图像去雾算法

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。

暗通道去雾算法的c++实现摘要：1.暗通道去雾算法概述2.暗通道去雾算法的C++实现3.C++实现的优点与局限性4.未来发展趋势正文：一、暗通道去雾算法概述暗通道去雾算法是一种基于图像暗通道优先的图像去雾方法，该算法由何凯明博士提出，并在2009 年CVPR（计算机视觉和模式识别国际会议）上获得最佳论文奖。

该算法主要针对图像中的雾天效应，通过统计分析大量户外自然景物图片，发现晴空图像的非天空部分的局部区域内，存在一些像素至少一个颜色通道具有很低的值，该区域内各个通道的最小值接近零。

利用这一规律，可以有效地去除图像中的雾气，提高图像质量。

二、暗通道去雾算法的C++实现暗通道去雾算法的C++实现主要包括以下几个步骤：1.读取图像并转换为灰度图像2.对灰度图像进行最小值滤波，得到暗通道图像3.计算暗通道图像的透率4.根据透率恢复原始图像三、C++实现的优点与局限性C++实现的优点：1.代码结构清晰，易于理解2.利用C++的性能优势，计算速度较快3.可以方便地与其他图像处理库（如OpenCV）结合使用局限性：1.实现过程中需要处理大量图像数据，计算量较大2.如果处理大型图像，可能会导致内存不足3.算法本身具有一定的局限性，可能不适用于所有类型的雾天图像四、未来发展趋势随着深度学习和人工智能技术的发展，图像去雾算法在未来将取得更大的突破。

例如，可以尝试将深度学习技术应用于去雾算法，提高去雾效果；另外，也可以研究更加智能的算法，使其能够自动适应不同的雾天图像，提高去雾效果。

综上所述，暗通道去雾算法的C++实现具有一定的优点，但仍存在一些局限性。

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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
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。

结合直方图均衡化和暗通道先验的单幅图像去雾算法研究结合直方图均衡化和暗通道先验的单幅图像去雾算法研究摘要：近年来，图像去雾技术在计算机视觉领域受到了广泛关注。

针对单幅图像去雾问题，本文提出了一种结合直方图均衡化和暗通道先验的图像去雾算法。

该算法通过对图像进行直方图均衡化处理，提高图像的对比度和亮度。

同时，利用暗通道先验原理，对图像中的雾霾信息进行估计和剔除。

实验证明，本文提出的算法不仅能够有效去除图像中的雾霾，还能够保持图像的细节和色彩信息。

1. 研究背景随着计算机视觉和图像处理技术的不断发展，图像去雾技术成为了重要的研究方向。

在很多应用领域，如无人驾驶、监控系统等，清晰的图像对于实时处理和决策都至关重要。

传统的图像去雾算法主要利用了深度信息或者图像亮度信息来进行去雾处理，但是这些算法在实际应用中存在一些问题，如对雾霾密度和光照条件的依赖性较强等。

2. 直方图均衡化的原理直方图均衡化是一种常见的图像增强方法，主要通过调整图像的亮度分布，提高图像的对比度和视觉效果。

对于去雾问题，直方图均衡化可以帮助提高图像的亮度，减少雾霾对于图像的干扰。

因此，在本文的算法中将直方图均衡化应用到图像去雾过程中。

3. 暗通道先验的原理暗通道先验是一种通过图像中的暗通道信息来估计雾霾密度的方法。

通过观察图像中暗区域的像素值，可以得到一个关于雾霾程度的估计。

暗通道先验的原理是，自然界中，大部分的室外场景都存在较暗的像素，即使在有雾的情况下，这些暗像素也具有较小的值。

因此，通过计算图像中每个像素点在RGB三个通道的最小值，可以得到一个描述雾霾密度的暗通道图像。

在本文的算法中，利用暗通道先验原理估计图像中的雾霾信息。

4. 结合直方图均衡化和暗通道先验的图像去雾算法本文的算法主要包含图像预处理和去雾处理两个步骤。

首先，对输入图像进行直方图均衡化处理，提高图像的亮度和对比度。

然后，利用暗通道先验原理估计图像中的雾霾信息。

具体步骤如下：步骤1: 对输入图像进行直方图均衡化处理。