改进的彩色图像去雾效果评价方法

针对当前对图像去雾效果评价的不足,提出了一种改进的评价彩色图像去雾效果的方法。该方法同时考虑了对图像边缘的评价以及对颜色失真的评价,基于图像雾化的大气散射模型,通过将原始图像转换到相对色彩空间,提出了度量颜色失真的标准;结合对比度增强的评价方式,提出了一个统一的评价指标,从而实现很好地给出一个符合人眼视觉判断的客观评价结果。实验中基于多种去雾算法的去雾结果,对基于可见边比的评估方法、CNC评价指标和本文提出的评价指标进行了对比,结果表明本文改进的评价标准能更好地体现去雾的质量,获得与视觉判定更加接近的结论。

自适应暗通道先验去雾算法

基于暗通道先验的图像去雾算法是一种简单有效的图像去雾算法,但该算法在处理较高分辨率的图像时,时间复杂度较高,复原后的图像亮度偏低,且在处理具有大面积白色明亮区域图像时存在色彩失真的问题。针对这些问题,本文提出改进的自适应暗通道先验去雾算法,新算法引入自适应的指导滤波法代替原算法中的软抠图法,提高算法的计算效率的同时获得最优滤波窗口半径。同时,新算法还通过改进透射率图估计方法,弱化对明亮区域的去雾处理,避免过增强,并调整图像亮度,优化去雾结果。通过合成雾图和真实场景雾图实验验证了新算法的有效性。合成雾图实验中采用全参考评价方式,在清晰的无雾场景上模拟雾的形成,计算加雾前与使用不同算法去雾后图像的绝对差值进行比较。真实场景雾图实验中,采用基于人类视觉感知的CNC(contrast-naturalness-colorfulness)综合评价体系,计算同一雾图在不同算法去雾后图像的CNC指数。实验结果表明,在相同图像分辨率条件下,本文提出的自适应算法不仅去雾后图像视觉效果更加理想,而且处理时间大为减少。