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图像去雾过程中的噪声抑制方法

葛广一 魏振忠

葛广一, 魏振忠. 图像去雾过程中的噪声抑制方法[J]. 红外与激光工程, 2014, 43(8): 2765-2771.
引用本文: 葛广一, 魏振忠. 图像去雾过程中的噪声抑制方法[J]. 红外与激光工程, 2014, 43(8): 2765-2771.
Ge Guangyi, Wei Zhenzhong. Noise inhibition method during image dehazing process[J]. Infrared and Laser Engineering, 2014, 43(8): 2765-2771.
Citation: Ge Guangyi, Wei Zhenzhong. Noise inhibition method during image dehazing process[J]. Infrared and Laser Engineering, 2014, 43(8): 2765-2771.

图像去雾过程中的噪声抑制方法

基金项目: 

国家自然科学基金(61340054);国家重大科学仪器设备开发专项基金(2012YQ140032)

详细信息
    作者简介:

    葛广一(1989- ),男,硕士生,主要从事图像处理和模式识别方面的研究。Email:ge_gy@126.com

  • 中图分类号: TP391.4

Noise inhibition method during image dehazing process

  • 摘要: 大气中微小颗粒(如雾、霾等)的散射作用会使户外场景拍摄的图像发生退化,造成图像质量下降。图像去雾可以提升图像对比度,增加场景能见度,校正颜色失真,改善视觉效果。但是图像去雾经常会出现明显的噪声放大现象,尤其是无穷远处的天空区域最为严重。针对这一问题,提出了一种去雾过程中的噪声抑制方法。以传输率图像为指导,采用滤波半径变化的双边滤波对雾天图像进行模糊。再计算新的传输率图像,代入雾天成像模型,得到去噪后复原图像。结合噪声评价方法,实验结果验证了该方法的噪声抑制效果。
  • [1]
    [2] Fattal R. Single image dehazing[J]. ACM Transactions on Graphics, 2008, 27(3): 72-80.
    [3]
    [4] He K, Sun J, Tang X. Single image haze removal using dark channel Prior[J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2011, 33(12): 2341-2353.
    [5] Wang Sen, Pan Yuzhai, Liu Yi, et al. Image quality improvement of laser active imaging in fog[J]. Infrared and Laser Engineering, 2013, 42(9): 2392-2396. (in Chinese)
    [6]
    [7] Huang Lihong. Defogging method for degraded image[J]. Infrared and Laser Engineering, 2010, 39(5): 985-988. (in Chinese).
    [8] 王森, 潘玉寨, 刘一, 等. 提高雾天激光主动成像图像质量的研究[J]. 红外与激光工程, 2013, 42(9): 2392-2396.
    [9] Schechner Y,Averbuch Y. Regularized image recovery in scattering media[J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2007, 29(9): 1655-1660.
    [10]
    [11]
    [12] Tarel J, Hautire N. Fast visibility restoration from a single color or gray level image[C]//IEEE 12th International Conference on Computer Vision, 2009: 2201-2208.
    [13] 黄黎红. 退化图像的去雾方法[J]. 红外与激光工程, 2010, 39(5): 985-988.
    [14] Matlin E, Milanfar P. Removal of haze and noise from a single image[C]//SPIE, 2012, 8296: 82960T.
    [15]
    [16] McCartney E. Optics of the Atmosphere: Scattering by Molecules and Particles[M]. New York: John Wiley and Sons Inc, 1976.
    [17]
    [18] He K, Sun J, Tang X. Guided image filtering[J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2013, 35(6): 1397-1409.
    [19] Liu C, Szeliski R, Kang S, Lawrence C, et al. Automatic estimation and removal of noise from a single image[J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2008, 30(2): 299-314.
    [20]
    [21] Achanta R, Shaji A, Smith K, et al. SLIC superpixels compared to state-of-the-art superpixel methods[J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2012, 34(11): 2274-2282.
    [22]
    [23]
    [24]
    [25]
  • [1] 唐文娟, 戴群.  红外图像去雾领域研究方法综述 . 红外与激光工程, 2024, 53(2): 20230416-1-20230416-11. doi: 10.3788/IRLA20230416
    [2] 胡浩丰, 黄一钊, 朱震, 马千文, 翟京生, 李校博.  基于深度学习复杂环境的偏振成像技术研究进展(特邀) . 红外与激光工程, 2024, 53(3): 20240057-1-20240057-18. doi: 10.3788/IRLA20240057
    [3] 张骏, 朱标, 沈玉真, 张鹏.  基于引导滤波的多分支注意力残差红外图像去噪网络 . 红外与激光工程, 2022, 51(11): 20220060-1-20220060-11. doi: 10.3788/IRLA20220060
    [4] 李方舟, 赵耀宏, 向伟, 刘海峥.  基于改进非局部均值的红外图像混合噪声去除方法 . 红外与激光工程, 2019, 48(S1): 163-173. doi: 10.3788/IRLA201948.S128001
    [5] 崔光茫, 张克奇, 徐之海, 冯华君, 赵巨峰.  基于仿射重建和噪声散点直方图的图像噪声水平估计 . 红外与激光工程, 2018, 47(S1): 182-188. doi: 10.3788/IRLA201847.S126002
    [6] 宋颖超, 罗海波, 惠斌, 常铮.  尺度自适应暗通道先验去雾方法 . 红外与激光工程, 2016, 45(9): 928002-0928002(12). doi: 10.3788/IRLA201645.0928002
    [7] 蒋立辉, 符超, 刘雯箐, 熊兴隆.  基于自适应多尺度形态滤波与EMD的激光雷达回波信号去噪方法 . 红外与激光工程, 2015, 44(5): 1673-1679.
    [8] 徐冬, 孙蕾, 罗建书.  结合NAPCA 和复小波变换的高光谱遥感图像去噪 . 红外与激光工程, 2015, 44(1): 327-334.
    [9] 危璋, 冯新喜, 刘钊, 刘欣.  自适应非线性GM-PHD滤波及在无源跟踪中的应用 . 红外与激光工程, 2015, 44(10): 3076-3083.
    [10] 肖创柏, 赵宏宇, 禹晶, 杨普.  基于WLS的雾天交通图像恢复方法 . 红外与激光工程, 2015, 44(3): 1080-1084.
    [11] 刘涛, 张文平, 陈慧芳, 冯桂兰, 刘月明.  卡尔曼滤波在分布式拉曼光纤温度传感系统去噪中的应用 . 红外与激光工程, 2014, 43(5): 1643-1647.
    [12] 蒋立辉, 李猛, 熊兴隆, 冯帅.  探测因子优化的多尺度形态滤波器去噪方法 . 红外与激光工程, 2014, 43(2): 654-658.
    [13] 马媛花, 胡炳樑, 李然, 孙朗, 孙念, 王峥杰.  采用Gyrator变换的泰伯效应及图像去噪 . 红外与激光工程, 2014, 43(2): 665-670.
    [14] 张凌晓, 刘克成, 李财莲.  Tetrolet变换方块效应改善算法 . 红外与激光工程, 2014, 43(5): 1679-1684.
    [15] 张红英, 罗晓清, 吴小俊.  基于CHMM 的尖锐频率局部化Contourlet 域图像去噪 . 红外与激光工程, 2014, 43(7): 2341-2348.
    [16] 王晓飞, 侯传龙, 阎秋静, 张钧萍, 汪爱华.  基于相关向量机的高光谱图像噪声评估算法 . 红外与激光工程, 2014, 43(12): 4159-4163.
    [17] 王华, 曹剑中, 王华伟, 郭惠楠, 赵晓冬, 刘广森.  基于估计方法的CMOS图像传感器列固定模式噪声校正方法 . 红外与激光工程, 2013, 42(7): 1928-1932.
    [18] 贺明, 王亚弟, 贺菁, 陈向军, 路建方, 寇广, 沈鹏.  双边滤波直方图均衡的非均匀性校正算法 . 红外与激光工程, 2013, 42(10): 2620-2624.
    [19] 王森, 潘玉寨, 刘一, 杨宝森, 曲士良.  提高雾天激光主动成像图像质量的研究 . 红外与激光工程, 2013, 42(9): 2392-2396.
    [20] 吴坤, 张合新, 孟飞, 陈聪.  激光主动成像图像噪声抑制方法 . 红外与激光工程, 2013, 42(9): 2397-2402.
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出版历程
  • 收稿日期:  2013-12-11
  • 修回日期:  2014-01-14
  • 刊出日期:  2014-08-25

图像去雾过程中的噪声抑制方法

    作者简介:

    葛广一(1989- ),男,硕士生,主要从事图像处理和模式识别方面的研究。Email:ge_gy@126.com

基金项目:

国家自然科学基金(61340054);国家重大科学仪器设备开发专项基金(2012YQ140032)

  • 中图分类号: TP391.4

摘要: 大气中微小颗粒(如雾、霾等)的散射作用会使户外场景拍摄的图像发生退化,造成图像质量下降。图像去雾可以提升图像对比度,增加场景能见度,校正颜色失真,改善视觉效果。但是图像去雾经常会出现明显的噪声放大现象,尤其是无穷远处的天空区域最为严重。针对这一问题,提出了一种去雾过程中的噪声抑制方法。以传输率图像为指导,采用滤波半径变化的双边滤波对雾天图像进行模糊。再计算新的传输率图像,代入雾天成像模型,得到去噪后复原图像。结合噪声评价方法,实验结果验证了该方法的噪声抑制效果。

English Abstract

参考文献 (25)

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