基于暗原色融合和维纳滤波的单幅图像去雾

针对在雾霾等恶劣天气下捕获的户外场景图像对比度降低、颜色失真等问题,对基于暗原色先验的去雾方法进行改进,应用小波变换将块暗原色和点暗原色进行融合后,得到新的透射率估计,并利用自适应维纳滤波细化透射率.同时提出了四分加权法重新估计大气光,使得大气光更具鲁棒性.实验结果表明,本文方法不仅能有效恢复清晰的无雾图像,而且能够大幅提升运行速度,便于实时应用.

基于透射率归一化的弱光图像增强

针对阴天或夜晚等弱光条件下拍摄的图像具有低信噪比、低对比度、强噪声等问题,在暗原色先验理论去雾框架下,提出了一种基于透射率归一化的弱光图像增强方法.首先,针对弱光图像的特点,简化弱光图像增强模型;然后,用点暗原色取代块暗原色求取透射率,并利用局部维纳滤波进行细化,以保留更多图像的细节;最后,由弱光图像直接对透射率进行归一化即可得到增强图像.实验结果表明,该方法运算简单,可有效增强弱光图像,且能保留更多的图像细节.

基于色调映射和暗通道融合的弱光图像增强

针对阴天或夜晚等弱光条件下拍摄的图像具有亮度低、对比度低和细节模糊等问题,提出了一种基于色调映射和暗通道融合的弱光图像增强方法.首先,根据弱光及其反转图像的特点,提出面向弱光图像的透射率估计方法,进而获得场景深度信息,并将其融入色调映射函数设计;同时利用暗通道图像区分光源区域,以修正色调映射函数参数,使其能够根据场景深度自适应调整图像亮度;另一方面,增强后的暗通道图可有效突出图像的细节信息,将经过色调映射后的V通道图像和暗通道图进行加权融合,得到最后的增强结果.实验结果表明,本文方法不仅显著改善图像亮度、增强对比度、恢复出更多的图像细节,还能有效去除块效应和晕轮伪影,视觉效果理想.