(完整word版)图像去雾霭算法及其实现..
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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• 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
图像去雾算法的综述及分析
2020年 12月 图 学 学 报December2020第41卷 第6期JOURNAL OF GRAPHICSV ol.41No.6收稿日期：2020-06-19；定稿日期：2020-07-24 Received ：19 June ，2020；Finalized ：24 July ，2020 基金项目：国家自然科学基金项目(61502297)Foundation items ：National Natural Science Foundation of China (61502297)第一作者：王道累(1981-)，男，上海人，副教授，博士。
主要研究方向为计算机视觉、图像处理、CAD/CAM 。
E-mail ：*******************.cn First author ：WANG Dao-lei (1981-), male, associate professor, Ph.D. His main research interests cover computer vision, image processing, CAD/CAM.E-mail ：*******************.cn图像去雾算法的综述及分析王道累， 张天宇(上海电力大学能源与机械工程学院，上海 200090)摘要：图像去雾是以满足特定条件下应用需求为目的，通过对有雾图像进行分析和预处理，突出图像中的细节信息使之更加适合人机识别的一种图像预处理方法。
在雾天条件下拍摄到的图像因为雾霾的影响导致图像可能会存在细节丢失、对比度低的情况，将会影响图像后续的分析识别工作。
经归纳总结目前图像去雾算法的研究现状，主要包括基于图像增强、图像复原以及卷积神经网络3类去雾方法及其改进算法，对其中的一些算法进行了实验、评价及优缺点分析，并对未来的发展进行了展望，对算法中的难易点提出了一些参考的建议，促进了图像去雾算法的进一步发展。
关键词：图像增强；图像去雾；图像处理；卷积神经网络中图分类号：TP 317.4 DOI ：10.11996/JG .j.2095-302X.2020060861 文献标识码：A文 章 编 号：2095-302X(2020)06-0861-10Review and analysis of image defogging algorithmWANG Dao-lei, ZHANG Tian-yu(College of Energy and Mechanical Engineering, Shanghai University of Electric Power, Shanghai 200090, China)Abstract: Image defogging is an image preprocessing method for man-machine recognition by analyzing and preprocessing the image with fog, meeting the application requirements under specific conditions. The influence of haze could incur lost details and low contrast for the image taken in foggy conditions, which would impact the subsequent analysis and recognition of the image. The past research on image defogging algorithms was summarized, such as image enhancement, image restoration, convolution neural network, and the improved algorithms, some of which were tested, evaluated, and analyzed in terms of advantages and disadvantages. Explorations were made on the future development, and suggestions were propounded for the difficult and easy parts of the algorithm, thus boosting the further development of the image defogging algorithms.Keywords: image enhancement; image defogging; image processing; convolutional neural network由于卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)强大的学习能力，人工智能、深度学习等领域成为当前的研究热点[1]，目标识别、目标跟踪等技术在生活中应用的越来越广泛，如变电站无人巡检、自动驾驶等，图像质量的好坏将会影响着系统能否正常运行。
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。
图像去雾霭算法及其实现..
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。
(完整版)MATLAB典型去雾算法代码..
本节主要介绍基于Retinex理论的雾霭天气图像增强及其实现。
1。
3.1 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。
3—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。
1。
3.2 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.1.3。
图像去雾设计报告
课程设计——图像去雾一、设计目的1、通过查阅文献资料，了解几种图像去雾算法，；2、理解和掌握图像直方图均衡化增强用于去雾的原理和应用；3、理解和掌握图像退化的因素，设计图像复原的方法；4、比较分析不同方法的效果。
二、设计内容采用针对的有雾图像，完成以下工作：1、采用直方图均衡化方法增强雾天模糊图像，并比较增强前后的图像和直方图；2、查阅文献，分析雾天图像退化因素，设计一种图像复原方法，对比该复原图像与原始图像以及直方图均衡化后的图像；3、分析实验效果；4、写出具体的处理过程，并进行课堂交流展示。
三、设计要求1、小组合作完成；2、提交报告（*.doc）、课堂交流的PPT（*.ppt）和源代码。
四、设计原理（一）图像去雾基础原理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，所以也可以看作是接近地面的云。
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。
广义的雾包括雾、霾、沙尘、烟等一切导致视觉效果受限的物理现象。
由于雾的存在，户外图像质量降低，如果不处理，往往满足不了相关研究、应用的要求。
在雾的影响下，经过物体表面的光被大气中的颗粒物吸收和反射，导致获取的图像质量差，细节模糊、色彩暗淡。
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。
图1-1介绍了图像去雾算法的分类:图1-1 去雾算法分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、最权威的是由何凯明等人提出的暗通道先验的方法。
（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。
(完整word版)数字图像处理课设
(完整word版)数字图像处理课设专业综合实验报告—-—-数字图像处理专业: 电子信息工程班级：学生姓名：学号：指导教师:年月日设计题目：图像去雾处理一、设计目的由于大气的散射作用，照相机接收到景物反射过来的光线经过了衰减.雾天的大气退化图像具有对比度低、景物不清晰的特点，给交通系统及户外视觉系统的应用带来严重的影响。
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,但由于成像系统聚焦模糊、拍摄场景存在相对运动以及雾天等不利环境,使得最终获取的图像往往无法使用。
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。
二、设计内容和要求1、采用直方图均衡化方法增强雾天模糊图像，并比较增强前后的图像和直方图；2、查阅文献，分析雾天图像退化因素,设计一种图像复原方法，对比该复原图像与原始图像以及直方图均衡化后的图像;三、设计思路由于图像中存在噪声等干扰，使得图像模糊不清。
可以采用图像增强的方法对原图像处理,使图像变得清晰.而直方图均衡化是一种常用的图像增强的方法。
图像模糊，其图像的像素分布不均匀,采用直方图均衡化的方法使其图像像素分布均匀，从而达到均衡像素分布增强图像的目的。
设计方案在晴朗的天气条件下，洁净的空气一般是由氦气、氧气等气体分子、水蒸汽、微量的固体悬浮颗粒物等成分构成。
在这种大气条件下，从物体表面反射的光线在到达成像设备的过程中,基本不会受大气中各种成分的影响发生散射、吸收、发射等现象，而是直接到达成像设备。
相对在有雾天气条件下获得的图像,在这种理想天气条件获得的图像,我们称之为清晰无雾图像。
而在有雾天气条件下获得的图像模糊不清，图像对比度下降，图像的颜色发生漂移，偏向灰白色。
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。
深度学习技术中的图像去雾方法与实践指南
深度学习技术中的图像去雾方法与实践指南图像去雾（image dehazing）是深度学习领域中一个重要的问题，它可以提高图像的可视化效果和质量。
尤其在计算机视觉、图像处理和图形学等领域中，图像去雾技术具有广泛的应用前景。
在深度学习技术中，图像去雾方法的目标是消除图像中由于大气散射导致的雾气效应，还原出清晰的图像。
为了达到这个目标，研究者们提出了一系列的图像去雾方法。
下面将从基本原理、常用方法和实践指南等方面进行讨论。
首先，基于深度学习的图像去雾方法的基本原理是通过训练一个神经网络模型来估计图像中的雾气传播模型，从而消除雾气效应。
这种方法的优点在于它可以自动地学习和提取特征，从而更好地适应不同类型的图像和场景。
常见的深度学习模型包括卷积神经网络（CNN）、生成对抗网络（GAN）和循环神经网络（RNN）等。
其次，常用的图像去雾方法包括单图去雾和多图去雾。
单图去雾方法通过分析输入图像的局部特征和全局信息，利用卷积神经网络模型进行去雾处理。
这些方法的基本原理是通过训练神经网络来估计传输矩阵，然后通过去卷积操作和优化算法来还原清晰图像。
而多图去雾方法则利用多个输入图像的信息来降低雾气效应，通常使用生成对抗网络和循环神经网络来实现，在提高去雾效果的同时，避免过度增加计算量。
为了提高图像去雾方法的效果，一些实践指南也被提出。
首先，选择合适的训练数据集对于模型的训练非常重要。
清晰的图像和对应的雾气图像对模型的训练和效果评估起着关键作用。
其次，合理选择网络结构和参数设置，可以提高模型在不同场景下的泛化能力和鲁棒性。
此外，采用适当的数据增强方法可以增加训练样本的多样性，提高模型的鲁棒性和泛化能力。
最后，在进行图像去雾处理时，需要根据实际情况进行参数调整，以获得更好的效果。
除了基于深度学习的图像去雾方法，还有其他一些传统的图像去雾方法可以参考。
例如，暗通道先验方法利用图像的暗通道特性来估计雾气浓度，进而去除雾气效应。
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。
图像去雨去雾算法
图像去⾬去雾算法图像去⾬去雾算法输⼊输出接⼝Input：（1）摄像头采集的实时图像视频分辨率（整型int）（2）摄像头采集的实时图像视频格式（RGB，YUV，MP4等）（3）摄像头标定参数（中⼼位置（x,y）和5个畸变系数（2径向，2切向，1棱向），浮点型float）（4）摄像头初始化参数（摄像头初始位置和三个坐标⽅向的旋转⾓度，车辆宽度⾼度车速等等，浮点型float）Output：（1）透光率（浮点型float）（2）融合后的图像视频分辨率（浮点型float）（3）融合后的图像视频格式（RGB，YUV，MP4等）1. 功能定义雾图模型，暗通道先验，暗通道定义，计算折射率，估计⼤⽓光，去雾。
2. 技术路线⽅案在有⾬有雾的环境下，摄像头系统会由于场景的能见度低，⽽使所拍摄的成像出现对⽐度低、模糊不清、图像整体颜⾊偏灰⽩⾊、⾊彩偏移等问题，会极⼤影响相关识别系统正常、稳定地⼯作。
因此，⾮常必要对成像作出去⾬去雾处理，以获得清晰图像。
图1. 常⽤去雾算法分类图2. 去雾算法处理效果⽬前已知的⽅案有两种。
第⼀种是基于图像增强的⽅法，这类⽅法是对被降质的图像进⾏增强，改善图像的质量。
这种⽅法优势在于可以应⽤已有的成熟图像处理算法，可以对常⽤的图像算法进⾏针对性的运⽤和改良，增强图像的对⽐度，突出图像中景物的特征和有价值的信息。
但是，这种⽅法可能会造成图像部分信息的损失，使图像失真。
第⼆类是基于物理模型的⽅法，这种⽅法通过研究⼤⽓悬浮颗粒对光的散射作⽤，建⽴⼤⽓散射模型，了解图像退化的物理机理，并反演复原出未降质前的图像。
这是⼀类专门针对雾天图像的图像复原的⽅法，复原出来的图像效果真实，贴近降质前景物原景，对复杂场景的图像处理效果较好，图像信息得到较完整的保存。
雾图模型I(x) ——待去雾的图像J(x)——⽆雾图像A——全球⼤⽓光成分t——折射率（⼤⽓传递系数）暗通道先验在⽆雾图像中，每⼀个局部区域都很有可能会有阴影，或者是纯颜⾊的东西，⼜或者是⿊⾊的东西。
结合天空区域检测的图像去雾算法研究与实现
独立成分分析的方法估计透射率，该方法只适合于 薄雾图像，对于雾霾浓度较高时效果较差。Ｈｅ［３］等 人首次 提 出 来 一 种 简 单 而 有 效 的 先 验 规 律———暗 通道先验（ＤａｒｋＣｈａｎｎｅｌＰｒｉｏｒ），利用该先验规律直 接估计出粗糙透射率，然后利用软抠图算法［４］（Ｓｏｆｔ Ｍａｔｔｉｎｇ）获得精细的透射率图。该方法的去雾效果 明显，鲁棒性好，但是其算法复杂度过高，运算速度 过慢。Ｔａｒｅｌ［５］基 于 大 气 耗 散 函 数 在 其 可 行 域 中 逼 近最大值 的 假 设，采 用 滤 波 的 方 法 来 估 计 大 气 光 幕，进而求 得 透 射 率。 该 方 法 去 雾 效 果 较 好，但 是 结果图 像 偏 暗，且 参 数 过 多，设 置 不 当 容 易 引 起 Ｈａｌｏ效应。另外，还有很多基于以上算法的改进算 法，提高了算法的速度。
上述常见的图像去雾算法均能取得不错的效 果，但当图 像 出 现 大 面 积 天 空 区 域 时，对 天 空 区 域 的处理时普遍效果不佳。为此，本文针对雾霾条件
收稿日期：２０１７－０３－０１；修回日期：２０１７－０４－３０． 基金项目：国家自然科学基金（６１３７２０６８）；广东省农村信息化建设专项资金资助项目（２０１２１０１１２７００５１８）． 作者简介：张燕丽（１９７５－），女，河南郑州人，副教授，硕士，从事图像处理和软件开发研究．
关键词：图像去雾；双边滤波；暗通道；天空检测；区域生长 中图分类号：ＴＰ３９１ 文献标志码：Ａ 文章编号：１６７２０５８Ｘ（２０１７）０５００３７０６
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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 dehazing
Major Electrical engineering and automation
Student Yang Chaocheng Supervisor Li Guohui
AbstractHaze 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.
Key words:Image to fogLight separationhistogramDark g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。
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。
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.
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。
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。
1.3 本文的
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。
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。