基于颜色校正和明暗通道的沙尘降质图像增强算法

针对沙尘天气下拍摄的图片中存在的颜色偏移、对比度低等问题,提出了一种沙尘降质图像增强算法.该算法由基于高斯模型的偏色校正和基于暗通道和亮通道的对比度增强2个部分组成.首先根据沙尘降质图像的RGB 3个通道直方图的分布特点,使用高斯模型分别对各通道进行建模,从而进行颜色调整,解决沙尘图像的偏色问题,其次采用暗通道先验去雾的原理,结合亮通道,计算像素级的大气光值,然后对透射图和大气光值进行优化,从而恢复出清晰的无沙尘图像,最后实验结果表明本文算法可以较好地提高沙尘降质图像的重建主观质量,并保持良好的色彩保真度和亮度.

基于直方图均衡化与MSRCR的沙尘降质图像增强算法

针对沙尘天气下图像色彩偏移严重及对比度低等问题,提出一种基于直方图均衡化与带色彩恢复的多尺度视网膜(MSRCR)增强的沙尘降质图像增强算法。通过偏色校正和图像增强两个步骤进行图像恢复,将RGB图像各通道预处理后利用限制对比度自适应直方图均衡方法得到校正后的图像,对图像采用双边滤波进行降噪处理,通过MSRCR算法进一步解决色彩失衡问题。由于处理后的图像对比度较低,存在一定色偏,利用伽马校正和基于图像分析的偏色检测及颜色校正方法进行处理得到最终结果。对大量沙尘降质图像进行仿真实验,结果表明,该算法能够有效处理不同偏色程度的沙尘图像,不仅提高了图像的对比度,而且有效避免了图像颜色偏移现象,相比GCANet、MSRCR等算法,平均时间效率提升了46.2%~94.7%。

基于偏色校正和信息损失约束的沙尘暴降质图像增强算法

为了解决沙尘暴环境下拍摄的图像中存在的颜色偏移、对比度低等降质问题,提出基于偏色校正和信息损失约束的沙尘降质图像增强算法,主要包含偏色校正和对比度增强2个模块,在偏色校正模块中,通过分析沙尘降质图像的RGB 3个通道直方图分布特点,提出一个改进的基于高斯模型的偏色校正算法;在对比度增强模块中,通过结合基于暗通道先验和信息损失约束算法,提出一种基于大气散射模型的对比度增强算法.为了验证算法的有效性,通过与4种已有算法的大量实验结果对比发现:文中算法不但能够很好地增强不同种类的沙尘降质图像的对比度,而且可以有效地避免图像偏色现象,并且保持良好的色彩保真度和合适的亮度.