基于内河单幅图像的去雾算法研究

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。

基于物理成像模型的单幅图像去雾算法的研究基于物理成像模型的单幅图像去雾算法的研究摘要：图像去雾是计算机视觉领域的一个重要研究方向，随着人工智能技术的不断发展，对单幅图像去雾算法的研究也日益深入。

本文基于物理成像模型，探讨了目前常用的单幅图像去雾算法的原理与方法，并分析了其存在的问题和改进方向。

1. 引言雾霾天气对图像质量有着严重影响，使得图像变得模糊、低对比度、色彩失真等。

因此，图像去雾技术在许多领域具有重要意义，如交通监控、图像处理等。

目前，图像去雾算法主要分为基于物理成像模型和基于机器学习的方法。

2. 基于物理成像模型的算法原理基于物理成像模型的算法主要基于光线传播和光照衰减的物理过程进行计算。

光线在传播过程中会发生散射、吸收等现象，导致图像被雾化。

主要物理模型有大气散射模型和透射率模型。

2.1 大气散射模型大气散射模型描述了光线在传播中与大气中的悬浮物质发生散射的过程。

光线传播经过散射后会发生衰减，导致图像变得模糊。

该模型通常采用透射率来表示散射程度，透射率越小，散射越严重。

2.2 透射率模型透射率模型是基于图像和原始场景的透射率之间的关系来进行去雾的。

透射率描述了图像中每个像素点与原始场景之间的透射程度，透射率越小，图像越浑浊。

根据透射率模型，可以得到去雾图像和透射率之间的关系，从而将图像中的雾霾信息去除。

3. 基于物理成像模型的算法方法基于物理成像模型的算法可以分为两类：直接法和间接法。

3.1 直接法直接法通过对图像的像素值进行处理，直接恢复出去雾图像。

其中经典的直接法有暗通道先验法和全局大气光估计法。

暗通道先验法基于观察到的现象，即在大多数图像中存在一个较暗的通道，该通道的像素值在真实场景中透射率较小的区域接近0。

全局大气光估计法通过计算图像中的亮点来估计图像的大气光照。

3.2 间接法间接法通过先估计透射率，再根据透射率恢复图像。

典型的间接法有暗通道先验约束和最小二乘法。

暗通道先验约束法通过利用暗通道先验，结合亮度和对比度信息进行透射率估计。

图像去雾技术研究进展图像去雾技术研究进展一、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，图像去雾技术的研究迅速发展，在改善图像质量的同时，也为我们认识雾霾天气提供了一种新的途径。

本文将详细介绍图像去雾技术的研究进展，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估计雾的传输矩阵来恢复清晰的图像。

最常见的算法是使用暗通道先验原理进行估计。

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接近于0，通过计算每个像素点在颜色通道中的最小值，可以估计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发展起来的。

由于单幅图像去雾算法需要对雾的传输矩阵进行估计，这个过程中很难准确地估计雾的浓度和传输矩阵。

为了解决这个问题，研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估计，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，但是仍然存在一些问题，如去雾结果中可能会出现颜色失真、细节丢失等情况。

为了进一步改善去雾效果，研究者们提出了一系列的改进算法。

1. 多尺度算法多尺度算法是一种常用的改进算法，它通过将图像分解为多个尺度的子图像，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. 深度学习算法深度学习算法是目前研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。

深度学习算法不仅可以提高去除雾霾的效果，还可以减少人工干预，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。

内河CCTV监控图像和视频去雾方法研究内河航道上安装的CCTV(Closed Circuit Television闭路电视)监控系统，是目前内河海事监管的一种重要手段。

在有雾天气环境下，CCTV监控系统拍摄到的图像和视频，存在对比度不强、模糊、颜色不真实的问题，监控过程中很难准确辨别目标对象，更不容易清晰了解场景状况，影响了监控系统作为“眼”的功能的发挥。

目前虽然有许多学者对图像的去雾开展深入研究，由于去雾算法所占用的计算时间长，很难适合应用于视频去雾。

本文针对内河CCTV监控图像和视频，重点分析了内河有雾图像退化的原因和机理，深入研究了内河退化图像去雾的关键技术，分析和研究了目前的内河图像去雾方法后，提出了一种内河CCTV监控图像快速去雾方法，并应用于CCTV监控视频去雾，获得较好效果。

本文的主要工作有以下4个方面：1.通过分析内河雾天退化图像的特征，研究雾对内河图像的影响机理，建立了一个适合内河雾天退化图像的复原模型。

在这个模型的基础上，开展内河雾天退化图像的复原研究。

2.提出了K均值聚类的天空亮度值估算方法。

此方法使用K均值聚类在天空与非天空区域进行分割，并自动判断出天空的聚类中心，把天空的亮度均值与雾最浓中心的亮度值加权求和，来作为最终天空亮度的估算值，通过实验证明本文提出的天空亮度值的估算方法有效。

3.重点研究和分析了基于Retinex、暗原色先验和深度信息的内河图像去雾方法，将这些方法应用于内河图像去雾时存在受限、光晕现象和复杂度高的缺陷。

本文提出了一种基于HSI颜色空间和滤波技术相结合的快速去雾方法。

一方面利用雾不影响内河图像色调分量的基础上，对内河图像的亮度分量和饱和度分量分别进行复原处理，使去雾后的内河图像保留了更多的原始信息；另一方面，用高斯导向滤波算法对大气光图进行优化，大大降低了算法的复杂度，提高了计算速度。

实验结果表明，基于HSI颜色空间和滤波相结合的快速去雾方法，能够明显提高内河雾天退化图像的对比度，恢复后的内河图像具有更好的视觉效果，提高了闭路电视监控系统的可见度。

单幅图像快速去雾算法张弟;吴萍【摘要】目前去雾算法主要有通过暗原色和对图像颜色通道处理等方法,但是这些方法去雾效率不高,从而导致实用性不强,针对此弊端提出了一种基于单幅图像的快速去雾算法.大气光估计运用改进的暗通道方法,先对颜色通道进行最小滤波,然后取最小滤波的最大值作为大气光的估计值;透射率估计运用物理模型均值滤波,先根据数学模型转换,然后进行一次均值滤波,再用偏移值来修正带透射率的估计值.算法简单快速有效,具有实用性.对实验结果进行定性定量分析,证明与其他算法相比,所提算法具有更好的去雾效果和更快的处理速度.【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2019(055)010【总页数】6页(P213-217,249)【关键词】去雾;均值滤波;透射率【作者】张弟;吴萍【作者单位】华东师范大学计算机科学与软件工程学院,上海 200062;华东师范大学计算机科学与软件工程学院,上海 200062【正文语种】中文【中图分类】TP391.411 引言在视频监控、遥感、目标跟踪和自动驾驶等领域，都涉及到图像处理步骤。

这些户外图像处理系统的性能在极端天气下会受很大的影响。

在雾、霾天气下，物体表面的反射光会受到大气中微小粒子的吸收和散射，从而导致获得的图像细节模糊，色彩偏移，可视性弱，对后续的图像处理结果会有很大的影响。

因此，对图像去雾算法的研究就变得尤为重要。

而很多实际应用系统对实时性要求很高，所以快速去雾算法的研究极其重要。

目前图像去雾的研究算法有很多，但是主要分为两类：一类是基于图像增强的方法。

此方法主要是去除图像的噪声，提高图像的对比度，从而恢复出清晰无雾的图像。

但是此类方法没有考虑到形成有雾图像的过程，从而使得图像的细节部分会有所丢失。

基于图像增强的方法具有代表性的有直方图均衡化[1-2]、Retinex 算法[3-4]和同态滤波[5-6]。

另一类是基于图像复原的方法。

该方法基于雾天成像模型和假设条件，推导出模型中所需要的未知数，最后根据成像模型的逆过程得到去雾图像。

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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