避免图像去雾算法中吃天空部分出现了增强的同一栽简单方法美学原理。

  即当HSV空间,对V分量举办CLAHE增强,然后于转换来RGB空间,这种办法对有些图像确实发生特别肯定的增进效能,不过出来图或还要会晤增进噪音,因而要冲实际情形选取性的拍卖吧。

  为了增进速度,也堪运用自在何这篇杂谈的辨析的博文中的艺术,进行下采样处理,然后于达到采样。

   
 美学原理 1

美学原理 2 美学原理 3 美学原理 4

   
 5、对界别后的觊觎举行高斯羽化处理(可选的)。

****************************笔者:
laviewpbt   时间: 2014.8.12    联系QQ:  33184777
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 以舆论的结尾,作者吧涉了去雾的图像呈现相比昏暗,为是,做了弹指间处理:

   
 1、将图像转换为灰度:那里呢保留更多之边缘音讯,可以设想下具有比较度保留功用或显明性保留效率的有的去色算法。

  

 

     
第七步是一些叫全体包含在始祖中还免吃认为是天空之稍区域上加到天空蒙。

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            稍作去噪                                 初始天空识别                           
          举办羽化

  有以上相比可见,在珍爱了天上之时节,和圆交接的地方的去雾程度为适用的享有弱化。

     
第二步则设定一个阈值来开始判断某处是否属天空,这一个阈值作者取的凡0.02,量化到unsigned
char范围虽然着力对应5。

   
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 2、求灰度图像的梯度音信(其实尽管好据此常用之组成部分边缘检测算子实现);

1、 立异的遵照暗原色先验的图像去雾算法
作者: 蒋建国\侯天峰\齐美彬  
伊兹密尔矿业大学 2011

     
在经典的几乎种去雾算法中,包括何凯明的暗通道去雾、Tarel的基于中值滤波的去雾以及部分依据其他边缘保留的主意被,都出一个普遍存在的问题:即针对天部分处理的不佳,天空往往会并发较丰富之面积之纹理及分块现象。究其首要性缘由,仍然坐天部位多是无合乎暗通道去雾先验这多少个前决条件的。如今,针对当下等同题材,我查找到的要紧有以下几篇稿子展开了拍卖:

  DarkChannel[Y]= (SkyPresrve *
Sky[Y] + DarkChannel[Y] * (255 – Sky[Y])) / 255 ;    

美学原理,     
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  其中SkyPresrve就好像于杂文的稳透射率值,是用户指定的,在上式中,若Sky[255],即完全属于天空,则改点的透射率即为固定值,若Sky[Y]=0,即完全无属天空,统计式的价值不更换,不影响健康去雾。

  对及时多少个步骤我举行了粗糙的点评吧。

     
倘若K取值为0,则一定给原有之透射率公式。

   
 3、对梯度消息举办适宜的去噪和滤波;

 
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  一切片黑,由此,完全无影响结果。

   
 4、遵照设定梯度阈值和亮度阈值对梯度信息举办分;

 
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第三步对始发的境界举办下有些范围之恢弘。

   
 个人认为,除了第一步、第二步、第四步有必要他,其他的免需如此处理。特别是第五步的拍卖会招天空部位的漏检。比如下面的流水线示意图的原图,假使就此上述办法自然会导致左上角处小有天空完全不见不见。另外一个问题便,联通区域之计量仍然比耗时的。

   
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当|I(x)-A|<k时,认为这区域或是天空,重新总结透射率(扩大透射率),|I(x)-A|>k处,则当是抱暗通道先验的区域,透射率不转换。

               原图                                    何的去雾                             本文结果(SkyPresrve
=100)

   
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得到天空区域后,原文作者将圆区域之透射率图统一之装成了一个固定值,我认为这样不佳,仍然应当因具体的价值做适当的更正。
在自我上述的操作着,拿到的空去区域是一样契合蒙版图,某个点并不一定是一心属于天空要全不属。由此,我即便得因这值来+
暗通道求得的价值举行一下Alpha夹,如下所示:

 

   
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美学原理 26

 对于这一个基本不有天空的觊觎,检测的结果如下:

     
上边的做法是比较合理之,因为相似境况下殊气光A的取值和国君部分应是深相近的,而那一个符合暗通道的地点则离家天空,关于这算法的效能,我在自家之《Single
Image Haze Removal Using Dark Channel
Prior》一和境遇图像去雾算法的规律、实现、效果(速度可实时)
同平和之实例工程被曾经提供了测试程序。

      2、Single image dehazing Algorithms
based on sky region segmentation, 2013  王广义
 南宁工业大学(这首作品似乎要交全校里才会下载);

     我的做法是: 

     
 第二首小说的思绪则是展开天空分割。对私分后底点滴片段透射率做不同的拍卖,那么这的首要就在国君特征的提取。作者原文是经以下四只步骤来落实的。

 
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其余关于大气光值A的揣摸,杂谈提出了因为博的天空部位的像素的平均值作为A,这也是丰富合情之,然则于实质上处理时,针对有些完全无空部分的图像,可能检测到的天幕区域至极有点(显然属于误检,不过程序不知晓的),这一个时刻坐之吧大气光值,也是无创设的。为者,我的处理模式先算天空部位总计的A值,然后在检测天空像素占整个图像的比例,假如比例小于5%,则如故因为什么凯明这种统计A的法门举行。

     
作为相比较,我们在吃起几帧图的天空的辨识效能:

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第四步对分后的希冀的每个联通区域总结其原来图像于针对承诺地点的像素的平分亮度,假设超出阈值T则保留,T这里作者取0.81,对诺整数205横。

  示例程序:http://files.cnblogs.com/Imageshop/HazeRemovalWithSkyRecognition.rar

     
还有同步,杂谈呢关系了,就是这一个校正的步子都必须在refine阶段前做,简单的游说,就是用在拓展导向滤波前召开。这样用导向滤波的平整功用,可以拿天空及非天空分界部位的免平易现象自然水平达到弥补掉);

     
第五步取符合第四步条件的卓殊老的联通区域作为识别的空区域。

              原图                                    灰度图                                  梯度音讯

    整个流程的示意图如下所示:

      第一首作品扩张了一个可控参数K,
用来调节每个像素处的透射率:

   
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第一步我认为极有价,直接在原来数据判断天空不是好好做,作者考察到天上部分完全来说是比平的,也即是相邻像素之间转变不老,因而用梯度来代表虽另行便于辨认,梯度值更小则申明图像这无异块越滑。

     
作为比,大家为闹直接用何的章程贯彻的意义跟用天空识别术处理的相比效果:

 

     
第六步是为防部分漏检点,把在天宇区域广阔的有如从在更为拓展辨认,符合条件的虽加以到天区域受到。