涉及景深的雾天图像增强的偏微分方程模型

提出了一种新的雾天交通图像增强算法,对大气物理散射模型两边同时取梯度,得到原始图像与无雾图像梯度场之间的关系,将无雾图像的恢复转化成梯度能量泛函求极值问题,由变分得到图像增强的偏微分方程模型。通过暗原色先验,得到块透射率和点透射率,用快速小波变换分解的方法将块透射率的低频和点透射率的高频融合计算得到透射率,最后用有限差分法求解欧拉方程获得无雾图像。仿真实验结果表明该算法能够有效提高图像的质量。

基于暗原色理论和自适应双边滤波的煤矿尘雾图像增强算法

针对煤矿井下存在大量煤尘、水雾导致获取的视频图像伴有大量的噪声、分辨率低、模糊的问题,提出了一种基于暗原色理论和自适应双边滤波的煤矿尘雾图像增强算法。基于暗原色先验理论,采用自适应双边滤波代替softmatting过程来求取精细透射率图,并根据煤矿井下特殊环境,从新的角度求取全球大气光值、粗略透射率图,并根据图像退化模型实现图像的去噪。实验结果表明,对于分辨率为1 024×576的图像处理时间为1.9 s,与He算法(HE K,SUN J,TANG X.Single image haze removal using dark channel prior.IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence,2011,33(12):1-13.)相比,运行效率提高了5倍。与直方图均衡法等算法相比,所提算法有效增强了图像细节、边缘,整体上更加适合人类视觉和视频监控的要求。