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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视频图像增强和去雾算法matlab实现
视频图像增强和去雾算法说明摘要 本文档介绍夜间增强和去雾增强算法及其实现。
（1）将图像由RGB空间转换到HSI空间，然后对HSI空间亮度分量（I分量）的灰度直方图进行均衡化处理，然后再转换到RGB空间。
空间。
）利用暗原色先验图像去雾算法对图像进行去雾处理。
（2）利用暗原色先验图像去雾算法对图像进行去雾处理。
1目录一、通过I分量增强夜间图像 (3)1. 算法原理 (3)2. M ATLAB程序 (6) (77)3. 夜间增强效果 .................................................................................................................................二、去雾增强 (9) (99)1. 算法原理 .........................................................................................................................................2. M ATLAB程序 (11) (113)3. 去雾效果 .......................................................................................................................................参考文献 (14)一、通过I分量增强夜间图像1. 算法原理首先将图像由RGB空间转换到HSI空间，然后对HSI空间亮度分量（I分量）的灰度直方空间显示。
图进行均衡化处理，提高图像的亮度，然后转换回RGB空间显示。
（1）图像由RGB空间转换到HSI空间。
RGB向HSI模型的转换是由一个基于笛卡尔直角坐标系的单位立方体向基于圆柱极坐标的双锥体的转换。
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。
几种去雾算法介绍
⼏种去雾算法介绍Single Image DehazingRaanan FattalHebrew University of Jerusalem,Israel这篇⽂章提出⼀种新的从单幅输⼊图像中估计传输函数的⽅法。
新⽅法中，重新定义了⼤⽓传输模型，⼤⽓散射模型中除了传输函数（transmission function）这个变量外，还增加了表⾯阴影（surface shading）这个变量。
作者假设⼀个前提，表⾯阴影和传输函数是统计⽆关的，根据这⼀前提对⼤⽓散射模型进⾏运算分析，即可求得传输函数并对图像去雾。
作者⾸先介绍了⼤⽓散射模型：该式定义域RGB三颜⾊通道空间，表⽰探测系统获取的图像，是⽆穷远处的⼤⽓光，表⽰⽬标辐射光，即需要回复的⽬标图像，表⽰传输函数，即光在散射介质中传输经过衰减等作⽤能够到达探测系统的那⼀部分的光的⽐例。
坐标向量表⽰探测系统获取的图像中每⼀个像素的坐标位置。
对⼤⽓散射模型进⾏变形，将需要恢复的⽬标图像视作表⾯反射系数（surface albedo coefficients）和阴影系数（shading factor）的按坐标的点乘，即，其中为三通道向量，是描述在表⾯反射的光的标量。
即的尺度与相同，为彩⾊图像，为灰度图像。
为了简化，假设在某区域内为常数，即在像素区域内，为常数。
则⼤⽓散射模型变为：将向量分解成两个部分，⼀部分为与⼤⽓光平⾏的向量，另⼀部分为与⼤⽓光垂直的残留向量（residualvector），记作，且，表⽰与⼤⽓光向量垂直的所有向量构成的向量空间。
对于重新定义的⼤⽓散射模型中的，将其写成平⾏于的向量于平⾏于的向量之和：其中，记作，为表⾯反射和⼤⽓光的相关量或相关系数，表⽰在RGB空间中的两个三维向量的点积。
为了获得独⽴的⽅程，求取输⼊图像沿着⼤⽓光向量的那⼀分量（标量）为：则输⼊图像沿着⽅向的那⼀分量（标量）为：（因为向量和向量垂直，所以）。
则有：由上式解得传输函数为：若已知⽆穷远出的⼤⽓光，则与均可求，唯⼀未知量为，所以求解的问题就归结为求解内的问题。
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。
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。
图像去雾增强算法的研究-文献综述
福州大学专业英语文献综述题目：图像去雾增强算法的研究姓名：学号：专业：一、引言由于近年来空气污染加重，我国雾霾天气越来越频繁地出现，例如：2012底到2013年初，几次连续七日以上的雾霾天气笼罩了大半个中国，给海陆空交通，人民生活及生命安全造成了巨大的影响。
因此,除降低空气污染之外，提高雾霾图像、视频的清晰度是亟待解决的重要问题。
图像去雾实质上就是图像增强的一种现实的应用。
一般情况下,在各类图像系统的传送和转换(如显示、复制、成像、扫描以及传输等）总会在某种程度上造成图像质量的下降。
例如摄像时,由于雾天的原因使图像模糊；再如传输过程中,噪声污染图像，使人观察起来不满意;或者是计算机从中提取的信息减少造成错误，因此，必须对降质图像进行改善处理，主要目的是使图像更适合于人的视觉特性或计算机识别系统。
从图像质量评价观点来看，图像增强技术主要目的是提高图像可辨识度。
通过设法有选择地突出便于人或机器分析的某些感兴趣的信息,抑制一些无用信息，以提高图像的使用价值，即图像增强处理只是增强了对某些信息的辨别能力［1］.二、背景及意义近几年空气质量退化严重,雾霾等恶劣天气出现频繁，PM2。
5[2］值越来越引起人们的广泛关注。
在有雾天气下拍摄的图像，由于大气中混浊的媒介对光的吸收和散射影响严重,使“透过光"强度衰减，从而使得光学传感器接收到的光强发生了改变，直接导致图像对比度降低，动态范围缩小，模糊不清,清晰度不够，图像细节信息不明显，许多特征被覆盖或模糊，信息的可辨识度大大降低。
同时，色彩保真度下降，出现严重的颜色偏移和失真，达不到满意的视觉效果［3—6]。
上述视觉效果不佳的图像部分信息缺失，给判定目标带来了一定的困难,直接限制和影响了室外目标识别和跟踪、智能导航、公路视觉监视、卫星遥感监测、军事航空侦察等系统效用的发挥，给生产与生活等各方面都造成了极大的影响[7—9].以公路监控为例,由于大雾弥漫，道路的能见度大大降低，司机通过视觉获得的路况信息往往不准确，进一步影响对环境的判读，很容易发生交通事故，此时高速封闭或者公路限行,给人们的出行带来了极大的不便［10］。
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。
图像去雾技术综述
图像去雾技术综述研究图像去雾技术有一段时间，阅读很多文献以及实现了很多算法。
因此将个人对图像去雾技术的理解写成这篇文章，避免自己忘记，以及跟广大网友交流学习。
1、概述图像去雾的研究算法有很多，但是主要分为两类：基于图像增强的去雾算法和基于图像复原的去雾算法。
基于图像增强的去雾算法去除图像的噪声，提高图像的对比度，从而恢复出无雾清晰视频。
具有代表性的图像增强去雾算法有：1. 直方图均衡化（HE），自适应直方图均衡化（AHE），限制对比度自适应直方图均衡化（CLAHE）2. Retinex算法3. 小波变换4. 同态滤波基于图像复原的去雾算法根据大气退化模型，进行响应的去雾处理。
具有代表性的去雾算法：1. HE的暗通道去雾算法，导向滤波的暗通道去雾算法（Single image haze removal using dark channel prior, Guided image filtering）2. Fattal的单幅图像去雾算法（Single image dehazing）3. Tan的单一图像去雾算法（Visibility in bad weather from a single image）4. Tarel的快速图像恢复算法（Fast visibility restoration from a single color or gray level image）5. 贝叶斯去雾算法（Single image defogging by multiscale depth fusion）基于图像复原的去雾方法，使用了大气退化模型进行去雾，相当于图像成像时的逆变换，去雾效果会好于基于图像增强的去雾算法。
本文主要讨论基于复原的去雾算法。
2、雾天图像退化模型在计算机视觉领域，通常使用雾天图像退化模型来描述雾霾等恶劣天气条件对图像造成的影响，该模型是McCartney首先提出。
该模型包括衰减模型和环境光模型两部分。
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。
基于深度学习的图像去雾算法
要点二
讨论
在比较过程中，我们发现我们的算法在PSNR、SSIM等指 标上优于其他算法，并且在视觉效果上也表现出色。此外 ，我们的算法具有更高的计算效率和更少的参数，这使得 它在实际应用中更具优势。与其他算法相比，我们的算法 在训练过程中使用了更多的数据和更复杂的网络结构，这 有助于提高模型的泛化能力和性能。
生成器
生成对抗网络中的生成器网络通过学习真实数据的分布来生 成新的数据。
判别器
判别器网络的任务是判断输入数据是否是由生成器生成的数 据。
03
图像去雾算法概述
图像去雾原理
图像去雾是通过恢复图像的清晰度，使得图像能够呈现出更加真实、清晰的效果 。其实质是通过一定的算法，对图像进行去雾处理，从而使得图像的视觉效果得 到改善。
首先，我们将设计一个合适的网络结构，以实现高效的特征学习和图 像生成。
然后，我们将通过实验验证所提出算法的有效性和鲁棒性，并与现有 算法进行对比分析。
最后，我们将对所提出算法进行优化和改进，以提高其去雾效果和计 算效率。
02
深度学习基础
神经网络基础
神经元模型
神经网络的基本单元是神经元，一个神经元接收输入信号并产生输出信号。
基于深度学习的去雾算法优点在于其具有更快的计算 速度和更好的泛化性能，可以自动学习到雾的分布情 况和消除方法。此外，随着深度学习技术的不断发展 ，基于深度学习的去雾算法的性能也在不断提升。然 而，基于深度学习的去雾算法也存在一些缺点，如训 练数据的需求较大，且训练时间和计算成本较高。此 外，由于深度神经网络的黑箱性质，其决策过程难以 解释和理解。
04
基于深度学习的图像去雾算法设计
算法框架与流程
输入
带雾图像作为输入数据。
图像去雾算法分析
列出原始灰 度级（rk）
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
计算累积直 方图（sk）
计算新直 方图
系rk与sk
取整sk
直 方 图 均 衡 化
使用直方图均衡化算法结果如下：
输入 的 图直 像 方 原 图 像 图 0.045
均衡化后的直方图
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。
础上，并受到了此类模型的限制。
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
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
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 暗原色的猜想
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， 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
视 频 去 雾
毕业设计终期答辩
图像去雾算法分析
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1.引言雾气是自然环境中存在的一种常见现象，但也会对图像的质量造成一定的影响。
在照片或者其他图像应用中，需要进行去雾处理，去除图像中不必要的雾气信息，以此提高图像的清晰度和真实性。
传统的去雾方法主要有强度衰减模型和分层模型，这些方法虽然有效，但是也存在一些缺陷。
强度衰减模型往往会导致图像过度曝光或过度偏暗，同时无法有效处理图像中各种层次的雾气。
分层模型则存在对场景信息的预处理阶段，所以无法适用于实时处理环境。
近年来，Retinex 算法被引入到图像去雾领域，这种算法利用人类视觉系统的对数变换机理，对图像中的光照和颜色进行分离处理，可以有效消除图像中的雾气，提高图像的质量和视觉效果。
目前Retinex 算法在图像去雾中应用较为广泛，但其具体的表现形式和处理效果也存在差异，本篇论文将对三种Retinex 图像去雾算法进行比较和分析。
2.相关工作Retinex 算法最初被提出用于解决人类视觉系统中的色彩恒常性问题。
现有的Retinex 算法可大致分为两类：基于多尺度的Retinex 算法和基于单尺度的Retinex 算法。
基于多尺度的Retinex 算法根据图像中不同尺度的信息进行分离，从而消除图像中的雾气。
这类方法包括经典的multi-scale Retinex 和基于双边滤波器的Retinex 算法。
基于单尺度的Retinex 算法则直接对图像进行处理，常用的有原始Retinex、简单拉普拉斯Retinex（SRR）和显式Retinex 算法等。
不同于传统的强度衰减模型和分层模型，Retinex 算法在处理雾气图像的同时还能够进行去色偏和增强图像细节的效果，因此在应用中表现出更好的效果。
3.三种Retinex 图像去雾算法比较3.1.Multi-scale Retinex 算法Multi-scale Retinex 算法采用了多尺度分离的思想，先对图像进行高斯模糊，然后对每个模糊的版本进行亮度和对比度的调整，从而得到多尺度Retinex 分量。
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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