，需要选择合适的去雾算法进行处理。
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暗通道去雾算法的流程
暗通道去雾算法的流程
1）计算暗通道：首先计算图像的暗通道，暗通道从多个颜色通道中取最小值，该值代表了特定像素的整体暗度，像素点越暗，对应的暗通道值越小。
2）计算暗通道图：将所有像素点的暗通道值组合成暗通道图，用来表示各个像素的暗度。
3）计算暗通道掩模：根据暗通道图中的暗度，计算暗通道掩模，掩模像素值越大，表示图像越暗。
4）去除雾气：利用暗通道掩模去除雾气，可以得到去雾后的图像。
5）视差法补偿缺失：由于去雾后的图像中可能会存在部分信息缺失的情况，可以使用视差法补偿缺失的信息，使图像更加清晰。
以上就是暗通道去雾算法的基本处理流程，它是一种非常高效、快速的去雾技术，可以大大减少图像处理的时间，提高处理效率。
暗通道去雾算法相比传统去雾技术，无论是从处理速度还是处理质量来说，都具有明显的优势。
计算机视觉技术中的去雾算法
计算机视觉技术中的去雾算法计算机视觉技术的发展已经在很大程度上改变了我们生活的方方面面，其中一个重要的应用领域就是图像处理。
图像处理不仅可以改善图像的质量，还可以从图像中提取出有价值的信息。
然而，在真实世界中，由于天气、空气质量等因素的影响，图像中常常存在着雾霾带来的模糊和退化问题。
为了解决这个问题，研究人员开发了各种去雾算法。
去雾算法是计算机视觉领域中的一种重要技术，其目的是从模糊的图像中恢复出清晰的图像。
去雾算法主要分为传统的基于物理模型的算法和深度学习算法。
传统的基于物理模型的算法是最早应用于去雾的方法之一。
这些方法基于透视成像模型和大气散射模型，通过对图像中的不同颜色通道进行处理，恢复图像的细节信息。
其中，最著名的算法之一是单尺度暗通道先验算法（Dark Channel Prior）。
该算法根据室外自然场景图像中暗通道的特性，通过寻找图像中最暗的像素点，并与全局的大气光值相结合，从而实现图像去雾。
虽然这些基于物理模型的算法在特定情况下可以取得良好的效果，但它们也面临着一些限制，例如需要相对精确的先验信息和对图像进行多次迭代等。
近年来，随着深度学习技术的快速发展，深度学习算法在计算机视觉领域取得了巨大的突破。
基于深度学习的去雾算法在解决雾霾问题上表现出了很强的鲁棒性和适应性。
这些方法通过构建神经网络模型，从大量的带雾图像数据中学习和提取图像的特征，进而实现去雾的效果。
其中，Retinex-based方法是一种基于深度残差网络的去雾算法，它可以对不同强度的雾霾进行准确去雾，并能够提升图像的对比度和细节。
此外，生成对抗网络（GAN）也被应用于去雾问题中，通过生成器和判别器之间的对抗性训练，使生成的图像更加逼真和清晰。
尽管基于深度学习的去雾算法在处理复杂场景和多样化的数据方面表现出了优势，但也面临着一些挑战。
首先，由于神经网络模型的设计和训练需要大量的计算资源和数据集，因此计算成本较高。
其次，训练数据中可能存在多样性不足以及样本不平衡的问题，这会导致模型的泛化能力不佳。
基于卷积神经网络的图像去雾算法研究
基于卷积神经网络的图像去雾算法研究近年来，随着计算机视觉技术的快速发展，图像处理成为了一个热门的研究领域。
其中之一的问题是图像去雾，即去除由于大气散射引起的图像模糊和降低对比度的问题。
为了解决这个问题，研究人员提出了许多算法。
本文将重点研究基于卷积神经网络的图像去雾算法。
卷积神经网络（CNN）是一种广泛应用于图像处理领域的深度学习算法。
它通过多层的卷积和池化操作，有效地提取图像的特征。
在图像去雾任务中，CNN可以学习到大气散射的特征，并且通过去除这些特征来还原清晰的图像。
首先，我们需要收集一组带有雾霾的图像以及对应的清晰图像作为训练数据集。
这些图像可以通过真实场景的拍摄或者从互联网上的图像库中获取。
接下来，我们需要对这些图像进行预处理，包括调整大小、裁剪、增加噪声等操作，以增加模型的鲁棒性。
然后，我们可以设计一个基于CNN的图像去雾模型。
这个模型可以由多个卷积层、池化层和全连接层组成。
卷积层用于提取图像的空间特征，池化层用于减小特征图的尺寸，全连接层用于将特征转化为输出结果。
此外，我们可以使用一些激活函数（例如ReLU）来增加模型的非线性能力。
在训练过程中，我们需要使用带有雾霾的图像作为输入，清晰的图像作为目标输出。
通过比较模型输出和目标输出的差异，我们可以计算出损失函数，并使用反向传播算法来更新模型参数。
为了提高模型的泛化能力，可以使用数据增强技术，如旋转、缩放和翻转等。
此外，还可以使用一些正则化技术，如Dropout和L2正则化，来防止过拟合。
当模型训练完成后，我们可以使用它来对新的图像进行去雾处理。
具体来说，我们将待处理的图像输入到模型中，并获得相应的输出。
这个输出将是去除雾霾后的图像。
通过对比输入和输出图像，我们可以评估模型的去雾效果。
为了进一步提高去雾效果，我们可以考虑引入一些先验知识。
例如，我们可以利用大气散射的物理模型来指导图像去雾过程。
这可以通过将物理约束添加到模型的损失函数中来实现。
照片去雾技巧
照片去雾技巧随着数码相机的普及，人们越来越喜欢用相机记录生活中的美好瞬间。
然而，在相片中出现的雾霾、烟雾等天气现象往往会影响照片的质量。
为了改善这一问题，照片去雾技巧逐渐成为众多摄影爱好者关注的焦点。
在本文中，我们将介绍一些常用的照片去雾技巧，帮助您提升照片质量。
1. 调整曝光度和对比度调整曝光度和对比度是简单且有效的照片去雾方法之一。
当照片中雾霾较为明显时，往往会导致照片失去清晰度。
通过增加曝光度和对比度，可以提升照片的明亮度和色彩对比度，使照片更加鲜明生动。
在大多数图像处理软件中，都可以通过调整曝光度和对比度的参数来实现这一效果。
2. 使用去雾滤镜去雾滤镜是专门为去除照片中的雾霾效果而设计的。
这些滤镜能够通过减少图像中的散射光来改善照片质量。
使用去雾滤镜时，需要注意选择合适的强度和效果，避免过度处理导致照片失真。
在应用滤镜之前，建议先对照片进行备份，以免处理不满意时无法恢复原始照片。
3. 调整色温和色彩饱和度雾霾天气下，照片往往会显得偏灰暗。
通过调整色温和色彩饱和度，可以使照片的色彩更加生动，增强图像的层次感。
对于色温，可根据实际照片中的光线环境进行调整，使其更接近自然光线。
而调整色彩饱和度可以使照片的颜色更加丰富饱满。
4. 调整清晰度和细节在照片中，雾霾常常会导致图像的细节模糊不清。
调整清晰度和细节可以帮助恢复被模糊的细节，使照片更加清晰。
通过增加清晰度参数，可以提升图像的边缘锐度，使照片展现更多的细节。
但需要注意，过度增加清晰度可能会导致图像出现锯齿状的痕迹，因此需要适度调整。
5. 使用去雾工具除了以上提到的方法，还有许多专门的去雾工具可供选择。
这些工具通常使用图像处理算法，能够自动检测和去除照片中的雾霾。
使用去雾工具时，建议先对其进行测试，以确保效果理想。
总结：照片去雾技巧可以帮助我们改善照片质量，让照片更加清晰明亮。
无论是调整曝光度和对比度，使用去雾滤镜，还是调整色温和色彩饱和度，都能够有效地去除照片中的雾霾现象。
基于暗通道的图像去雾处理方法
基于暗通道的图像去雾处理方法随着信息技术的发展，运用图像传输信息的方式也越来越普遍。
对于传统的图像来说，传输已经不是问题。
但是近些年的雾天出现增多，给室外的雾天图像中包含的信息的有效获取带来很大的困扰。
本文主要是以暗通道优先法为原理，讨论实现图像的有效去雾算法。
标签：图像处理；去雾；暗通道优先法1 研究背景相对湿度达到百分之百、水汽充足且大气层稳定时，视野模糊和能见度降低的天气现象，被称为雾。
在人口较为密集的地区，大雾的出现对当地的人们出行和当天的经济生产造成了巨大的影响。
因此，对雾天图像的处理是不可或缺的。
在数字图像处理大雾天气下的图像中，可以分为两大类，一种为图像增强（image enhancement）技术，另一类是图像修复技术（image restoration）。
图像增强是一个相对主观的判断，其最大的标准就是将图片中的图像增强到符合人眼对真实实物的认知。
在这一过程中，可能会出现部分细节的丢失。
但最终还是能大大的提高图像主体的辨识度。
图像复原是需要对已得到的退化图像进行抽象，通过已有的经验建立其退化过程的模型，依照此模型将图像复原到未退化之前。
2 基本原理2.1 图像的定义图像是客观对象的一种相似性的、生动性的描述或写真，是人类社会活动中最常用的信息载体。
或者说，图像是客观对象的一种表示，它包含了被描述对象的有关信息。
图像是写实的，能够很清晰的表达出客观对象的。
2.2 数字图像概念图像可以分为模拟图像和数字图像。
模拟图像是对真实的情况的记录，其可根据某种物理量的强弱变换来记录图像的具体信息，一般情况下比数字图像的记录更加精确；数字图像是运用在电子产品中的存储方式和模拟图像不一样的图像，其将一副图像看成一个二维数组，记录下每一个点的像素信息。
从数学方面解释数字图像，图像可以用一个二维函数f（x，y）来表示。
x 代表其横坐标，y代表纵坐标。
函数整体的幅值用f定义，有时可以将f认为是灰度值。
在数字图像中，图像都是从连续图像（如模拟图像中）采样后得到的。
基于深度学习的图像去雾技术
基于深度学习的图像去雾技术近年来，图像处理领域的技术在不断发展，其中一项重要的技术就是图像去雾。
图像去雾指的是将含有大量雾气的图像处理成具有清晰度和良好视觉效果的图像的过程。
而基于深度学习的图像去雾技术，则是近几年来相对新兴的研究领域。
本文将对深度学习在图像去雾方面的应用进行探讨。
一、传统的图像去雾方法传统的图像去雾方法主要有两种：先验知识和启发式搜索。
先验知识方法是利用数学模型和统计方法，来分析图像的不同特征，从而推测出图像中的雾气分布和浓度等信息，再根据这些信息进行去雾处理。
而启发式搜索法则是根据人类对图像去雾的认知经验，对不同参数进行调整和尝试，从而选择最佳结果。
这两种方法虽然可以在一定程度上提高图像的清晰度，但在去除雾气的同时也会残留很多噪点和伪影，影响图像的质量。
二、深度学习算法在图像去雾中的应用深度学习算法的出现，为图像处理领域带来了新的解决方案。
其基于大量数据的学习和模型训练，可以有效提高图像的去雾效果。
深度学习算法的应用范围广泛，主要分为两种方式：端到端的学习和生成式对抗网络。
（一）端到端的学习端到端的学习是直接把输入数据作为网络的输入，经过多层神经网络模型处理后，将输出结果作为去雾后的数据结果。
这种方法有很高的效率和精度，不需要对模型有太多的先验知识和要求，但也容易受到输入数据的影响。
常见的端到端学习模型有：DA-Net模型、AOD-Net模型等。
DA-Net模型的思路是将去雾图像与雾图像融合，通过对融合结果进行学习和迭代，最终得到清晰度高的去雾图像。
该模型使用了注意力机制，减少了重复计算，提升了预测效果。
AOD-Net模型是基于深度卷积神经网络构建的全自动图像去雾系统。
该模型将最近几年各种雾模型的先验知识融入到神经网络中，通过学习雾图像的特征，恢复出原本的清晰图像。
其最大的优势是不需要对数据集进行预处理，且适应每个环境下不同的雾气状况。
（二）生成式对抗网络生成式对抗网络是一种特殊的神经网络结构，由生成器和判别器两个模块组成。
图像去雾技术研究综述与展望_郭璠
收稿日期：2010－03－11；修回日期：2010－04－23。
基金项目：国家自然科学基金资助项目（90820302）。
作者简介：郭璠（1982－），女，湖南常德人，博士研究生，主要研究方向：图像处理、虚拟实验环境；蔡自兴（1938－），男，福建莆田人，教授，博士生导师，主要研究方向：人工智能、智能控制；谢斌（1983－），男，湖南长沙人，讲师，博士，主要研究方向：智能机器人及信号处理；唐琎（1967－），男，湖南武冈人，教授，博士生导师，主要研究方向：计算机视觉、嵌入式系统、机器人。
文章编号：1001－9081（2010）09－2417－05图像去雾技术研究综述与展望郭璠，蔡自兴，谢斌，唐琎（中南大学信息科学与工程学院，长沙410083）(guofancsu@163．com)摘要：图像去雾技术是图像处理和计算机视觉领域共同关心的重要问题。
通过从图像处理和物理模型的研究角度对图像去雾技术进行综述，综合了近年来提出的典型的图像去雾方法的基本原理和最新研究进展，并对一些典型的及最新提出的去雾方法，给出了其视觉上的去雾效果和客观的评估数据。
最后展望了图像去雾技术的未来研究方向，并给出了一些建议。
关键词：图像去雾；图像处理；物理模型；图像增强中图分类号：TP391．41；TP391文献标志码：AReview and prospect of image dehazing techniquesGUO Fan，CAI Zi-xing，XIE Bin，TANG Jin(School of Information Science and Engineering，Central South University，Changsha Hunan 410083，China )Abstract:Image dehazing is an important issue that interests both digital image processing and computer vision areas．This paper surveyed the recent techniques for image dehazing from the point view of physical model and digital image processing．Some fundamental principles of typical methods were summarized and the state-of-the-art progress was presented．For some typical，new haze removal algorithms，both the perceptual visual effect and objective evaluation data were presented to illustrate their haze removal performance．Finally，some future research topics on image dehazing were suggested．Key words:image dehazing;image processing;physical model;image enhancement 近年来，随着计算机软硬件技术的不断发展，对有雾天气图像的景物影像进行去雾处理已经成为可能，这反过来又对去雾图像的清晰度和真实感提出了新的要求。