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公开(公告)号：CN107274369B
公开(公告)日：2020-06-26
申请号：CN201710458571.3
申请日：2017-06-16
Applicant: 南京信息职业技术学院
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于频域分解的单幅图像去雾加速方法，具体包括以下步骤：第一步，获取有雾图像；第二步，对有雾图像进行k层小波分解，获得1个低频分量Il和k个高频分量第三步，使用图像去雾方法对低频分量Il进行去雾处理，得到去雾低频分量；第四步，利用尺寸调节模型分别对k个高频分量进行处理，获得k个新高频分量；第五步，将获得的去雾低频分量和k个新高频分量进行小波重构，获得去雾后的图像。与现有图像去雾方法相比，本发明方法计算时间短，计算效率高，适合用于实时图像去雾处理。
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公开(公告)号：CN107203981B
公开(公告)日：2019-10-01
申请号：CN201710458620.3
申请日：2017-06-16
Applicant: 南京信息职业技术学院
Abstract: 本发明提出一种基于雾气浓度特征的图像去雾方法，包括：求取有雾图像中每个像素的雾气浓度特征值；基于雾气浓度特征值，利用图像分割方法将有雾图像分割获得子场景集；在子场景集中筛选出类天空区域；选择类天空区域中饱和度分量最低的前1％的像素组成候选像素集，选择候选像素集中亮度分量最大的前10％的像素作为大气光区域，求取大气光区域中所有像素的强度均值作为全局大气光值；求取有雾图像中每个像素的透射率；根据全局大气光值和透射率得到去雾图像。本发明方法在去雾处理过程中能准确定位大气光区域，不易受有雾图像中高亮噪声点或干扰物的影响，从而得到准确的全局大气光值，获得更好的去雾效果，用于各种有雾图像的去雾，鲁棒性好。
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公开(公告)号：CN107203981A
公开(公告)日：2017-09-26
申请号：CN201710458620.3
申请日：2017-06-16
Applicant: 南京信息职业技术学院
Abstract: 本发明提出一种基于雾气浓度特征的图像去雾方法，包括：求取有雾图像中每个像素的雾气浓度特征值；基于雾气浓度特征值，利用图像分割方法将有雾图像分割获得子场景集；在子场景集中筛选出类天空区域；选择类天空区域中饱和度分量最低的前1％的像素组成候选像素集，选择候选像素集中亮度分量最大的前10％的像素作为大气光区域，求取大气光区域中所有像素的强度均值作为全局大气光值；求取有雾图像中每个像素的透射率；根据全局大气光值和透射率得到去雾图像。本发明方法在去雾处理过程中能准确定位大气光区域，不易受有雾图像中高亮噪声点或干扰物的影响，从而得到准确的全局大气光值，获得更好的去雾效果，用于各种有雾图像的去雾，鲁棒性好。
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公开(公告)号：CN107274369A
公开(公告)日：2017-10-20
申请号：CN201710458571.3
申请日：2017-06-16
Applicant: 南京信息职业技术学院
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于频域分解的单幅图像去雾加速方法，具体包括以下步骤：第一步，获取有雾图像；第二步，对有雾图像进行k层小波分解，获得1个低频分量Il和k个高频分量第三步，使用图像去雾方法对低频分量Il进行去雾处理，得到去雾低频分量；第四步，利用尺寸调节模型分别对k个高频分量进行处理，获得k个新高频分量；第五步，将获得的去雾低频分量和k个新高频分量进行小波重构，获得去雾后的图像。与现有图像去雾方法相比，本发明方法计算时间短，计算效率高，适合用于实时图像去雾处理。
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