暗通道中值滤波算法总结

透射率t的一些定义和解释：Thefractiontiscalledthetransmissionandexpressestherelativeportionoflightthatmanagedtosurvivetheentirepathbetweentheobserverandasurfacepointinthescene,atr(d),withoutbeingscattered.t=exp(-kd(x,y)),0<t<1.-我的理解，就是从人的角度看时，物体的可见度。kisthescatteringcoefficientoftheatmosphere.J(x)t(x)indicatesthatthesceneradiance(J)isattenuatedexponentiallywiththescenedepthd.当没有fog的时候，暗通道全黑，t=exp(-kd(x,y))接近于1，表示透射性非常好当有fog的时候，在有雾部分，暗通道明显变白，t下降(可见度下降)I(x)=J(x)t(x)+A(1-t(x))J(x)t(x)--iscalleddirectattenuation.DirectattenuationdescribesthesceneradianceanditsdecayinthemediumA(1-t(x))--iscalledairlightorwhiteatmosphericveil，大气光幕或者雾浓度，它跟透射率t成反比，雾浓度越高，透射率t越低.中值滤波的方式来去雾FastVisibilityRestorationfromaSingleColororGrayLevelImage网址：http://perso.lcpc.fr/tarel.jean-philippe/visibility/简单的来说，算法的流程可描述如下：定义F(X)=A(1-t(x))，称之为大气光幕或者为雾浓度。SZM:注意这跟he的透射率t图是两码事，计算m—*，并使用和何博士论文中类似的方式计算全局大气光值A。SZM:M(X)就是暗通道dc计算！*.：=""•*〜—，即对m(x)进行中值滤波。SZM:注意A(x,y)不是大气光，而是中值滤波后的暗通道dc2,而何凯明用的是最小值滤波计算卜—！…'，注意式子中的绝对值。SZM:B(x,y)=dc2-median(ldc-dc2l)计算… ，式中p为控制去雾程度的因子，取值范围［0,1］。SZM:去雾控制因子P--取值范围［0,1］，就是何凯明文章中的去雾系数w.欢)=砰)—g).6、通过式子 -获得去雾后的图像。SZM:注意上式中的A是指大气光，可以根据he的论文来求得A.计算F(X)=A(1-t(x))的过程确没有涉及到大气光A，很是无语啊。在代码实现上，个人感觉没有什么难点，先求暗通道，然后就是几个中值滤波或者是双边滤波，求全局大气光的过程还涉及到最小值滤波创新点：先对暗通道dc，进行中值滤波，得到del=median(dc)dc2=del+median(|dc-dc1|)%我实际测试中，这条语句去掉，效果反而更好dc2=max(min(p*dc2,dc),0)——必须满足约束条件：0<=dc2<=dc,非常重要!！！双边滤波或者均值滤波的思想，就是把median函数换成双边滤波或均值滤波即可函数即可中值滤波文章网址：blogs.cOm/Imageshop/p/3458963.html/link?url=ZoNmd4noFbWZOGKCHus4anP83t8gcc0xWDu9QCfgQuzwn7LxUoBbZmMxrUAFYM3_YEMoQH3DdvYD8j1hdcHt5Wz4LhdvDe4_GZYXrqCYco3双边滤波：联合双边滤波求透射率图/link?url=tiFENHr_Oq6qQ7c6Vt_5RAmnSPLRxQ40RVOZ8zVNvdDplGM0_8O_CfecZOYjYoGTJGwV-F-Qq1Y8eiwbwV0nzsYmbz_hkC2OwDiBvt7XGKa/lifeitengup/article/details/8902326/pages/labsite/2006/psych221/projects/06/imagescaling/bilati.html均值滤波去雾介绍：blogs.cOm/Imageshop/p/3410279.html高斯模糊滤波去雾： 其实也一样 2.4去雾后图像亮度的调整去雾后图像整体亮度偏暗,须进行亮度的调整以提高图像质量,采用标准差截断法E进行亮度调整.对于给定的颜色饱和阈值、上(。，1),在R,g,b3个颜色通道内分别计算出最大、最小分位数X‘设各颜色通道值域为-0小，遍1，则亮度增强后图像为， /[jy)-瓜讪]汉(〈心-膈)RJ,y)= : 一— +以川Jrnjx"Jinin(14)从我目前的了解来看，GIMP的contrast-retinex.c文件里使用的算法很好，效果也很好。他直接从量化的方式上入手，引入了均值和均方差的概念，再加上一个控制图像动态的参数来实现无色偏的调节过程，简要描述如下。分别计算出Log[R(x,y)]中R/G/B各通道数据的均值Mean和均方差Var(注意是均方差)利用类似下述公式计算各通道的Min和Max值。Min=Mean-Dynamic*Var;Max=Mean+Dynamic*Var;对Log[R(