双边滤波与暗通道结合的图像保边去雾算法

发布时间：2018-02-27 00:20

  本文关键词： 图像去雾 暗通道 双边滤波 大气散射 边缘细节　出处：《中国图象图形学报》2017年02期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：目的图像去雾领域越来重视去雾过程中对图像边缘细节的恢复和保护,针对现有主流的基于模型的有雾图像复原算法,基本都是对介质透射率进行直接求解,即先预估透射率,再细化抠图,运算量很大的问题,提出利用双边滤波方式进行介质透射率的间接求解,用以简化去雾算法时间复杂度。方法利用双边滤波方式对介质透射率的求解,是先估算出较精确的大气散射函数及大气光值,然后间接求出透射率,其避免了采用软件抠图的方式对介质透射率进行细化的过程,提高了算法的时效性。结果选取两组户外有雾图像进行实验,并从得出的透射率图、复原效果及运算时间进行了对比分析。本文算法能得到较为清晰的透射率分布图,并且改善了预估透射率图中的块状现象;本文算法对透射率细化的同时,还起到了平滑图像边缘的效果;耗时方面,本文算法对大小为608×456像素的图像恢复耗时为1.803 s。结论本文算法对有雾图像进行全局清晰化处理的同时,重点恢复有雾图像的局部细节,复原结果能更好地保持图像边缘的效果,更适合运用到基于图像检测类的系统中去。
[Abstract]:Aim in the field of image de-fogging, more and more attention is paid to the restoration and protection of image edge details in the process of de-fogging. In view of the existing mainstream model-based image restoration algorithms, the transmissivity of the medium is basically solved directly, that is to say, the transmittance is estimated first. In order to simplify the time complexity of de-fogging algorithm, a two-sided filter is proposed to solve the transmittance of the medium in order to simplify the time complexity of the de-fogging algorithm. First, the more accurate atmospheric scattering function and atmospheric light value are estimated, and then the transmittance is calculated indirectly, which avoids the process of using software matting to refine the transmittance of the medium. Results two groups of outdoor foggy images were selected for experiment, and the results were compared and analyzed from the transmissivity map, restoration effect and operation time. It also improves the block phenomenon in the predictor transmittance map. The algorithm has the effect of smoothing the edge of the image while thinning the transmittance. It takes 1.803 s for the image restoration with 608 脳 456 pixels in this paper. Conclusion the algorithm can restore the local details of the fogged image while the global clarity of the fogged image is carried out, and the result of restoration can keep the edge of the image better. It is more suitable to be applied to the system based on image detection class.
【作者单位】： 南昌航空大学计算机视觉研究所;
【基金】：国家自然科学基金项目(61165011,61662049) 江西省青年科学基金项目(20132BAB211021)~~
【分类号】：TP391.41

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1540320