图像去雾霭算法及其实现..
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
remove fog算法
remove fog算法Remove fog算法概述Remove fog算法是一种图像去雾算法，旨在从有雾的图像中提取出清晰的场景。
它可以用于改善天气条件较差或者拍摄环境不佳的照片、视频等。
原理Remove fog算法基于以下原理：在有雾的图像中，物体与相机之间的可见距离受到雾的影响而降低，因此，通过估计物体与相机之间的可见距离来去除雾霭。
该算法使用了一个称为大气散射模型（Atmospheric Scattering Model）的模型来描述光线在大气中传播时发生的散射现象。
该模型假设大气中存在一定浓度的微小颗粒，这些颗粒会使得光线在传播过程中发生散射。
当光线与这些颗粒碰撞时，它们会被散射到周围，并且随着传播距离增加而逐渐减弱。
因此，在有雾的图像中，远处物体看起来比近处物体更模糊。
实现步骤1. 估计全局大气光（Global Atmospheric Light）：首先需要确定图像中存在雾霭的区域。
一种常用的方法是计算每个像素点的亮度值，并根据阈值将其分为前景和背景。
然后，从前景中选择最亮的像素点作为全局大气光。
2. 估计透射率（Transmittance）：对于每个像素点，需要确定从该像素点到相机之间的可见距离。
这可以通过估计透射率来实现。
透射率表示光线在传播过程中被吸收或散射的程度。
在有雾的图像中，透射率随着距离增加而减小。
因此，可以使用以下公式计算透射率：t = e^(-beta * d)其中，t表示透射率，beta是一个常量（用于调整雾霭强度），d表示物体与相机之间的距离。
3. 去除雾霭：最后一步是将估计出来的透射率应用到原始图像上，以去除雾霭。
这可以通过以下公式实现：J(x) = (I(x) - A) / max(t(x), t0) + A其中，J(x)表示去除雾霭后的图像，I(x)表示原始图像，在该位置上的颜色值，A表示全局大气光，在该位置上的颜色值，t(x)表示在该位置上估计得到的透射率，t0是一个常量（用于避免除以零错误）。
图像去雾技术研究进展
图像去雾技术探究进展一、引言雾霾天气给城市生活带来了很大的困扰，不仅降低了人们的生活质量，也给城市管理者带来了很大的挑战。
在此背景下，图像去雾技术的探究迅速进步，在改善图像质量的同时，也为我们熟识雾霾天气提供了一种新的途径。
本文将详尽介绍图像去雾技术的探究进展，包括基础算法、改进算法以及应用领域。
二、基础算法图像去雾的基础算法主要有两种，分别是单幅图像去雾算法和多幅图像去雾算法。
1. 单幅图像去雾算法单幅图像去雾算法是最早提出的一种算法，它通过从单幅图像中预估雾的传输矩阵来恢复明晰的图像。
最常见的算法是使用暗通道先验原理进行预估。
该算法假设在绝大多数的非雾像素区域中，至少存在一个颜色通道的像素值靠近于0，通过计算每个像素点在颜色通道中的最小值，可以预估出雾的浓度和传输矩阵，从而实现图像去雾的效果。
2. 多幅图像去雾算法多幅图像去雾算法是在单幅算法的基础上进步起来的。
由于单幅图像去雾算法需要对雾的传输矩阵进行预估，这个过程中很难准确地预估雾的浓度和传输矩阵。
为了解决这个问题，探究者们提出了多幅图像去雾算法。
这种算法通过利用多幅具有不同对比度的图像，来进行雾的浓度和传输矩阵的预估，从而提高了去雾效果。
三、改进算法虽然基础算法在一定程度上可以去除雾霾的影响，但是依旧存在一些问题，如去雾结果中可能会出现颜色失真、细节丢失等状况。
为了进一步改善去雾效果，探究者们提出了一系列的改进算法。
1. 多标准算法多标准算法是一种常用的改进算法，它通过将图像分解为多个标准的子图像，然后对每个子图像进行去雾处理，再将处理结果进行融合。
这种算法可以充分利用图像的局部特征，并且能够提高去雾结果的质量。
2. 深度进修算法深度进修算法是目前探究较为活跃的一种改进算法。
它通过构建深度神经网络模型，利用大量的真实雾霾图像训练模型，从而实现对雾霾图像的去雾。
深度进修算法不仅可以提高去除雾霾的效果，还可以缩减人工干预，提高算法的自动化程度。
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。
一种遥感多光谱图像去云雾方法
一种遥感多光谱图像去云雾方法
方法思想：将基于暗通道先验的图像去雾模型改进后应用到遥感多光谱去云雾中。
根据图像暗通道先验知识，推导出遥感多光谱图像的暗通道先验描述式，给出大气成分值和透射率计算公式，以及遥感多光谱图像的云雾去除公式，计算得到还原后的各波段图像。
遥感多光谱图像去雾算法：
设大小为m*n 的遥感多光谱图像具有s 个波段，可表示为s 维矢量矩阵：
n m y x f y x F *)],([),(=
其第q 个波段对应的灰度图像为：
n m q q y x q y x F *)],([),(=
其中为像元（x ，y ）在q 波段的灰度值，将图像退化模型从三通道扩展到多通道遥感多光谱影像可得：
F F F F A y x t y x J y x t y x F )),(1(),(),(),(-+= 式中为遥感多光谱图像大气透射率，为遥感多光谱图像大气光成分值。
表示不含云雾干扰的遥感多光谱图像。
可得遥感多光谱的暗通道图像为：
遥感多光谱图像大气成分值为：
),(y x q q ),(y x t F F A ),(y x J
F
遥感多光谱图像的大气透光率为：
去云雾干扰后得到的遥感多光谱各波段图像为:
算法流程图：
实验结果：
实验数据：具有5个波段的中巴资源卫星CBERS-02 CCD多光谱图像设置邻域半径h=15，常数
=0.95.
F
参考文献：王荔霞, 谢维信, 李利勇,等. 一种遥感多光谱图像去云雾方法[J]. 深圳大学学报(理工版), 2013, 30(6):592-597.。
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。
图像去雾方法和评价及其应用研究
图像去雾方法和评价及其应用研究图像去雾方法和评价及其应用研究一、引言在自然环境中，雾是一种常见的气象现象。
不可避免地，雾会影响人们对远距离物体的识别和辨认能力，同时也降低了图像的质量。
因此，图像去雾技术的研究和应用变得越来越重要。
本文将介绍图像去雾的基本原理和常见方法，并重点探讨目前应用于图像去雾评价的指标和方法。
二、图像去雾方法图像去雾的目标是恢复被雾遮挡的真实场景。
目前，已经有多种图像去雾方法被提出和研究。
根据去雾方法的基本原理，可以将图像去雾方法分为物理模型方法和统计模型方法。
1. 物理模型方法物理模型方法基于对雾的形成机制进行建模和分析，通过估计雾的传输模型来去除图像中的雾。
典型的物理模型方法有海平面模型、单一scatter模型和双scatter模型等。
（1）海平面模型海平面模型认为景物表面具有 Lambertian 反射特性，雾的光传输模型可以表示为 I(x) = J(x)t(x) + A(1 - t(x))，其中I(x) 和 J(x) 分别表示观测到的雾图像和无雾图像在像素 x 处的亮度值，t(x) 表示像素 x 处的透射率，A 表示大气光值。
根据这个模型，可以通过估计透射率 t(x) 和大气光值 A 来去除图像中的雾。
（2）单一scatter模型单一scatter模型认为雾粒子只发生一次散射，透射率可以通过改进的Retinex算法进行估计。
改进的Retinex算法可以通过最小二乘法和约束优化方法去除雾图像中的散射成分。
（3）双scatter模型双scatter模型认为雾粒子发生了两次散射，透射率可以通过解半无限光传输方程进行估计。
然后可以利用估计的透射率和大气光值去除雾图像中的散射成分。
2. 统计模型方法统计模型方法通过研究和利用图像中不同区域的统计特性来去除雾。
典型的统计模型方法有基于局部特征的方法和基于全局特征的方法。
（1）基于局部特征的方法基于局部特征的方法主要通过分析图像的纹理信息和对比度来去除雾。
图像去雾----暗通道
图像去雾----暗通道暗通道去雾算法原理及实现1. 算法原理。
基本原理来源于何凯明⼤神的CVPR09的论⽂暗通道。
所谓暗通道是⼀个基本假设，这个假设认为，在绝⼤多数的⾮天空的局部区域中，某⼀些像素总会有⾄少⼀个颜⾊通道具有很低的值。
这个其实很容易理解，实际⽣活中造成这个假设的原因有很多，⽐如汽车，建筑物或者城市中的阴影，或者说⾊彩鲜艳的物体或表⾯(⽐如绿⾊的树叶，各种鲜艳的花，或者蓝⾊绿⾊的睡眠)，颜⾊较暗的物体或者表⾯，这些景物的暗通道总是变现为⽐较暗的状态。
所以暗通道是什么呢？其实⽐较简单，作者认为暗通道是：暗通道先验理论指出：暗通道实际上是在rgb三个通道中取最⼩值组成灰度图，然后再进⾏⼀个最⼩值滤波得到的。
我们来看⼀下有雾图像和⽆雾图像暗通道的区别：可以发现，有雾的时候会呈现⼀定的灰⾊，⽽⽆雾的时候咋会呈现⼤量的⿊⾊（像素为接近0），作者统计了5000多副图像的特征，基本都符合这样⼀条先验定理。
雾图形成模型计算机视觉中，下⾯这个雾图形成模型是被⼴泛使⽤的：其中I(x)是现有的图像（待去雾），J(x)是要恢复的原⽆雾图像，A是全球⼤⽓光成分，t(x)是透射率，现在的条件就是已知I(x)，来求J(x),显然不加任何限制的话是有⽆穷多个解的。
但是现实⽣活中，即使是晴天⽩云，空⽓中也会存在⼀些颗粒，看远⽅的物体还是能够感觉到雾的影响，另外，雾的存在可以让⼈们感觉到景深的存在，所以我们保留⼀部分的雾，上式修正为：其中w是[0-1]之间的⼀个值，⼀般取0.95差不多。
上⾯的推导都是假设全球⼤⽓光是已知的，实际中，我们可以借助暗通道图来从有雾图像中来获取该值：1. 从暗通道图中按照亮度⼤⼩取前0.1%的像素。
2. 在这些位置中，在原始图像中寻找对应具有最⾼亮度点的值，作为A值。
到这⾥，我们就可以进⾏⽆雾图像的恢复了：当投射图t很⼩时，会导致J的值偏⼤，会导致图⽚某些地⽅过爆，所以⼀般可以设置⼀个阈值来限制，我们设置⼀个阈值：⼀般设置较⼩，0.1即可。
暗通道去雾算法原理
暗通道去雾算法原理暗通道去雾算法是一种常用的图像去雾方法，它基于暗通道先验原理，在图像中预先找到暗通道并利用其估计场景深度和大气光，从而去除图像中的雾霾。
该算法具有计算速度快、效果稳定等优点，在计算机视觉、图像处理等领域具有广泛的应用。
下面我们将详细介绍暗通道去雾算法的原理。
一、判定暗通道对于一张含有雾的图片I，其在某个像素位置的亮度值可以表示为I(x)，其中x为该像素的坐标位置。
根据图像去雾的基本原则，假设原始场景的亮度值为J(x)，则I(x)可以被表示为：I(x)=J(x)t(x)+A(1-t(x))其中t(x)表示该像素处的透射率，A表示场景的大气光，1-t(x)表示该像素的反射率。
对于一张图像，其暗通道一般可以通过以下公式计算：Dc(x)=min(min(Jr,Jg),Jb)其中Dc表示暗通道，Jr,Jg,Jb分别表示图片每个像素点处的红、绿、蓝通道的值。
该公式的物理意义是，在具有较强雾霾的区域，颜色值越小的像素点更容易透过雾霾，因此在暗通道中颜色值最小的像素点更可能是无雾情况下的颜色。
二、估计大气光在使用暗通道先验原理求图像场景深度之前，需要先估计图片中的大气光。
根据上述公式，Dc的最小值与大气光A具有关联，可以通过以下公式计算：A=argmax(I(x))其中argmax表示取所有像素点中亮度值最大的像素点的位置，该位置即为大气光所在位置。
由于大气光通常在图片中位置比较靠近，因此可以针对一个较小的图片区域进行计算，以提高速度和准确性。
需要注意的是，由于图像中可能存在比大气光更亮的物体，如光源等，因此在计算大气光时需要对这些物体作出排除。
三、估计场景深度场景深度是指光线在经过物体时所穿过的距离，能够用于估计透射率。
根据暗通道先验原理，可以使用暗通道估计场景深度。
具体而言，可以通过以下公式计算场景深度：t(x)=1-ωmin(D(x)/A)其中ω表示全局透射率的权重，通常设置在0.95左右。
去雾算法 快速
去雾算法快速引言在计算机视觉和图像处理领域，去雾算法是一个重要的研究方向。
去雾算法可以通过对图像中的雾霾进行分析和处理，使图像呈现真实的景物细节和颜色。
本文将介绍一种快速去雾算法，并详细讨论其原理和实现方式。
一、快速去雾算法原理快速去雾算法主要基于以下原理：1) 雾霾图像中的像素值与距离成正相关；2) 雾霾导致图像亮度下降，颜色偏差等现象。
根据这些原理，可以通过对图像进行处理来去除雾霾。
1. 像素值与距离的关系在雾霾图像中，像素值与物体与相机的距离成正相关。
这是因为光线在空气中传播时会发生散射，导致远处物体的亮度变暗。
因此，可以通过对每个像素值进行修正来恢复图像的真实亮度。
2. 亮度下降和颜色偏差雾霾会导致图像的亮度下降和颜色偏差。
这是因为雾霾粒子会散射特定波长的光线，使得图像中的颜色失真。
为了恢复图像的真实颜色，可以对图像进行颜色修正。
二、快速去雾算法实现方式快速去雾算法可以通过以下步骤来实现：1. 雾霾图像预处理首先，需要对输入的雾霾图像进行预处理。
这包括图像的去噪和对比度增强等操作。
这些预处理步骤可以提高去雾算法的效果。
2. 估计雾霾密度图下一步是估计雾霾密度图。
雾霾密度图反映了图像中每个像素受雾霾影响的程度。
可以使用暗通道先验方法或者基于颜色空间的方法来估计雾霾密度图。
3. 修正图像的亮度和对比度根据估计得到的雾霾密度图，可以对图像的亮度和对比度进行修正。
修正过程中，需要考虑物体与相机的距离，以及雾霾密度的影响。
4. 修正图像的颜色最后，可以对图像的颜色进行修正。
通过根据雾霾密度图对图像的颜色通道进行加权，可以恢复图像的真实颜色。
三、性能评估与优化为了评估快速去雾算法的性能，可以使用多个指标进行测量。
常用的指标包括去雾效果的主观评价和客观评价，如图像的对比度、边缘保留和颜色保真度等。
为了进一步提高算法的性能，可以考虑以下优化策略：1. 并行计算可以利用并行计算的技术，如GPU加速和多线程处理，来加快算法的运行速度。
基于MATLAB的图像去雾处理技术
基于MATLAB的图像去雾处理技术基于MATLAB的图像去雾处理技术摘要：图像去雾技术是一项对雾化图像进行恢复处理来提高图像质量的重要技术。
本文基于MATLAB平台，综述了图像去雾处理的基本原理、相关算法和实现方法，并对不同算法进行了对比和性能评估。
结果表明，基于MATLAB的图像去雾技术在提高图像质量、恢复图像细节方面表现出良好的效果，具有较高的应用价值和实际意义。
1. 引言由于天气条件、环境污染等原因，图像中常常出现模糊不清、色彩失真的现象，这时候就需要对图像进行去雾处理，以提高图像的质量和信息的可读性。
图像去雾处理技术已经成为计算机视觉和图像处理领域的重要研究方向之一。
本文基于MATLAB平台，重点介绍基于物理模型和无参考图像去雾算法的原理和实现方法，并进行了详细的对比和性能评估。
2. 图像去雾原理图像去雾原理主要分为两种：物理模型和无参考图像去雾原理。
物理模型方法是基于光线传输模型，通过分析光线在大气中的散射和吸收规律，来恢复图像的细节和信息。
无参考图像去雾方法是不依赖于任何彩色中的参考图像和场景先验知识，仅仅通过分析图像本身的信息来进行去雾操作。
3. 基于物理模型的图像去雾算法基于物理模型的图像去雾算法主要包括大气光估计、雾剔除和图像恢复。
其中，大气光估计通过计算图像中最亮像素的值来估计大气光的强度。
雾剔除是通过将大气光分量从输入图像中减去，以提取出原始图像中的细节和信息。
图像恢复是使用去雾模型来恢复图像的细节和色彩，使得图像更加清晰和真实。
4. 基于无参考图像去雾算法无参考图像去雾方法是通过分析图像的统计特性和纹理信息来进行去雾处理。
其中，常用的算法包括暗通道先验、边缘保持过滤器等。
暗通道先验是基于自然图像中最暗像素通道的特点，通过估计雾浓度和大气光来进行图像去雾操作。
边缘保持过滤器是通过平滑图像中的纹理信息来减小雾的影响，从而提升图像的质量和可读性。
5. 基于MATLAB的图像去雾实现本文采用MATLAB平台进行图像去雾处理的实现，通过调用MATLAB中提供的图像处理工具箱和算法库，可以方便地实现各种图像去雾算法。
如何利用计算机视觉技术进行图像去雾处理
如何利用计算机视觉技术进行图像去雾处理概述：图像去雾是一种常见的图像处理技术，它通过消除图像中的雾霭效果，提高图像的清晰度和细节。
计算机视觉技术在图像去雾中发挥着重要作用，通过分析图像中的雾霭分布和光照条件，采取相应的处理方法，可以有效地还原图像的真实场景。
本文将介绍利用计算机视觉技术进行图像去雾处理的基本方法和常用算法。
一、图像去雾处理的基本思路图像去雾处理的基本思路是通过恢复图像中的传输场景来减少或消除雾霭效果。
雾霭是由于大气中的微小水滴或气溶胶导致光线散射而产生的。
因此，实现图像去雾的关键是准确估计图像中的雾霭分布和光照条件。
二、雾霭分布的估计1. 单帧图像去雾在单帧图像去雾中，常用的方法是估计图像中的全局雾密度。
全局雾密度可以通过分析图像的颜色特征和对比度信息来估计。
通过对图像进行颜色校正和对比度增强，可以有效地减少雾霭的影响并增强图像的清晰度。
2. 多帧图像去雾多帧图像去雾利用不同视角的多帧图像进行雾霭分布的估计，从而更好地消除雾霭效果。
通过分析多帧图像的视差信息和对应像素的差异，可以估计图像中的雾霭分布。
多帧图像去雾通常能够获得比单帧图像去雾更好的效果，但需要相对较复杂的算法和更多的计算资源。
三、光照条件的估计图像去雾不仅需要估计雾霭分布，还需要估计图像中的光照条件。
光照条件的估计通常基于全局光照模型或局部光照模型。
全局光照模型假设整个图像区域具有相同的光照条件，通过对图像进行颜色校正和增强来估计光照条件。
局部光照模型则假设图像中的不同区域具有不同的光照条件，通过分析图像中的对比度信息和光照反射特征来估计光照条件。
四、常用的图像去雾算法1. Dark Channel Prior算法Dark Channel Prior是一种广泛应用的图像去雾算法，它基于观察到的自然场景中，非雾部分在至少一个颜色通道上具有较低的值。
该算法通过计算图像的暗通道来估计雾霭分布，并利用全局光照模型来估计光照条件。
基于深度学习的图像去雾算法研究与应用
基于深度学习的图像去雾算法研究与应用图像去雾是一项重要的图像处理技术，在许多领域中都具有广泛的应用前景。
通过去除图像中的雾霾，可以提高图像的视觉质量，增加细节细微的信息，使图像更加清晰和真实。
近年来，基于深度学习的图像去雾算法在这一领域取得了显著的进展。
深度学习作为一种强大的机器学习方法，具有自动学习特征和表征数据的能力，因此在图像去雾中有着广泛的应用。
基于深度学习的图像去雾算法主要包括两个阶段：输入图像的雾浓度预测和去雾图像的恢复。
首先，利用深度学习模型对输入图像进行雾浓度预测，得到图像中存在的雾浓度信息。
然后，根据预测结果，通过去除雾霾信息来恢复原始图像。
在图像去雾算法中，深度学习模型的设计和训练非常关键。
通常情况下，使用卷积神经网络（CNN）作为基本模型，可以实现从输入图像到雾浓度预测的端到端训练。
通过大量的标注训练数据和适当的损失函数，可以有效提高深度学习模型的性能和准确性。
另一方面，为了改善图像去雾效果，一些研究者提出了基于生成对抗网络（GAN）的图像去雾算法。
GAN是一种生成模型，可以学习生成与原始图像相似的清晰图像，从而提高去雾图像的质量和真实感。
通过鉴别器和生成器之间的对抗训练，GAN可以生成更加逼真的去雾图像。
除了模型设计和训练，图像去雾算法中的数据集和损失函数的选择也对算法的性能具有重要影响。
合理选择数据集可以提高模型的泛化能力，并降低过拟合的风险。
常用的数据集包括I-HAZE、O-HAZE和RESIDE等。
而对于损失函数的选择，则通常使用L1或L2损失函数来度量预测结果与真实图像之间的差异。
此外，图像去雾算法中还存在一些挑战和问题。
首先，雾霾的物理模型是复杂的，涉及雾浓度和光传播等多个参数，对于雾浓度的预测仍然是一个难题。
其次，图像去雾算法往往会导致一定的失真和伪影，如对比度下降和边缘模糊等问题。
这些都需要进一步的研究和改进来解决。
总的来说，基于深度学习的图像去雾算法是一门激动人心的研究领域，具有很高的理论和实践价值。
基于matlab的图像去雾算法详细讲解与实现-附matlab实现源代码
本文主要介绍基于Retinex理论的雾霭天气图像增强及其实现。
并通过编写两个程序来实现图像的去雾功能。
1 Rentinex理论Retinex（视网膜“Retina”和大脑皮层“Cortex”的缩写）理论是一种建立在科学实验和科学分析基础上的基于人类视觉系统（Human Visual System）的图像增强理论。
该算法的基本原理模型最早是由Edwin Land（埃德温•兰德）于1971年提出的一种被称为的色彩的理论，并在颜色恒常性的基础上提出的一种图像增强方法。
Retinex 理论的基本内容是物体的颜色是由物体对长波（红）、中波（绿）和短波（蓝）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，即Retinex理论是以色感一致性（颜色恒常性）为基础的。
根据Edwin Land提出的理论，一幅给定的图像S(x,y)分解成两幅不同的图像：反射物体图像R(x,y)和入射光图像L(x,y)，其原理示意图如图8.3-1所示。
图-1 Retinex理论示意图对于观察图像S中的每个点(x,y)，用公式可以表示为：S(x,y)=R(x,y)×L(x,y) （1.3.1）实际上，Retinex理论就是通过图像S来得到物体的反射性质R，也就是去除了入射光L的性质从而得到物体原本该有的样子。
2 基于Retinex理论的图像增强的基本步骤步骤一: 利用取对数的方法将照射光分量和反射光分量分离，即：S＇(x, y)=r(x, y)+l(x, y)=log(R(x, y))+log(L(x, y))；步骤二：用高斯模板对原图像做卷积，即相当于对原图像做低通滤波，得到低通滤波后的图像D(x,y)，F（x, y）表示高斯滤波函数：D(x, y)=S(x, y) *F（x, y）；步骤三：在对数域中，用原图像减去低通滤波后的图像，得到高频增强的图像G （x, y）：G(x,y)=S＇(x, y)-log(D(x, y))；步骤四：对G(x,y)取反对数，得到增强后的图像R(x, y)：R(x, y)=exp(G(x, y))；步骤五：对R(x,y)做对比度增强，得到最终的结果图像。
图像去雾方法和评价及其应用研究
图像去雾方法和评价及其应用研究图像去雾方法和评价及其应用研究随着科技进步和计算机视觉的发展，图像处理技术在各行各业都得到了广泛应用。
在一些特殊环境下，如雾霾天气或者高海拔地区，图像中常常会存在雾气，这会显著降低图像质量和可视性。
因此，图像去雾成为了计算机视觉研究中的一个重要方向。
本文将介绍一些常见的图像去雾方法及其评价方式，以及该领域的一些应用研究。
首先，我们来了解一些常用的图像去雾方法。
目前，图像去雾方法主要可以分为两类：物理模型方法和深度学习方法。
物理模型方法利用了光线传播和雾气散射的物理过程，通过建立数学模型来还原原始图像。
其中，最经典的方法是单幅图像去雾方法。
该方法基于以下假设：在雾天中，远处的物体看起来更模糊，而近处的物体看起来更清晰。
根据这一假设，可以通过估计雾的传输函数、恢复场景的深度信息和颜色信息来去除图像中的雾气。
另外，还有一些基于多尺度分解和局部对比度的方法，通过对图像进行滤波和修复来改善图像的清晰度。
深度学习方法则依靠大量的数据和强大的计算能力进行图像去雾。
这类方法利用深度卷积神经网络来学习雾去除的过程。
经过训练后，网络可以通过输入一张有雾的图像，输出一张去雾后的图像。
这种方法的优势在于不需要手动提取特征，能够自动学习复杂的图像特征，并且通用性强。
因此，深度学习方法在图像去雾领域取得了令人瞩目的成绩。
接下来，我们来讨论一下图像去雾方法的评价。
图像去雾方法的评价主要可以从两个方面进行：客观评价和主观评价。
客观评价是通过一些数学指标来评估去雾效果的好坏。
常用的客观评价指标有均方误差（MSE）、峰值信噪比（PSNR）和结构相似度（SSIM）等。
这些指标可以定量地测量去雾算法修复图像与原始图像之间的差异，从而评价去雾算法的性能。
主观评价则是通过人眼进行视觉感知的方式来评价去雾结果的质量。
主观评价主要通过请专家或者普通用户来进行图像质量的主观评估。
常用的方法有需要让专家打分的主观评估方法、要求专家进行辨认的实验以及要求参与者选择最佳结果的实验等。
几种图像去雾算法综述
现在的去雾算法主要有两大类：一是基于图像增强的去雾算法，二是基于图像复原的去雾算法。
１ 基于图像增强的去雾算法图像增强的去雾算法是用一些算法来提高带雾图像的对比度，突出或弱化某些信息，减小雾对图像影响，使去雾后图像更加方便用于机器识别或主观视觉观察，作为图像处理的重要分支之一，人们对其进行了深入研究，并取得一定的成果。
1.1 基于直方图均衡化的去雾算法这种方法的主要思想是让图像的直方图分布更加均匀，来提升图像的对比度。
有两种直方图均衡化的方法——局部直方图均衡化和全局直方图均衡化。
全局直方图均衡化是对图像整体做均衡化处理，而考虑不到图像局部的特点，于是，局部直方图均衡化被提出，包含J Y Kim子块部分重叠直方图均衡化算法(POSHE)和Zimmerman等人提出的插值直方图均衡化算法，都取得了很不错的效果。
国内王萍等人根据在有雾图像中对比度会比较低的特点，提出了插值自适应均衡化方法。
1.2 基于Retinex理论的去雾算法Retinex是一种图像增强的方法，它是建立在色彩恒常理论上的。
这个算法运用了视觉系统的颜色不变性特点来加强光照强度，以实现图像增强。
Retinex算法有两种——单尺度Retinex(SSR)算法和多尺度Retinex(MSR)算法。
1.3 基于小波变换的去雾算法基于小波分析的方法是在多尺度上对图像进行对比度增强处理，目前已取得了很大的成果。
这个方法的原理是减弱图像的低频部分，增强图像的高频部分，从而使图像变得清晰。
Russo F等人提出了一种在多尺度上均衡化雾天图像细节的方法，让图像细节变得更清晰。
２ 基于图像复原的去雾算法基于图像复原的算法运用了大气散射模型来恢复有雾图像。
2.1 大气散射模型有雾的天气中，物体反射的光线会因为空气里的小颗粒发生散射，会使图像采集设备采不到完整的发射光线。
这就使光线在传播过程中一部分会发生衰减。
大气介质中存在的颗粒让光的散射过程变得非常复杂，为了更加准确地描述这个过程对采集到的图像产生的影响，于是建立在大气散射理论的基础上的数学模型——大气散射模型被提了出来，用来描述散射的过程，其表达式为：()()()()1()I x J x t x A t x=+− (1)以上公式中I(x)代表采集的图像，A为大气光强，J(x)代表真实的图像，t(x)为透射率。
基于深度学习的图像去雾算法研究与实现
基于深度学习的图像去雾算法研究与实现深度学习是人工智能领域的一项重要技术，近年来在图像处理任务中取得了显著的进展。
图像去雾是一项重要的图像增强技术，它可以消除图像中的雾霾，改善图像的视觉质量和细节清晰度。
在本文中，我们将研究和实现一种基于深度学习的图像去雾算法。
首先，我们需要了解雾霾形成的原因。
雾霾是由大气中的微小悬浮颗粒物和水蒸气相互作用形成的。
这些微小颗粒会散射光线，导致图像中的细节模糊和对比度降低。
因此，图像去雾的主要目标是估计出图像中的雾霾密度，然后根据估计值去除雾霾。
在深度学习的框架下，我们可以使用卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）来学习图像去雾的过程。
CNN是一种特殊的神经网络结构，它可以有效地提取图像中的特征和模式。
我们可以设计一个具有多个卷积层和池化层的CNN来学习雾霾的特征表示。
我们可以将基于深度学习的图像去雾算法分为两个阶段：估计雾霾密度和去除雾霾。
在估计雾霾密度阶段，我们需要训练一个CNN网络来学习从输入图像中估计雾霾密度的能力。
为了训练这个网络，我们需要准备一组包含有雾霾和无雾霾图像的数据集。
我们可以通过在有雾霾的环境中拍摄照片并与无雾霾照片进行配对来构建这个数据集。
然后，我们可以使用这个数据集来训练CNN网络，以学习从输入图像中估计雾霾密度的能力。
在去除雾霾阶段，我们可以使用估计的雾霾密度来去除图像中的雾霾。
我们可以设计一个去雾网络，它接收输入图像和估计的雾霾密度，并输出去除雾霾后的图像。
这个网络可以由多个卷积层和反卷积层组成，以学习如何从输入图像中恢复原始图像的能力。
在实际的算法实现中，我们可以使用深度学习框架如TensorFlow或PyTorch来构建和训练这些CNN网络。
我们可以使用预训练的模型来加速训练过程，并且可以使用GPU来加快计算速度。
此外，我们还可以对数据集进行数据增强来提高模型的鲁棒性，例如随机旋转、缩放和裁剪图像。
图像去雾算法PPT课件
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2021/3/7
CHENLI
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MATLAB 软件介绍
• 特点：
• 1) 高效的数值计算及符号计算功能，能使用户从繁杂的数学运算分析中 解脱出来；
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• 2011年对暗通道先验理论进行改进。
• 2013年对引导滤波算法进行改进。
• 何凯明主页( /enus/um/people/kahe/ )
2021/3/7
CHENLI
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图像去雾霭算法及其实现电气工程及其自动化学生姓名杨超程指导教师李国辉摘要雾霭等天气条件下获得的图像，具有图像不清晰，颜色失真等等一些图像退化的现象，直接影响了视觉系统的发挥。
因此，为了有效的改善雾化图像的质量，降低雾霭等天气条件下造成户外系统成像的影响，对雾霭图像进行有效的去雾处理显得十分必要。
本设计提出了三种图像去雾算法，一种是基于光照分离模型的图像去雾算法；一种是基于直方图均衡化的图像去雾算法；还有一种是基于暗原色先验的图像去雾算法。
并在MATLAB的基础上对现实生活的图像进行了去雾处理，最后对不同的方法的处理结果进行了简要的分析。
关键词：图像去雾光照分离直方图均衡化暗原色先验Algorithm and its implementation of image dehazingMajor Electrical engineering and automationStudent Yang Chaocheng Supervisor Li GuohuiAbstract Haze weather conditions so as to obtain the image, the image is not clear, the phenomenon of color distortion and so on some image degradation, directly influence the exertion of the visual system. Therefore, in order to effectively improve the atomization quality of the image, reduce the haze caused by outdoor weather conditions such as imaging system, the influence of the haze image effectively it is necessary to deal with the fog.This design introduced three kinds of algorithms of image to fog, a model is based on the separation of light image to fog algorithm; One is the image to fog algorithm based on histogram equalization; Another is based on the dark grey apriori algorithms of image to fog. And on the basis of MATLAB to the real life to deal with the fog, the image of the processing results of different methods are briefly analyzed.Key words:Image to fog Light separation histogram Dark grey目录摘要 (I)Abstract. (II)目录1绪论图像去雾霭算法及其实现 (1)1.1研究背景及意义 (1)1.2当前图像去雾霭技术发展现状及其趋势 (2)1.3 本文的章节安排 (2)1.4小结 (3)2图像去雾霭基础理论 (4)2.1雾霭的形成机理 (4)2.2图像去雾算法 (4)2.2.1图像增强技术 (5)2.2.2图像复原技术 (5)2.3基于图像增强的去雾霭算法 (5)2.3.1同态滤波 (6)2.3.2光照分离模型 (7)2.3.3小结 (11)2.4基于直方图均衡化的图像去雾算法 (11)2.4.1直方图均衡化去雾原理 (11)2.4.2直方图均衡化模型 (12)2.4.3直方图均衡化的算法步骤 (12)2.4.4小结 (16)2.5基于图像复原的去雾霭方法 (16)2.5.1暗原色先验去雾霭原理 (16)2.5.2暗原色先验模型 (16)2.5.3算法概述 (17)2.5.4小结： (20)3实验结果 (21)4总结与展望 (22)附录1 光照分离代码 (23)附录2 基于直方图均衡化的图像去雾代码 (25)附录3 暗原色先验的去雾代码 (27)参考文献 (29)致谢 (30)图像去雾霭算法及其实现1绪论图像作为人类感知世界的主要视觉基础，是人类获取信息以及表达信息的重要方法。
因此一些雾化图像十分有必要进行一些处理。
在本设计的开头部分，这章讲述了图像去雾的一些研究背景以及意义，主要介绍了当前去雾的算法以及发展趋势。
最后介绍了本文的主要工作内容。
1.1研究背景及意义社会在不断的发展，各种高科技也在不断的更新，一年比一年的雾霾现象也比较严重了。
近些年，在我国出现了比较频繁的、覆盖区域也比较广泛的雾霾天气。
尤其是大陆南方等地区。
近几年的空气质量逐步退化，一些恶劣天气也频繁出现，PM2.5值越来越引起人们的关注。
在有雾天气下拍摄的图像，由于空气重混入了不少的浑浊杂质对光的吸收和散射产生了严重的影响，最终导致了图像模糊不清，给人一种不美观的第一感觉。
上述视觉效果不好不仅仅只是针对图像成像而造成的影响，给判定目标会带来一定的麻烦。
在图像、视频的获取与空气质量息息相关，然而随着工业化的进程，大气污染日益严峻。
大气雾霭环境下图像成像欠佳，使得图像后续处理，如目标识别等任务难度增加；在卫星遥感监测、公路监控等各方面都会造成极大的影响。
本设计以公路监控为例，由于大雾弥漫，道路的能见度很低，驾驶员通过视觉获得道路的信息往往很模糊，进一步造成一些不必要的事故发生。
由此可见，对雾天图像进行快速有效的处理显得十分必要。
图1四川师范大学成龙校区某角落由图1可以很明显的看出，受浓雾的影响，图像的质量退化严重，许多地方显得十分模糊，基本无法识别和提取景物的特征。
因此对图像去雾技术的研究，恢复图像等信息的处理显得十分重要。
1.2当前图像去雾霭技术发展现状及其趋势图像去雾技术是通过一定的方法和手段，去除图像中雾的干扰，恢复出有效的图像信息及其特征，并能得到一种良好的视觉效果的图像。
图像去雾技术经历了一个漫长的过程。
1992年，L.Bissonnette等人针对雾和雨天气下所做的图像进行了研究；随后John P.Oakley等人针对雾霭天气下所拍摄的彩色图像进行了去雾处理，并取得了一定的成果。
目前图像去雾技术的主流是向基于模型与基于非模型的两个角度展开的。
其中，基于非模型的方法可以简单的归纳为图像对比度增强的问题。
比较典型和常用的图像增强方法包括直方图均衡化算法、曲波变换、小波方法、以及Retinex算法等。
每种算法针对不同的场合和对象都取得不错的效果去雾效果，但是每种方法都有不同程度的不足，所以不断的引入新方法和新手段，才能使得该领域保持旺盛的生命力。
1.3 本文的章节安排本文主要对以下几个方面进行研究和分析：第一章绪论部分首先论述了图像去雾的研究背景及其发展趋势。
第二章详细的论述了图像去雾霭的基础理论，包括图像的增强及其复原。
以及运用直方图均衡化、光照分离模型、暗原色先验的方法来处理雾化图像。
并对去雾结果进行了简要的分析。
第三章给出实验结果，对不同方法处理雾化图像进行了对比，并得出了相关的结论。
第四章对本文进行了简要的总结。
以上方法，本设计采用的直方图均衡算法是最基本的，是研究暗原色先验方法做对比时的参照；同态滤波算法在图像增强方面也取得了很大的进展；曲波变换能够很好的增强曲线边缘；暗原色先验算法是一种描述颜色恒常性的模型，具有使图像更加清晰化，图像特征更加明显，因此在图像增强方面暗原色先验要优于。
1.4小结本设计围绕图像增强和图像复原去雾两个方面，对图像去雾技术涉及的内容进行了简单的介绍。
根据雾天图像去雾处理的情况，采用不同的方法对雾化图像进行处理，并给出了各种去雾算法的实验结果图、不同方法的结果对比。
采用主观和客观评价相结合的方式对图像质量进行评估。
2图像去雾霭基础理论为了实现雾化图像的去雾处理，本章首先对雾霭的形成过程出发进行了简单的阐述，研究了图像去雾算法的分类主要包括图像增强技术以及图像复原技术。
2.1雾霭的形成机理雾实际上是由悬浮颗粒在大气中的微小液滴构成的气溶胶，常呈现乳白色，其底部位于地球表面，所以也可以看做是接近地面的云。
霭其实跟雾区别不大，它的一种解释是轻雾，多呈现灰白色，与雾的颜色十分接近。
雾霭作为一种灾害性的天气，会引起室外能见度降低，一些高速公路也会因此封锁道路，航空运输方面也会因此延误航班等等交通工具无法正常的使用。
另外，人们长期停留在雾霭天气的环境中，人体会吸入不少的悬浮颗粒等有害物质，对人们的身体健康有着极大的影响，会对人体造成肺病或者流感等其他疾病。
2.2图像去雾算法图像去雾算法可以分为两大类：一类是图像增强；另一类是图像复原。
本设计将下面两个小节中逐步介绍上述的两种技术。
图2介绍了图像去雾算法的分类:图2图像去雾算法分类2.2.1图像增强技术为了改善视觉效果或者便于人们对图像的判别和分析，根据图像的特征采取简单的改善方法或者加强特征的措施叫做图像增强。
图像增强可分为两大类：频率域法和空间域法。
空间域处理主要包括：点处理，模块处理即领域处理。
频率域处理主要包括：高、低通滤波、同态滤波等等。
图像增强可分为两大类：频率域法和空间域法。
空间域处理主要包括：点处理，模块处理即领域处理。
频率域处理主要包括：高、低通滤波、同态滤波等等。
2.2.2图像复原技术从广义上讲，图像复原是一个求逆问题，逆问题经常存在非唯一解，甚至无解。
图像复原的目的是将所观测到的退化图像恢复到退化前的原始图像，这种恢复过程在很多图像处理中的应用十分重要。
目前应用最广泛的图像复原技术是Lucf-Richardson，随着迭代次数的增加，最终将会收敛在泊松统计的最大似然解处。
为了更好的对图像复原的理解，图3为图像复原的流程图：f(x,y)图3 图像复原流程图其中g(x,y)为降质图像函数，f(x,y)为真实图像函数。
在图像复原技术可以分为以下几类：1）在给定退化模型条件下，分为无约束和有约束两大类。
2）根据是否需要外界干预，分为自动和交互两大类。
3）根据处理所在的域，分为频率域和空间域。
2.3基于图像增强的去雾霭算法在本设计中将采用同态滤波的方式，通过求图像I的平滑来进行估计光照分量L，从而做到对两个分量进行分离。
下面的论述中将着重介绍光照分离模型，使用同态滤波的方式来估计光照分量L。
这种方法在人脸识别领域有一定的应用,可以有效地消除光,雨、雾等天气和环境减少影响人脸图像的质量,并且可以实现本地对象保持的细节。