第3章 基于图像增强的去雾方法
基于深度学习的图像去雾方法研究与实现

基于深度学习的图像去雾方法研究与实现着科技的飞速发展,各种电子设备在我们的日常生活中日益普及,并带来了许多新的可能性。
在智能手机、摄像机等设备上拍摄的照片中,有时会遇到模糊的、雾头重重的情况,这一现象给我们的日常生活和图像处理带来了很多挑战。
为了解决这个问题,人们想出了一种基于深度学习的图像去雾方法来达到去除图像中的雾头,从而获得更为清晰的图像。
本文旨在介绍基于深度学习的图像去雾方法,并针对实际应用进行实现。
首先,为了使用基于深度学习的去雾方法,我们需要了解和熟悉其基本原理,然后在下一步采用基于深度学习的技术,进行去雾低光照图像研究。
首先,要进行深度学习技术的图像去雾,必须先搭建一个相应的深度学习模型,并以此建立网络结构,以期获得更准确的结果。
在该模型中,我们需要用多层卷积神经网络(CNN)来构建一个基于深度学习的图像去雾模型,卷积神经网络可以帮助提高图像去雾的准确性和稳定性。
例如,在卷积神经网络中,我们可以采用skip连接来提高模型的精度,以期取得更好的结果。
接下来,要完成基于深度学习的图像去雾方法,就要解决如何使用来源图像和雾头图像来训练模型。
为此,我们可以将卷积神经网络和一种特定的监督学习方法归一化小波变换(NBDT)有机结合,在训练数据集中使用NBDT来特征提取,并将提取到的特征作为卷积神经网络的输入,然后模型就可以根据特征提取的结果,学习出图像中雾头的表示方法,进而去除图像中的雾头。
之后,我们要将训练好的模型应用于实际的场景。
在真实的场景中,我们可以采用基于深度学习的技术,将模型进行部署,并采用实时处理视频流或图像,以获得进一步清晰的图像。
此外,我们还可以在实际应用中,利用传统图像处理技术,如图像增强、图像增强以及图像融合等,加强获得的图像,提高图像的精度。
本文介绍了基于深度学习的图像去雾方法的基本原理,以及如何将它用于实际的图像处理中。
通过研究并实现基于深度学习的图像去雾方法,有助于我们获得更为清晰的图像,从而改善我们日常生活中的图像处理能力。
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;
• 2) 具有完备的图形处理功能,实现计算结果和编程的可视化;
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• 2009年CVPR最佳论文作者何凯明博士(2007年清华大学毕业,2011 年香港中文大学博士毕业)首次提出暗通道先验理论。2010年提出引导 滤波算法对滤波效果改进。
• 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
基于图像增强和复原的图像去雾方法研究
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Abstract:Images obtained in the weather like mist have a series of image degradation characteristics such as low contrast degree,color degradation,blurred scenery,which directly affects the effective exploitation of image information. Therefore,it has a certain practical significance for effective defogging processing of foggy images to effectively improve the quality of degrad⁃ ed images. In this paper,the multi⁃scale Retinex(MSR)algorithm based on image enhancement and the dark channel prior the⁃ ory based defogging algorithm using the image restoration principle are analyzed and discussed. The defogging simulation was carried out for single foggy images with different characteristics. The experimental results show that the two defogging algorithms based on different theories have their own characteristics,the image defogging effect obtained on the basis of the dark channel prior theory is more significant,and the operation speed of the defogging algorithm based on the dark channel prior theory is fast⁃ er.
基于暗通道先验的海边雾天图像去雾算法研究
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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。
基于深度学习的图像去雾方法研究

基于深度学习的图像去雾方法研究随着科技的不断发展与深入,人们的视野也越来越广阔。
图像处理技术也越来越受到各个领域人士的重视和关注。
而当人们在处理图片的时候,很容易会发现有些图片存在蒙蒙的雾气,这会给看图的人带来一定的困扰。
那么今天我们就来谈一下基于深度学习的图像去雾方法。
一、雾气的形成原因及现象分析雾气的形成和我们常见的自然灾害有些类似,其实就是因为空气中存在一定的水分,当这个水分达到一定的浓度后,就会包裹在微小的水分子上,形成一层透明的水滴,这就是我们称之为雾气的现象。
这种现象的存在给人的视觉感受造成很大的影响,并且严重的时候可能会造成不良的阻碍影响行人出行和驾驶人员看路等。
二、传统的去雾技术传统的去雾技术常用的方法就是直接拍摄雾气的背景下的图片,然后将其对比调整成想要的结果。
这种方法的优点就在于直接易懂,容易实现,但是其缺点也很明显,就是作为一种较为简单的技术来讲,其结果往往不够理想,并且只适用于一些比较简单的场景。
三、基于深度学习的图像去雾技术近年来,深度学习技术的不断推出和发展已经极大提升了图像处理技术的水平,对于去雾技术的实现也有着很大帮助。
深度学习技术的优势就在于其可以很好地捕捉到人眼无法识别的特征,并且可以根据特定的优化目标来自动学习,从而有可能获得更理想的结果。
基于深度学习的图像去雾技术中,经常用到的技术是卷积神经网络(CNN)和生成对抗网络(GAN)。
这两种技术的结合通常可以给出更好的去雾结果。
卷积神经网络由卷积层、池化层和全连接层构成,是一种专门用于图像处理的深度学习神经网络。
可以利用卷积网络提取图像中的特征信息,进行图像的降噪、超分辨、去雾等操作。
相比于传统的图像处理方式,卷积神经网络的自适应性更强,可对复杂的图像进行处理,因此效果比较好。
生成对抗网络是指由两个深度神经网络组成的网络模型,一个生成模型和一个判别模型。
其中,生成模型用于生成一组数据,而判别模型则用于分辨这组数据和真实数据的区别。
第3章 基于图像增强的去雾方法
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第3章基于图像增强的去雾方法3.1 引言图像增强是数字图像处理技术中最为基本的容之一。
在实际应用中,无论采用何种装置采集的图像,由于噪声、光照、天气等原因,获取的图像视觉效果不理想。
例如,雾天获取的图像模糊不清,难以提取细节信息;一幅户外自然风景图像色彩失真严重,视觉效果较差;夜间拍摄的图像,由于光线较暗,图像对比度低,暗处景物难以辨识等。
图像增强技术的目的是将图像转化为一种更适合于人或计算机进行分析处理的形式,通过相关算法的处理,使图像的动态围扩大,拉伸图像对比度,突出图像中研究者感兴趣区域的细节信息,为图像的进一步处理和分析奠定基础。
雾天图像可以看作是清晰图像中引入了低频噪声,图像的灰度集中分布在某个区域,图像的对比度低,视觉效果较模糊。
图像去雾的目的主要是去除图像中的噪声(即雾),提高图像的对比度,从而恢复出清晰的无雾图像。
基于图像增强的去雾技术以其方法简单、有效而得到较为广泛的应用。
本章主要研究图像增强技术中常用的直方图均衡、同态滤波、小波变换方法在图像去雾中的应用,重点研究基于Retinex理论的图像去雾算法,介绍Retinex算法中的单尺度、多尺度以及带彩色恢复的Retinex算法。
通过对各算法原理的研究和实验结果对比分析,总结各算法的优势与不足。
3.2 基于直方图均衡化的雾天图像增强技术直方图是多种空间处理技术的基础。
图像的直方图是图像的重要统计特征,是表示一幅数字图像中每一灰度级与该灰度级出现的频数间的统计关系。
直方图均衡化是传统的图像增强理论中常用的方法,图像中原本灰度级集中的区域经直方图均衡处理后均匀分布,从而增大反差,使图像细节清晰,它的根本目的是改善图像的对比度。
直方图均衡分为全局直方图均衡和局部直方图均衡。
全局直方图均衡主要是通过拉伸图像灰度值的动态围达到图像整体对比度增强,局部直方图均衡化是针对图像部细节进行增强处理从而达到图像局部对比度增强。
直方图在软件中计算简单,而且有助于商用硬件的实现,因此已成为实时图像处理的一种流行工具。
大气散射模型
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基于大气散射模型的实时视频去雾方法研究摘要:近年来,我国空气质量大幅下降,导致雾霾天气日渐频繁。
在雾霾天气情况下,大气中存在着很多混浊介质(如,颗粒、水滴等),户外场景的视频图像出现了退化和降质,表现为清晰度和对比度低、色彩失真、细节特征模糊不清等特点。
视频图像的降质退化使得户外视觉系统不能正常发挥效用,降低了工作效率及其可靠性。
例如,在雾霾天气情况下,能见度降低,航拍视频中目标不可见,且色彩及对比度等特征严重衰减,无法满足航拍工作系统的灾害监测预警等后续要求。
因而,在计算机视觉这一领域内,有雾视频的清晰化是一个重要的问题。
本文对雾天视频图像的退化和降质进行了详细的分析,阐述了雾天视频图像降质的原因,研究了国内外研究人员在视频图像去雾方面的成果,分析了各研究人员去雾方法的理论基础和核心技术,在此基础上,详细研究了基于大气散射模型的暗通道先验去雾方法,并且进行改进和完善,作出创新。
本文建立基于大气散射原理的视频图像去雾模型,以暗通道先验去雾方法为基础,用导向滤波进行改进,采用VS2013和Opencv编写去雾算法程序,实现单幅图像去雾,然后进行CUDA加速,使对常用的1920×1080大小的视频图像进行去雾处理的运算速率达到每秒15帧以上,实现实时视频去雾。
最后,将本文的去雾算法与其他算法进行比较,对比不同去雾方法得到的恢复图的效果,以及不同方法的利弊,完善细节,将该算法应用于实际待去雾的视频中。
关键词:图像降质;图像去雾;暗通道先验;大气散射模型第1章绪论1.1 课题研究背景和意义一般情况下,获得清晰的视频图像是户外视觉系统正常工作和发挥效用的前提,因此,它对于天气情况非常敏感。
然而,近年来,我国空气质量大幅下降,多地频繁出现雾霾天气。
雾天条件下,户外场景的视频图像受到严重影响,这是由于大气中存在着许多混浊介质,包括颗粒、水滴等,这些介质会吸收和散射部分可见光,使成像设备接收到的光的强度产生衰减,这导致获取的视频图像产生退化和降质。
基于图像增强技术的几种破雾算法分析
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基于图像增强技术的几种破雾算法分析杨杰;王瑞【摘要】视频图像是侦察和监控系统的一个重要信息来源,其信息量直观且丰富。
但在恶劣天气条件下,尤其是雾霾天气,会使视频监控的可视性能急剧下降。
采用适当的图像增强算法,可以有效地改善雾霾天气条件下监控视频的可视性,提高监控效能。
在分析拉普拉斯算子、直方图均衡化、对比度拉伸时域算法以及高通滤波、同态滤波频域算法的基础上,结合一个实际海上船舶监控系统,对这些算法进行一一试验,综合破雾效果以及算法实用性得出高通滤波器具有最佳的实用价值,并进一步指出,以后图像破雾算法的发展方向为小波技术的应用。
%Video images is an important information source in reconnaissance system and monitoring system, and its information is intuitive and rich. But in bad weather conditions, especially the fog haze weather, the video monitoring visibility falls sharply. For this problem, several appropriate image enhancement algorithms are proposed to improve video monitoring visibility. A varietyof image enhancement algorithms both in time-domin and frequency-domin including laplacian operator, histogram equalization, contrast stretching, high pass filter and homomorphic filter are analyzed and usedin a marine monitoring system to improve monitoring ability. The fog image clearness result shows that the high pass filter algorithm is the best in practical video monitoring system. At last, points out that the future development direction of fog image clearness is the application of wavelet technology.【期刊名称】《电子设计工程》【年(卷),期】2016(024)012【总页数】5页(P172-175,178)【关键词】图像增强;破雾处理;时域;频域;海区监控【作者】杨杰;王瑞【作者单位】191202部队辽宁葫芦岛 125004;海军航空兵学院,辽宁葫芦岛125001【正文语种】中文【中图分类】TN919.82在海上侦察和监视时,由于经常出现雾霾天气,严重影响视频图像的清晰度。
基于生成对抗网络的图像自增强去雾算法
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基于生成对抗网络的图像自增强去雾算法随着计算机视觉技术的快速发展,图像处理领域也在不断涌现新的算法和方法。
其中,图像去雾技术对于改善图像质量和视觉效果具有重要意义。
本文将介绍一种基于生成对抗网络的图像自增强去雾算法,旨在提供更清晰、真实的雾霾天气下图像表现。
一、引言雾霾天气对于图像拍摄和展示造成了极大的困扰。
传统的去雾算法通过建模和去除散射光来还原图像,但往往无法恢复真实的颜色和细节。
生成对抗网络(GAN)技术的出现为图像处理任务带来了新的思路和方法。
本文将基于GAN网络,提出一种能够自动增强图像质量和减少雾霾影响的自增强去雾算法。
二、生成对抗网络简介生成对抗网络(GAN)是一种包含生成器和判别器两个模块的网络结构。
生成器通过学习训练数据的分布,生成与真实数据相似的样本。
判别器则用于区分生成器生成的假样本和真实数据。
两个模块通过对抗学习的方式相互优化,最终生成器能够生成高质量的样本。
三、基于GAN的图像去雾算法1. 数据集准备为了训练生成器和判别器,我们需要准备具有雾霾影响的图像数据集。
数据集应包含雾霾天气下的真实图像和对应的去雾图像。
2. 网络设计生成器网络采用U-Net结构,包含编码器和解码器部分。
编码器负责提取图像特征,解码器则通过逐层上采样和融合特征的方式重建去雾图像。
判别器网络采用PatchGAN结构,用于判断输入图像是真实图像还是生成图像。
3. 训练过程生成器和判别器通过对抗学习的方式进行训练。
生成器通过最小化生成图像与真实图像之间的差异,同时骗过判别器来生成逼真的去雾图像。
判别器则通过最小化真实图像和生成图像的分类误差来提高判别能力。
两个网络通过交替训练来达到平衡。
4. 图像自增强去雾经过训练的生成器可以将输入的雾霾图像转化为清晰的去雾图像。
生成器具有自增强能力,可以进一步提升去雾图像的质量和细节。
通过多次输入去雾图像并生成新的去雾图像,可以有效降低雾霾影响,获得更好的去雾效果。
四、实验结果与分析本文在使用公开数据集进行实验测试,比较了本算法与传统去雾算法的效果。
基于图像增强的图像去雾算法研究
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中 图 分 类 号 : TP91
文 献 标 识 码 :A
X 文章编号:2095 - 5 0 9 (2017)12 -0031 -03
雾 霾 天 气 频 繁 出 现 于 我 国 各 省 市 ,既影响了人 们 的 身 体 健 康 ,也 为 道 路 交 通 行 驶 安 全 埋 下 隐 患 , 公路行车往往会因为雾天的能见度较低而发生各 种 交 通 事 故 。据 统 计 ,人 获 取 的 信 息 8 0 % 都来自 于 视 觉 ,而 图 像 则 是 视 觉 信 息 的 具 体 体 现 。通过现 代 信 息 技 术 降 低 雾 对 驾 驶 人 员 造 成 的 视 觉 影 响 ,减 小 雾 天 行 车 交 通 事 故 发 生 率 ,是当前要解决的一个
和 对 比 度 受 限 的 自 适 应 直 方 图 均 衡 化 (C L A H E )
中 ,尽 管 C L A H E 可 同 时 解 决 块 效 应 和 计 算 复 杂 度 的 问 题 ,增 强 效 果 更 好 一 些 ,但 仅 用 C L A H E 处 理
得到的增强效果依然存在一些不足。 ! 2 基 于 Retinex理论的图像增强算法
Machine Des机ign械a设nd计M与an制ufa造ct工uri程ng Engineering
DOI:10. 3969/j.issn.2095 - X 509 .2017.12.007
基于图像增强的图像去雾算法研究
谢娜 (陕 西 能 源 职 业 技 术 学 院 机 电 与 信 息 工 程 学 院 ,陕 西 咸 阳 712000)
Dec.2017 Vol.46 No.12
摘 要 :在 大 气 散 射 作 用 下 ,雾 天 的 景 物 图 像 会 变 得 模 糊 不 清 ,对 比 度 下 降 ,对 雾 天 景 物 图 像 的 去 雾
一种有雾天气图像景物影像的清晰化方法

一种有雾天气图像景物影像的清晰化方法一种有雾天气图像景物影像的清晰化方法摘要:雾天气会影响景物图像的清晰度以及细节的表现,给图像处理和分析带来一定的困难。
本文提出一种基于图像去雾的方法,通过分析雾天气造成的图像模糊、对比度低下、色彩偏离等问题,结合图像增强和去噪处理,最终实现有雾天气图像的清晰化。
通过实验结果验证,本方法能够有效地改善雾天气图像的质量,提高景物细节的清晰度,为相关领域提供了一种重要的技术手段。
1. 引言雾天气是大气中水汽凝结成微小的水滴或冰晶悬浮在空中形成的天气形态。
在雾天气环境下,图像中的景物会受到雾霾的遮挡,导致图像清晰度下降,局部细节丢失。
这对于很多应用领域,如机器视觉、交通监控、无人驾驶等来说,都是一个严重的问题。
因此,如何有效地清晰化有雾天气图像成为了一个热门的研究方向。
2. 雾天气图像的特点分析雾天气图像具有以下主要特点:模糊、对比度低下、色彩偏离。
首先,雾天气图像由于雾霾遮挡,会导致景物轮廓模糊不清,细节无法看清。
其次,雾天气中的光线受到雾滴散射的影响,导致图像细节灰度范围缩小,对比度降低。
最后,由于大气折射和散射,雾天气图像的色彩会发生偏移,使得图像的色彩表现不准确。
3. 清晰化方法的设计思路为了克服雾天气图像的上述问题,本文提出了一种基于图像增强和去噪处理的清晰化方法。
具体思路如下:(1)估计大气散射系数:通过分析雾天气图像中的亮度和颜色信息,估计图像中的大气散射系数,以便后续处理中减少雾霾的影响。
(2)雾霾去除:利用估计得到的大气散射系数,对原始图像进行雾霾去除操作,通过减少雾滴散射对图像的影响,使得图像中的景物更加清晰。
(3)图像增强:对去雾后的图像进行对比度增强和细节增强操作,以强化图像中的细节信息,提高图像的清晰度。
(4)去噪处理:对增强后的图像进行去噪处理,消除雾天气图像中噪声的影响,使得图像更加清晰、自然。
4. 实验结果与分析为了验证本文提出的清晰化方法的有效性,选取了一组有雾天气图像进行实验。
一种高效的图像增强去雾算法
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直 方 图均衡是 图像 处理领 域 中利用 图像 的直方
图对对 比度 进行 调 整 的方 法. 其 基 本 思想 是 把 原 始
块状 效应 : 图像 分块产 生 时 , 由于相邻 子 图块 之 间的灰度 分布 不 同而 产 生 的处 理 结果 的差 异 , 从 而 导致子块 的边 界 出现 突 变 的现 象 , 视 觉 上有 明显 的
类: 雾天 图像增 强 ( 非模 型的 算法 ) 和雾 天 图像 复原 ( 基 于模 型的算 法) . 图像 去 雾 技术 是 一个 跨 学科 的 前沿 性课 题 , 具 有广 阔 的发展前 景 和应 用 前 景 , 它 已经 成 为计 算 机 视觉 和 图像 处 理领 域研 究 的热 点 问题 之一 , 吸引了 国内外许 多研 究 人 员 的兴 趣 . 本 文 着 眼 于依 据 图像 增强 的有关 理论 , 提 出一种 计 算 简单 但 效 果 明 显 的 实用 雾天 图像 清晰化 方法.
有 用信 息分布 在深 度 多 变 的场 景 中时 , 很容易使 目
标 淹没在 背景 中 , 从 而 导致 视 频 系 统无 法 满 足 工作 要 求. 局 部直方 图均 衡 的 处 理 对象 是 图像 的 局部 区 域, 将 图像 的所 有局部 区域 依次进 行直 方 图均衡 化 , 增 强 图像 局部 信 息. 局 部 直 方 图均 衡 可 分 为 子块 非
理、 空 间滤 波等. 1 . 1 直方 图均衡
处 理后 的结果 . 相邻 子块之 间不 重 叠 , 大大 减小 了运 算量, 但 会不 可避免 的 出现 块状 效 应. 而重 叠 的直 方
图均衡 可 以大 大缓 解 块状 效 应 , 但 同时计 算 量 也增 加 了. 为 了保证 图像 增强 的质 量 , 考虑 降低 块状 效应 和减少计 算量 , 我们 选择部 分重 叠直 方 图均 衡化.
如何使用计算机视觉技术进行图像去雾与增强

如何使用计算机视觉技术进行图像去雾与增强图像去雾与增强是计算机视觉领域中的重要研究方向,广泛应用于图像处理、计算机图形学、以及无人机等方面。
随着科技的进步,计算机视觉技术在图像去雾与增强方面取得了显著的进展。
本文将介绍如何使用计算机视觉技术进行图像去雾与增强,包括去除雾气、增强图像细节等相关技术。
首先,对于图像去雾技术,最常用的方法是基于暗通道先验原理的图像去雾算法。
这一算法基于观察到的现象,即在大多数非天空户外图像中,至少有一个颜色通道的像素值非常低。
在这种情况下,输入图像中的背景是包含在局部最小值上的一个暗通道。
利用这一原理,可以通过计算每个像素的暗通道,然后根据透射率来还原出去雾后的图像。
其次,图像增强是为了提高图像的质量,使其更具视觉效果和识别准确度。
常见的图像增强方法有直方图均衡化、灰度拉伸、锐化等。
直方图均衡化是一种通过增加灰度级之间的差异来增强图像对比度和亮度的方法。
它通过重新分配图像的灰度级,使直方图在整个灰度级范围内均匀分布。
这样可以使得图像中的细节更加清晰,但可能会导致图像的噪声增加。
因此,在应用直方图均衡化之前,可以先进行图像去噪处理,以提高图像增强的效果。
另外,除了以上提到的方法,还有一些基于深度学习的图像去雾与增强技术。
深度学习是一种机器学习的方法,通过构建多层神经网络模型来学习输入数据的表示和特征。
在图像去雾与增强中,可以通过训练深度神经网络来学习图像中的特征,进而进行去雾与增强处理。
这种方法能够自动学习图像中的模式和特征,并且在一定程度上克服了传统方法的局限性。
然而,由于深度学习方法需要大量的训练样本和计算资源,因此在实际应用中需要充分考虑数据和计算的限制。
值得一提的是,图像处理中还有一种常用的技术是图像超分辨率。
图像超分辨率是指通过一系列算法和处理技术将低分辨率图像转换为高分辨率图像的过程。
常用的图像超分辨率方法包括插值、基于样本的方法和基于深度学习的方法。
图像超分辨率技术可以提高图像的细节和清晰度,使得图像更适用于目标检测、人脸识别等应用场景。
基于深度学习的图像去雾算法
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基于深度学习的图像去雾算法深度学习技术在计算机视觉领域有着广泛的应用,其中之一就是图像去雾。
图像去雾是一种对雾霾或模糊图像进行处理,以还原图像真实细节的算法。
深度学习模型能够通过学习大量的数据,从中自动提取图像特征,并生成较清晰的图像。
本文将介绍基于深度学习的图像去雾算法的原理和应用。
一、深度学习在图像去雾中的应用深度学习在图像去雾中的应用主要包括以下几个方面:1. 基于卷积神经网络(CNN)的图像去雾:CNN是一种常用的深度学习模型,可以自动学习图像的特征,并进行图像处理。
在图像去雾中,CNN可以通过对雾霾图像和清晰图像进行训练,学习到雾霾的特征,从而生成清晰的图像。
2. 基于生成对抗网络(GAN)的图像去雾:GAN是一种由生成器和判别器组成的深度学习模型。
生成器负责生成模糊图像的去雾结果,而判别器则评估生成结果的真实性。
通过对生成结果进行反馈和训练,GAN可以产生较为真实的去雾图像。
3. 基于深度残差网络(DRN)的图像去雾:DRN是一种具有残差连接的深度学习模型,可以有效地学习图像的细节。
在图像去雾中,DRN可以通过学习雾霾图像与清晰图像之间的残差,将雾霾图像还原为清晰图像。
二、基于深度学习的图像去雾算法原理基于深度学习的图像去雾算法主要通过以下几个步骤实现:1. 数据准备:收集大量的雾霾图像和其对应的清晰图像作为训练数据。
可以通过现有的数据集或自行采集。
2. 搭建深度学习模型:选择适用的深度学习模型,如CNN、GAN或DRN,并进行模型的搭建。
模型的结构可以根据实际情况进行调整和优化。
3. 数据预处理:对训练数据进行预处理,如调整图像大小、归一化、平滑处理等。
预处理能够使模型的训练更加稳定和高效。
4. 模型训练:使用预处理后的雾霾图像和对应的清晰图像对深度学习模型进行训练。
可以采用监督学习或无监督学习的方法。
5. 模型测试和评估:使用测试数据对训练好的模型进行测试和评估。
评估指标可以包括图像质量评价指标(如PSNR和SSIM)以及主观视觉效果。
基于深度学习的图像去雾与增强算法研究
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基于深度学习的图像去雾与增强算法研究图像去雾与增强是数字图像处理的关键任务之一,而基于深度学习的算法在这一领域中展现出了巨大的潜力。
本文将重点探讨基于深度学习的图像去雾与增强算法的研究进展,并探讨其优势和挑战。
1. 引言图像去雾与增强是对有雾图像进行处理,以使图像更加清晰和真实的过程。
去雾算法可以使模糊、失真的图像中的目标物体更加清晰可见,而图像增强算法则可以提升图像的亮度、对比度和细节等方面,从而增强图像的质量。
2. 传统方法的挑战传统的图像去雾方法主要基于物理模型,如单一散射模型等。
然而,这些方法需要事先对雾的密度和散射参数进行估计,且对多重散射和雾中小粒子的影响较为敏感。
此外,人工选择的参数也会导致去雾结果的不稳定性。
3. 基于深度学习的图像去雾算法基于深度学习的图像去雾算法通过使用深度卷积神经网络(DCNN)来学习图像的内在特征和映射关系,从而实现自动化的去雾过程。
总的来说,基于深度学习的图像去雾算法可以分为两类:全局去雾和局部去雾。
3.1 全局去雾全局去雾算法旨在通过对整个图像进行处理,消除图像中的大气散射噪声。
Deep Image Prior(DIP)是一种应用深度学习技术的全局去雾算法,它通过训练一个用于还原无雾图像的神经网络,并使用该网络对有雾图像进行还原。
此外,还有一些基于GAN(生成对抗网络)的全局去雾算法,利用生成器和判别器的联合训练来实现去雾过程。
3.2 局部去雾局部去雾算法旨在通过对图像的局部区域进行处理,保留图像的细节,并消除图像中较为明显的散射噪声。
CycleGAN是一种常用的基于深度学习的局部去雾算法,它通过训练一个用于学习图像转换的神经网络,实现有雾图像到无雾图像的转换。
此外,还有一些基于图像分割的局部去雾算法,通过分析图像的语义信息,对不同区域进行不同程度的去雾处理。
4. 基于深度学习的图像增强算法深度学习的发展为图像增强提供了新的思路和方法。
通过对训练集进行大规模的学习,基于深度学习的图像增强算法可以自动学习图像的特征和映射关系,并实现对图像的优化。
基于生成模型的图像去雾与增强
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基于生成模型的图像去雾与增强图像去雾与增强是计算机视觉领域的重要研究方向,它涉及到改善图像质量、提升视觉感知和增强图像细节等诸多应用。
近年来,随着深度学习的兴起,基于生成模型的方法在图像去雾与增强领域取得了显著的进展。
本文将从问题背景、研究现状、生成模型方法和应用展望等方面综述基于生成模型的图像去雾与增强技术。
一、问题背景在自然环境中,由于大气中存在着气溶胶和湿度等因素,导致远处物体的能见度降低,从而使得拍摄到的图像出现雾霾效果。
这种大气散射效应会使得远处物体变得模糊不清、细节丢失,并且降低了人眼对物体形状和颜色等信息的感知能力。
因此,如何对这些受到大气散射影响的图像进行去雾处理,并提升其质量成为了重要问题。
另一方面,在一些特定场景下,如低光条件下拍摄、远距离拍摄等,图像质量也会受到限制,出现低对比度、噪点、模糊等问题。
为了改善这些问题,图像增强技术应运而生。
图像增强旨在通过对图像进行处理,改善其视觉质量、增强细节和对比度等方面的表现。
二、研究现状传统的图像去雾方法主要基于统计模型和物理模型。
统计模型方法通过分析图像的统计特性来估计雾霾分布,并进行去雾处理。
物理模型方法则基于大气散射原理,通过估计大气散射参数来恢复原始场景。
然而,这些传统方法在复杂场景下效果有限,并且对参数设定要求较高。
近年来,深度学习技术的迅速发展为解决这一问题提供了新的思路。
基于生成模型的方法是深度学习在图像去雾与增强领域的重要应用之一。
生成模型是指通过学习数据分布来生成新样本的一类机器学习算法。
三、生成模型方法在基于生成模型的图像去雾与增强中,主要有三类常用算法:自编码器、生成对抗网络(GAN)和变分自编码器(VAE)。
自编码器是一种无监督学习算法,它通过将输入数据压缩成低维编码,再将低维编码解压缩成与原始输入相似的输出,从而实现数据的重建。
在图像去雾与增强中,自编码器可以通过学习输入图像的低维表示来实现去雾和增强。
生成对抗网络是一种由生成器和判别器组成的对抗性模型。
图像去雾方法和评价及其应用研究
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然而,在实际应用中,还需要考虑一些潜在问题。例如,在某些场景中,图像 去雾算法可能会受到光照、阴影和遮挡等因素的影响,导致去雾效果不佳。此 外,一些算法可能对不同场景的适应性有待进一步提高。因此,在应用研究中, 需要针对具体场景对算法进行优化和改进。
总结
本次演示对图像去雾方法、评价标准及其应用研究进行了详细的探讨。在介绍 中,我们简要说明了图像去雾方法和评价的重要性。在方法部分,我们详细阐 述了基于图像增强的方法和基于物理模型的方法的原理、实现过程和效果,并 与其他方法进行了对比。在评价标准部分,我们提出了主观评价和客观评价两 个方面的标准,并解释了它们的重要性。
接着,我们介绍了评价方法的实现过程,包括样本选择和评价指标计算等。最 后,我们探讨了图像去雾方法在相关领域的应用研究以及潜在问题。
通过本次演示的介绍,我们可以看到图像去雾方法和评价在计算机视觉和图像 处理领域的重要地位。在应用研究中,图像去雾技术将在更多领域得到广泛应 用,并发挥越来越重要的作用。然而,目前的研究仍存在许多挑战和问题,例 如如何提高算法的适应性和性能、如何处理复杂场景和光照条件等。在未来的 研究中,我们将继续这些问题,并致力于探索更为有效的图像去雾方法和应用 方案。
图像去雾方法和评价及其应用研究
01 图像去雾方法
目录
02 评价标准
03 评价方法
04 应用研究
05 总结
在计算机视觉和图像处理领域,图像去雾是一项重要的任务。图像去雾方法可 以帮助我们在雾天条件下清晰地观察到图像的目标,提高图像的视觉效果。本 次演示将详细介绍图像去雾方法、评价标准及其应用研究,以期为相关领域的 研究提供参考。
谢谢观看
在基于DCP的图像去雾方法中,首先计算图像的暗通道,然后根据暗通道估计 大气光,最后通过迭代优化算法得到去雾后的图像。相比其他方法,DCP方法 具有更好的去雾效果和更快的处理速度。
基于深度学习的图像去雾算法研究与实现
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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。
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第3章基于图像增强的去雾方法3.1 引言图像增强是数字图像处理技术中最为基本的内容之一。
在实际应用中,无论采用何种装置采集的图像,由于噪声、光照、天气等原因,获取的图像视觉效果不理想。
例如,雾天获取的图像模糊不清,难以提取细节信息;一幅户外自然风景图像色彩失真严重,视觉效果较差;夜间拍摄的图像,由于光线较暗,图像对比度低,暗处景物难以辨识等。
图像增强技术的目的是将图像转化为一种更适合于人或计算机进行分析处理的形式,通过相关算法的处理,使图像的动态范围扩大,拉伸图像对比度,突出图像中研究者感兴趣区域的细节信息,为图像的进一步处理和分析奠定基础。
雾天图像可以看作是清晰图像中引入了低频噪声,图像的灰度集中分布在某个区域,图像的对比度低,视觉效果较模糊。
图像去雾的目的主要是去除图像中的噪声(即雾),提高图像的对比度,从而恢复出清晰的无雾图像。
基于图像增强的去雾技术以其方法简单、有效而得到较为广泛的应用。
本章主要研究图像增强技术中常用的直方图均衡、同态滤波、小波变换方法在图像去雾中的应用,重点研究基于Retinex理论的图像去雾算法,介绍Retinex算法中的单尺度、多尺度以及带彩色恢复的Retinex算法。
通过对各算法原理的研究和实验结果对比分析,总结各算法的优势与不足。
3.2 基于直方图均衡化的雾天图像增强技术直方图是多种空间处理技术的基础。
图像的直方图是图像的重要统计特征,是表示一幅数字图像中每一灰度级与该灰度级出现的频数间的统计关系。
直方图均衡化是传统的图像增强理论中常用的方法,图像中原本灰度级集中的区域经直方图均衡处理后均匀分布,从而增大反差,使图像细节清晰,它的根本目的是改善图像的对比度。
直方图均衡分为全局直方图均衡和局部直方图均衡。
全局直方图均衡主要是通过拉伸图像灰度值的动态范围达到图像整体对比度增强,局部直方图均衡化是针对图像内部细节进行增强处理从而达到图像局部对比度增强。
直方图在软件中计算简单,而且有助于商用硬件的实现,因此已成为实时图像处理的一种流行工具。
3.2.1 直方图均衡化直方图均衡化是把一幅已知灰度概率分布的图像经过变换,使之变成灰度概率分布均匀的新图像。
它是以累积分布函数变换法为基础的直方图修正方法,其计算过程如下:(1) 首先通过对原始图像的研究分析,列出其灰度级f j ,j =0,1,…k ,…L -1,其中,L 是原始图像中灰度级的总数量。
(2) 根据原始图像的灰度级分布,统计出分布在不同灰度级的像素个数n j ,其中 j =0,1,…k ,…L -1。
(3) 计算原始图像的直方图,即各个灰度级中的像素个数占图像中像素总数的比重(),0,1,...,...,1j f j n P f j k L n==-,其中,n 为原始图像中像素总个数。
(4) 计算原始图像的累积直方图0()(),0,1,...,, (1)f j j C f P f j k L ===-∑。
(5) 利用灰度变换函数计算变换后图像的灰度值g i ,i =0,1,…k ,…P -1,其中,P 为变换后图像灰度级的总个数,并四舍五入取整:max min min =[(-)()+g +0.5]i g INT g g C f (3.1)式(3.1)中,INT 为取整符号。
(6) 确定灰度变换关系j →i ,据此将原始图像的灰度值f (m,n )= j 修正为g (m,n )= i 。
(7) 统计经灰度变换后的各灰度级的像素个数n i ,其中i =0,1,…k ,…P -1。
(8) 计算变换后图像的直方图(),0,1,...,,...1i g i n P g i k P n==-。
经直方图均衡处理后的图像直方图趋向于平坦,灰度级减少,灰度合并;变换后含有像素较多的灰度级间隔被拉大,像素少的灰度级被压缩,实际视觉能够接收的信息量得以增加。
直方图均衡化算法实现简单,能够扩大灰度值的动态范围,提高图像的对比度,但是仍存在一定的缺陷。
直方图是近似的概率密度函数,所以直方图均衡处理只是近似的,由于数字图像灰度取值的离散性,计算过程中用到四舍五入的方法使变换后的新图像中的灰度级数量会比原图像中的灰度级数量少,从而造成新图像中的部分信息丢失。
不同的灰度变换后的灰度可能相同,造成伪轮廓。
雾天采集到的图像亮度较高,呈现泛白发灰的状态且对比度较低,直方图分布较集中。
直方图均衡法在处理场景处于同一深度的图像时能获得较好的处理效果,但实际获得的图像中景物的深度往往并非一致,直方图均衡法难以反映景深多变的图像中局部景深的变化,难以获得令人满意的视觉效果。
原始彩色图像全局直方图均衡化结果图a) 原始雾天图像原图像直方图050100150200250 0变换后的直方图050100150200250c) 原始图像的直方图 d) 直方图均衡后的直方图图3.1 直方图均衡化处理结果Fig.3.1 The results of histogram equalization3.2.2 局部直方图均衡化全局直方图均衡方法在某种意义上,像素被基于整幅图像的灰度分布的变换函数修改。
虽然这种全局方法适用于整幅图像的增强,但是存在这样的情况,增强图像中小区域的细节也是需要的。
这些区域中,一些像素的影响在全局变换的计算中可能被忽略了,因为全局变换没有保证期望的局部增强。
解决方法是以图像中每个像素的邻域中的灰度分布为基础设计变换函数,即引入局部直方图均衡化方法。
局部直方图均衡化,也称为块重叠直方图均衡化,是一种标准的自适应直方图均衡化方法(AHE)。
局部直方图均衡化的基本思想是将直方图均衡化运算分散到图像的所有局部区域,通过局部运算的叠加自适应地增强图像局部信息。
局部直方图均衡化的过程是定义一个邻域,并把该区域的中心从一个像素移至另一个像素。
在每个位置,计算邻域中的点的直方图,并且得到的不是直方图均衡化,就是规定化变换函数。
这个函数最终用于映射邻域中心像素的灰度。
然后,邻域的中心被移至一个相邻像素位置,并重复该过程。
局部直方图均衡化可以根据图像的局部信息进行直方图均衡化,处理后的图像增强效果往往比全局直方图均衡化好。
雾天条件下采集的图像通常场景深度信息多变且无法确定,采用局部直方图均衡化算法能够大幅度降低场景深度信息对图像增强处理过程中产生的影响,从而对图像中的局部区域进行较好的对比度增强,获得较大的动态范围,达到图像清晰化的目的。
但是由于该方法在执行过程中需要进行逐点计算,所以耗时较长,且易产生块状效应。
3.2.3 实验结果分析本章实验的硬件环境为Intel(R) Core(TM)2 Duo CPU ,2.93GHz ,内存2G ;软件平台为MATLAB(R2008a)。
局部直方图均衡算法中的邻域大小为7×7的窗口。
A:原始彩色图像全局直方图均衡化结果图局部直方图均衡化结果图B:原始彩色图像全局直方图均衡化结果图局部直方图均衡化结果图a) 原始图像 b) 全局直方图均衡 c) 局部直方图均衡图3.2 直方图均衡方法的去雾结果Fig.3.2 The result of defogging by histogram equalization 从以上A 、B 两组实验结果图可以看出:A 、B 组处理后图像明显比原始雾天图像清晰,经全局直方图处理后的图像在景深多变处难以显示图像细节信息(如A 组中房屋的窗户以及房屋前面的植物,B 组图像中的植被),经局部直方图均衡处理后的图像细节信息突出,但是易出现块状效应且算法耗时较长。
3.3 基于同态滤波的雾天图像增强同态滤波是一种在频域中将图像动态范围进行压缩并将图像对比度进行增强的方法,它以图像的入射/反射分量模型作为频率域处理的基础,主要通过压缩图像的亮度范围和增强图像的对比度从而达到改善图像质量的目的。
同态滤波是基于图像的成像模型。
3.3.1 同态滤波原理一幅图像f (x,y )可以用它的入射光分量和反射光分量来表示,其关系式如下:(,)(,)(,)f x y i x y r x y =⨯ (3.2)式(3.2)中,入射光分量i (x,y )由照明源决定,即它与光源有关,通常用来表示图像中变化缓慢的背景信息,可直接决定一幅图像中像素能达到的动态范围[40]。
而反射光分量r (x,y )则是由物体本身特性决定的,它表示灰度的急剧变化部分,如两个不同物体的交界部分、边缘部分等。
入射光分量与傅里叶平面上的低频分量相关,而反射光分量则与其高频分量相关。
式(3.2)不能直接用于对照射和反射的频率分量进行操作,因为乘积的傅里叶变换不是变换的乘积,即:[(,)][(,)][(,)]F f x y F i x y F r x y ≠⨯ (3.3)然而,假设定义:(,)ln[(,)]ln[(,)]ln[(,)]z x y f x y i x y r x y ==+ (3.4)则有[(,)][ln((,))][ln((,))][ln((,))]F z x y F f x y F i x y F r x y ==+ (3.5)或(,)(,)(,)i r Z u v F u v F u v =+ (3.6)式(3.6)中,F i (u,v )和F r (u,v )分别是ln (i (x,y ))和ln (r (x,y ))的傅里叶变换。
可以用一个滤波器H (u,v )对Z (u,v )滤波,故有:(,)(,)(,)(,)(,)(,)(,)i r S u v H u v Z u v H u v F u v H u v F u v ==+ (3.7)在空域中,滤波后的图像是:111(,)[(,)][(,)(,)][(,)(,)]i r s x y F S u v F H u v F u v F H u v F u v ---==+ (3.8)由定义可知:1'(,)[(,)(,)]i i x y F H u v F u v -= (3.9)1'(,)[(,)(,)]r r x y F H u v F u v -= (3.10)式(3.8)可以表示为如下形式:(,)'(,)'(,)s x y i x y r x y =+ (3.11)最后因为z (x,y )是通过取输入函数的自然对数形成的,可以通过取滤波后的结果的指数这一反处理来形成输出图像:(,)'(,)'(,)00(,)(,)(,)s x y i x y r x y g x y e e e i x y r x y === (3.12)其中,'(,)0(,)i x y i x y e =表示输出图像的照射分量,'(,)0(,)r x y r x y e =表示输出图像的反射分量。