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结合高斯滤波和导向滤波的单幅图像去雾算法随着科技的不断发展，数字图像处理技术在各行各业中都扮演着重要的角色。
图像去雾是数字图像处理中的一个重要领域，其应用范围涉及到无人机航拍、自动驾驶、安防监控等领域。
在这些领域中，图像质量直接影响到系统的性能和效果。
如何去除图像中的雾霾成为了一个重要的研究课题。
在图像去雾算法中，常常会结合多种图像处理技术来提高去雾效果。
本文将介绍一种结合高斯滤波和导向滤波的单幅图像去雾算法，该算法能够在保持图像细节的同时有效去除图像中的雾霾。
1. 高斯滤波高斯滤波是一种常用的图像平滑技术，其基本思想是根据高斯函数的形状对图像中的像素进行加权平均。
高斯滤波可以有效的抑制图像中的噪声，同时可以保留图像的边缘信息。
在去雾算法中，高斯滤波可以用来对图像进行预处理，去除图像中的部分噪声和干扰，从而提高后续处理的效果。
2. 导向滤波步骤1：对输入的雾霾图像进行预处理，使用高斯滤波去除部分噪声和干扰。
步骤2：利用导向滤波对预处理后的图像进行多尺度的滤波，得到去雾后的图像。
步骤3：根据不同场景和需求，对去雾后的图像进行调整和优化，得到最终的去雾图像。
在实际应用中，结合高斯滤波和导向滤波的单幅图像去雾算法也面临着一些挑战和改进空间。
该算法对图像的预处理和参数设置要求较高，需要针对不同的场景和图像特点进行优化和调整。
未来的研究可以在进一步优化算法的性能和效果上进行探索，从而提高算法在实际应用中的稳定性和可靠性。
结合高斯滤波和导向滤波的单幅图像去雾算法是一种有效的图像去雾方法，能够在保持图像细节的同时有效去除图像中的雾霾。
该算法在无人机航拍、自动驾驶、安防监控等领域有重要的应用前景，为这些领域中的图像处理提供了重要的技术支持。
未来的研究可以在进一步优化算法性能和效果的基础上，探索其在更多领域中的应用，从而推动图像去雾技术的发展和应用。
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。
基于物理模型的单幅雾天图像去雾方法
基于物理模型的单幅雾天图像去雾方法是指利用空间反射光谱特
性的物理模型来对单幅雾天图像进行去雾处理的方法。
它是基于亚像
元成像模型，它使用空间反射光谱特性来估计净反射比（AER），从而
还原雾天图像中的真实视觉效果。
首先，这种方法将图像从RGB分量
转换为和空间反射光谱相关的分量，例如，水明度和对散射成分的反
射率。
然后，根据亚像元成像模型，通过可见光中的不同频带和远红
外中的总体反射率，估计出每个亚像元的净反射比值，进而移除浓雾
的影响。
最后，这个去雾方法可以在一定程度上恢复图像的真实视觉
信息，并且可以有效地降低此类图像的噪音。
此外，该方法具有很多优势。
首先，它可以自动从其他光谱特性
恢复净反射比，因此它可以有效避免手工调整模型参数的问题。
其次，该方法不受时间限制，它可以在短时间内获得很好的去雾结果。
最后，该方法可以准确地检测到雾或低能见度对视觉效果的影响，并有效地
进行去雾。
总的来说，基于物理模型的单幅雾天图像去雾方法通过使用空间
反射光谱特性来估计每个亚像元的净反射比，从而移除浓雾的影响，
从而可以恢复图像的真实视觉信息，并有效地降低此类图像的噪音。
基于二次滤波的单幅图像快速去雾算法研究近年来，由于环境污染的严重，大气中的大量灰尘、酸雨等会影响外界光照，使得单幅图像曝光过于浅，颜色失真，对于这种因雾影响导致的图像质量下降，采用各种去雾技术已经成为目前图像处理中的重要研究领域之一。
通过处理可以使单幅图像恢复到更清晰、色彩更准确、曝光更充足的状态，从而提高图像处理的精度和准确性，为实际应用提供可靠的保障。
基于二次滤波的单幅图像快速去雾算法研究是一种有效的方法，它可以快速有效地去除外部因素（如雾）对图像质量的影响。
本文介绍了基于二次滤波的单幅图像快速去雾算法（SFF）及其步骤，以及SFF算法在实际应用中的优势，以便在其他图像处理应用中得到有效的应用。
一、基于二次滤波的单幅图像快速去雾算法1.1法原理基于二次滤波的单幅图像快速去雾算法（SFF）是一种基于统计的局部滤波去雾技术，它主要利用去雾窗口中的局部统计特性，有效地去除外部因素（如雾）对图像质量的影响。
SFF算法基于灰度变换原理，将窗口内像素点像素值映射到较低暗度区域，有效消除雾气拖尾，使图像恢复更清晰。
该算法首先将去雾窗口图像分割成若干小块，然后计算每个像素值的均值和标准差，根据均值和标准差计算出每个像素点像素值的灰度变换系数，再将每个像素点的原始像素值按照灰度变换系数变换后作为新的像素值。
最后，运用拉普拉斯边缘保留滤波，提高图像的边缘效果。
1.2法步骤（1）划分窗口：首先将图像划分成若干小块，每块中心像素作为去雾窗口中心，其大小可由用户自定义。
（2）图像空域处理：计算每个去雾窗口像素值的均值（m）和标准差（s），使用均值和标准差计算出灰度变换系数。
（3）像素灰度变换：将每个像素点的原始像素值按照灰度变换系数变换后得到新的像素值。
（4）滤波处理：运用拉普拉斯边缘保留滤波，提高图像边缘效果。
二、SFF算法的优势SFF算法可以更快更准确地去除外部因素（如雾）对图像质量的影响，相比其他技术有以下优势：（1）高效：SFF算法首先利用空间划分窗口，减少了外部环境因素对图像的影响，使得图像处理的速度更快；（2）准确：SFF算法利用灰度变换技术有效调整暗度，使得图像更加清晰；（3）复杂：SFF算法可以处理复杂的大气环境中的图像，比如雾霾天气和阴影天气。
单幅图像的去雾新算法
黄黎红
【期刊名称】《光子学报》
【年(卷),期】2011(40)9
【摘要】提出了一种基于单幅图像的去雾新算法.首先把图像归一化后从RGB彩色空间转换到HSI彩色空间,对色调分量运用四叉树分割法进行分割图像;分割后图像的每一局部小方块可以认为具有相同的场景深度,从而可以对每一局部小方块估计出空气光.然后再对亮度分量运用雾天图像光学模型,从雾的物理特性上去除雾对图像的影响.最后再对图像的饱和度分量进行校正,得到复原后的图像.该算法的主要优点是速度快,且不仅可以应用于彩色图像,也可以适用于灰度图像.通过该算法与其它几种算法的实验结果进行分析和比较,表明该算法能有效恢复出清晰图像.
【总页数】4页(P1419-1422)
【关键词】单幅图像去雾;物理模型;图像复原;四叉树分割
【作者】黄黎红
【作者单位】莆田学院电子信息工程系
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.41
【相关文献】
1.单幅图像自动去雾新算法 [J], 郭璠n;蔡自兴;谢斌;唐琎
2.基于图像融合的快速单幅图像去雾算法 [J], 周杰;杨燕;张宝山;陈高科
3.一种新的单幅图像快速去雾算法 [J], 娄小龙;毕笃彦;李权合;南栋
4.基于像素级图像融合的单幅图像去雾算法 [J], 刘言言;沈东升;林梦雷
5.基于暗通道先验的单幅图像去雾新算法 [J], 何涛;赵停;徐鹤
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科技与创新｜Science and Technology & Innovation2024年 第02期DOI ：10.15913/ki.kjycx.2024.02.033基于深度学习的单幅图像去雾算法综述＊李武劲，刘昱泽，刘道城，姜 林，罗 娜（湖南理工学院，湖南 岳阳 414000）摘 要：随着人工智能技术的快速发展，深度学习已经成为解决图像去雾问题的主要方法之一。
综述了当前深度学习在图像去雾中的应用研究进展，主要包括基于传统卷积神经网络的方法、基于生成对抗网络的方法、多尺度方法等。
对比分析了不同方法的优缺点，并对未来的研究方向进行了探讨。
关键词：深度学习；单幅图像去雾算法；图像去雾；多尺度方法中图分类号：TP391.41；TP18 文献标志码：A 文章编号：2095-6835（2024）02-0114-03——————————————————————————＊［基金项目］2022年度湖南省大学生创新创业训练计划一般项目“基于自相似性的水下图像清晰化算法研究”（编号：5373）图像去雾是计算机视觉领域中的一个重要问题，其目的是从有雾图像中还原出无雾图像。
在现实世界中，由于自然灾害、人为排放等原因，雾化图像广泛存在。
这些雾化图像通常会降低图像的质量、图像的视觉效果和识别精度。
因此，图像去雾已经成为计算机视觉中的一个重要研究方向。
在图像去雾领域，传统方法主要是基于物理模型方法，如暗通道先验方法[1]、颜色恢复方法[2]等。
但这些方法通常需要手动选择参数，处理复杂场景的效果有限。
随着深度学习技术的快速发展，基于深度学习的图像去雾算法逐渐成为研究的热点[3-5]。
深度学习算法利用深度神经网络的强大特征提取能力，自适应地学习特定场景下的图像特征，能够更好地还原有雾图像。
1 基于深度学习的单幅图像去雾算法简介深度学习去雾算法通过训练深度神经网络来实现图像去雾。
具体来说，它利用已有的带雾和清晰的图像数据集进行监督学习，训练出一种能够自动从带雾图像中恢复出清晰图像的模型。
结合高斯滤波和导向滤波的单幅图像去雾算法单幅图像去雾算法是图像处理领域的研究热点之一。
结合高斯滤波和导向滤波的算法是常用的一种方法。
下面将详细介绍这种算法原理和步骤。
我们需要了解什么是雾。
雾是光线在大气中散射和吸收的结果，使得图像变得模糊且颜色失真。
去除图像中的雾，就是恢复图像的清晰度和真实颜色。
高斯滤波是一种常用的图像处理滤波方法，它通过计算图像中每个像素点与其周围像素的加权平均来达到模糊图像的效果。
在去雾算法中，应用高斯滤波可以降低图像中雾的影响，使得图像更清晰。
导向滤波是一种基于引导图像的滤波方法，它通过将引导图像的结构信息作为滤波过程的引导来实现滤波效果。
在去雾算法中，我们可以将雾图像作为引导图像，通过导向滤波来恢复图像的细节和颜色。
1. 输入雾图像和引导图像。
雾图像是待处理的图像，引导图像可以是雾图像本身或者是原图的某种特征图像，如梯度图像。
2. 通过高斯滤波对雾图像进行模糊处理，降低雾的影响。
3. 计算引导图像的均值和方差。
可以使用高斯滤波计算引导图像的均值和方差。
4. 将引导图像进行归一化处理。
将引导图像的像素值归一化到[0,1]范围内，方便后续计算。
5. 计算原图像和引导图像的加权平均。
根据引导图像的均值和方差，计算原图像和引导图像的加权平均图像。
加权平均的权重由引导图像的均值和方差决定，可以通过公式进行计算。
6. 对加权平均图像进行导向滤波。
使用导向滤波算法对加权平均图像进行滤波，恢复图像的细节和颜色。
7. 对导向滤波得到的图像进行后处理。
可以对图像进行增强处理，消除图像中的噪声和伪影。
8. 输出去雾后的图像。
得到去雾后的图像作为最终结果。
结合高斯滤波和导向滤波的单幅图像去雾算法通过减轻图像中雾的影响和恢复图像的细节和颜色来实现去雾效果。
这种算法能够较好地去除图像中的雾气，使得图像更为清晰和真实。
在实际应用中，可以根据具体情况参数进行调整，以获得更好的去雾效果。
第16卷第4期2011年4月中国图象图形学报Journa l o f I m age and G raphicsV o.l 16,N o .4A pr .,2011中图法分类号:TP391.41 文献标志码:A 文章编号:1006-8961(201104-0516-06论文索引信息:郭璠,蔡自兴,谢斌唐琎.单幅图像自动去雾新算法[J].中国图象图形学报,2011,16(4:516-521收稿日期:2010-01-06;修回日期:2010-02-10基金项目:国家自然科学基金项目(。
第一作者简介:郭璠(1982 ,女。
中南大学计算机应用技术专业博士研究生,主要研究方向为数字图像处理、虚拟实验环境等。
E-m ai:l guofancs m 。
单幅图像自动去雾新算法郭璠,蔡自兴,谢斌,唐琎(中南大学信息科学与工程学院,长沙 410083摘要:针对雾天拍摄图像的退化现象,提出一种针对单幅图像的自动去雾新算法。
该算法先将有雾图像从RGB 转换到Y CbC r 颜色空间后,再在亮度分量上进行多尺度R eti nex 处理,所得的亮度图在图像清晰度评价指标的调控下经过反色变换和中值滤波即可求得传播图,并进一步得到清晰化后的复原图像。
实验结果表明,该算法能有效地改善雾天图像的退化现象,提高图像的清晰度。
关键词:雾;清晰化;亮度分量;R e ti nex 算法;图像清晰度评价指标New algorith m of auto m atic haze re moval for single imageGuo Fan ,Ca i Zi x ing ,X i e B i n ,Tang Ji n(School o f Infor m ation Science and E ng i n ee ring,Cen t ral S outh Un iversit y,Chang sha 410083ChinaAbstrac t :A i m a t the degradation o f si ng l e i m age under haze conditi ons ,th i s paper propo ses a ne w a l gor it hm o f au t om atic haze re m ova.l It fi rst transfor m s t he haze i m ag e from RG B to Y CbC r co l o r space ,and usesm ult-i sca le R etinex a l gor it hm on the l um inance component ,then conduct a sub tracti on operati on w it h t he con tro l of i m age quality assess ment .A fter m ed i an filter on the i m age ,the trans m i ssi on m ap i s obta i ned and t he haze re m oval i m age can be obta i ned as w e l.l Exper i m ents show tha t the a l gor it hm can effecti ve l y i m prove t he deg radati on of i m age and enhance its quality .K eywords :ha ze ;haze re m ova;l l u m i nance co m ponent ;R eti nex a l gor it hm ;i m ag e qua li ty assess m ent0 引言有雾图像清晰化是计算机视觉领域中一个重要问题,对雾天图像进行去雾可以增加图像的视觉效果。
在雾天情况下,由于场景的能见度降低,图像中目标对比度和颜色等特征被衰减,因而无法满足室外视频工作系统需要准确提取图像特征的需求。
由此可见,消除图像中雾气对场景目标的影响具有重大的现实意义。
目前,对于雾天图像的处理方法主要分为两类:基于图像处理的雾天图像增强方法和基于物理模型的雾天图像复原方法。
图像增强方法能有效提高对比度,突出细节。
典型方法如直方图均衡化算法。
此法虽然实现简单,但没有考虑到雾天图像中景深的多样性,因而有时无法得到好的效果。
为此,祝培等人先将图像中的天空区域分离之后,再利用图像中不同深度的景物特征,对雾天景物影像进行局部自适应增强[1]。
但是,该方法在进行景物影像的清晰化时,采用的是基于移动模板的快重叠直方图均衡化方法。
而移动模板大小的确定,需要对所拍摄的样本图像进行观察学习,即需要人工参与,这就决定了此方法很难满足对变换场景的实时图像处理需求。
基于物理模型的图像复原方法针对性强,得到第4期郭璠等:单幅图像自动去雾新算法517的结果自然,能够取得较为理想的去雾效果。
一些学者利用M cCartney提出的大气散射模型[2],通过对雾天场景建模来解决雾天图像的去雾问题。
如陈功等人借助一张晴天和一张雾天场景的参考图像,计算出场景各点的深度关系来复原雾天图像[3]。
但是,由于该方法对图像采集的要求过于苛刻,因而在实际中难以实现。
近年来,众多研究者致力于如何按照降质图像中雾气浓度的变化,达到彻底去雾的目的。
在这方面的早期工作是由Tan等人完成的[4]。
他们通过统计发现无雾图像相对于有雾图像必定具有较高的对比度,从而利用最大化复原图像的局部对比度来达到去雾的目的,该方法的缺点在于复原后的图像颜色常常过于饱和。
此外,Fattal等人在假设光的传播和场景目标表面遮光部分是局部不相关的前提下,估算出场景的辐照度和传播图像[5]。
由于该方法基于数理统计,并且要求有足够多的颜色信息,所以当处理浓雾天气下颜色暗淡的图像时,该方法无法得到可信的传播图像,因而复原后的图像失真较大。
为了解决以上两种方法的问题,何恺明最近提出了基于暗原色的单一图像去雾技术[6]。
该方法指出无雾图像中存在能识别雾气浓度的暗原色统计规律,根据此规律复原后的图像,达到了很好地去雾效果,但该方法具有较大的计算代价。
针对以上这些问题,提出一种基于亮度分量的自动图像去雾方法,即先将有雾图像从RGB转换到YCbC r颜色空间后,在亮度分量Y上进行多尺度Retinex处理,然后利用图像清晰度评价指标SSI M 动态调控算法参数,再根据所确定的参数对亮度分量图进行反色变换和中值滤波处理,把滤波后的亮度分量图像扩展为3分量,并进行3分量图像的合成,此分量合成图即为大气散射模型的传播图。
实验结果表明,该方法在取得较好的清晰化效果的同时,具有较快的清晰化速度,能够满足实际应用的需求。
1相关理论M c C artney于1975年提出了大气散射模型,该模型由衰减模型和大气光模型2个模型组成。
其中衰减模型描述了光从场景点传播到观测点之间的削弱过程。
大气光模型描述了周围环境中的各种光经过大气粒子散射后,对观测点所观测到得光强的影响。
大气散射模型用公式表示为I(x=J(xt(x+A(1-t(x(1式中,I为观测点接收到的点光强(即输入的有雾图像,J为场景点处的辐照度(即去雾后的复原图像,A为大气光,其代表了周围环境中各种光的总强度,在实际运算中该值通过暗原色图像求得。
t 为光路传播图,其代表了场景目标的深度信息,本文即是通过对图像亮度分量的相关操作来获取其光路传播图。
去雾的目的在于通过t、A值从I中得到去雾后的图像J。
由于去雾的目的在于通过对原有雾图像的处理得到类似于在天气晴朗环境下拍摄的图像,所以去雾后的图像应满足对大量无雾或晴天图像的统计规律,即暗原色先验统计规律。
该规律表明:对于晴天图像,在被分为多个局部区域后,每个局部区域至少在一个颜色通道上有亮度值很小的像素点。
一般地,对于一幅图像J,其暗原色图像各像素点的值按以下表达式确定:J dark(x=m inc I{r,g,b}(m iny I8(x(J c(y(2式中,J c为原图像J的颜色通道,8(x为以x为中心的局部区域。
除天空区域外,J dark的亮度值较低且趋近于0。
如果J是无雾或晴天图像,则J dark被称为J的暗原色图像。
此暗原色图像的物理意义为通过局部最小值滤波,滤去可能干扰大气光取值的白色场景目标,从而使A的取值尽可能准确。
此图像中的较低的亮度值主要有3个来源物体的阴影、黑色物体或表面,以及具有鲜艳颜色的物体。
以上统计规律被称为暗原色先验统计规律[6],其物理意义在于去雾后的图像应该满足这一由晴天或无雾图像统计得到的规律,即有雾图像的清晰化过程可以采用由该规律得到的暗原色图像。
由于大气光的存在,有雾图像的雾气越浓,该图像的暗原色图像的亮度值越大,相应传播图t的亮度值越小。
从视觉上来看,暗原色的亮度近似等于雾气的浓度,其重要性在于:根据这一特性,可以估算出相应的大气光值A。
在大多数已有的单一图像去雾方法中,大气光值A主要是由受雾气影响最亮的像素估计求得。
如文献[4]采用图像的最大亮度值作为大气光,文献[5]对此方法做了进一步的改进。
但在实际图像中,亮度最大的像素点可能位于白色的小车或白色的建筑物处,所以利用暗原色先验规律来自动估算大气光值比以上这些方法更精确。
具体做法为在暗518中国图象图形学报 www.cji g .cn第16卷原色图像中,将各像素点的亮度值按照递减的顺序排序,确定数值大小为前0.1%的点在暗原色图像中所处的位置,则这些位置所对应的原有雾图像区域中的最大值即为大气光A 的值。
按这种方法取得的A 值可能不是整幅图像中的亮度最大值,从而避免选取错误的A 值。
本文利用上述大气散射模型、暗原色先验统计规律以及大气光值A 的估计方法,将原有雾图像I 的亮度分量图经过相关变换得到大气散射模型的传播图t 后,将这些参数代入大气散射模型表达式(1即可获得去雾后的图像J 。
与传统的直方图均衡化算法相比,由于本文方法能更好地反映图像中景物的深度关系,因而去雾图像的清晰化效果更为显著。
2 基于亮度分量的自动图像去雾算法2.1 算法流程去雾算法流程如图1所示。
该算法首先求取原有雾图像的暗原色图像,并借助该暗原色图像估算出原图的大气光值A 。
然后对原有雾图像进行颜色空间的转换,并在此空间中提取其亮度分量图进行多尺度Re ti n ex 变换。
R eti n ex 是E d w in Land 提出来的一个关于人类视觉系统如何调节和感知物体的颜色及亮度的模型。
不同于传统的图像增强算法只能增强图像的某一类特征,如压缩图像的动态范围,或增强图像的边缘等,Retinex 可以在灰度动态范围压缩,边缘增强和颜色恒定性3方面达到平衡,从而对图像进行自适应性地增强。
