图像去雾-图像去雨(matlab/python代码+教程)

看到许多小伙伴想进行图像去雨,图像去雾的任务,由于以前进行了此类项目,所以在此书写博客进行交流。

去雨前言

从静止图像中去除雨水是一项复杂且具有挑战性的任务。雨滴仅影响图像的很小区域,因此导致确定应考虑哪个区域和不应考虑哪个区域的混乱。 其他市面算法如FFT去雨也已经实现!

在本文中,已经实现了一种新技术,该技术有效地使用L0梯度最小化方法来去除雨像素。

  1. 最小化技术可以全局控制图像中产生多少非零梯度。该方法与局部特征无关,而是全局定位重要边缘。
  2. 保留了这些显着的边缘,并且减少了低振幅和微不足道的细节。以这种方式去除雨像素。
  3. 最后,使用直方图调整技术增强了雨水去除的图像的强度,以获得更好的对比度图像。实验结果表明,该算法在去除图像去雨方面有良好的效果

算法流程

去雨代码部分

python 复制代码
clear;
close all;
I=imread('youwutu.jpg'); %读入图像
R=I(:,:,1);% 取输入图像的R分量
[N1,M1]=size(R);
R0=double(R);% 对R分量进行数据转换,并对其取对数
Rlog=log(R0+1);
Rfft2=fft2(R0);% 对R分量进行二维傅里叶变换
sigma=250;% 形成高斯滤波函数
F = zeros(N1,M1);
for i=1:N1
for j=1:M1
F(i,j)=exp(-((i-N1/2)^2+(j-M1/2)^2)/(2*sigma*sigma));
end
end
F=F./(sum(F(:)));
Ffft=fft2(double(F)); %对高斯滤波函数进行二维傅里叶变换
DR0=Rfft2.*Ffft;  %对R分量与高斯滤波函数进行卷积运算
DR=ifft2(DR0);
DRdouble=double(DR); %在对数域中,用原图像减去低通滤波后的图像,得到高频增强图像
DRlog=log(DRdouble+1);
Rr=Rlog-DRlog;
G=I(:,:,2);   % 取输入图像的G分量
[N1,M1]=size(G);
G0=double(G);  %对G分量进行数据转换,并对其取对数
Glog = log(G0+1);
Gfft2=fft2(G0);  %对G分量进行二维傅里叶变换
sigma=250;
for i=1:N1
for j=1:M1
F(i,j)=exp(-((i-N1/2)^2+(j-M1/2)^2)/(2*sigma*sigma));
 end
end
F = F./(sum(F(:)));
Ffft=fft2(double(F));  %对高斯滤波函数进行二维傅里叶变换
DG0=Gfft2.*Ffft;  %对高斯滤波函数进行二维傅里叶变换
DG=ifft2(DG0);
DGdouble=double(DG); %在对数域中,用原图像减去低通滤波后的图像,得到高频增强图像
DGlog=log(DGdouble+1);
Gg=Glog-DGlog;
EXPGg=exp(Gg); %取反对数,得到增强后的图像分量
MIN = min(min(EXPGg)); %对增强后的图像进行对比度拉伸增强
MAX = max(max(EXPGg));

 end
end

去雨结果 matlab 展示


图像去雾

去雾概述

  1. 暗通道先验:首先说在绝大多数非天空的局部区域里,某一些像素总会有至少一个颜色通道具有很低的值,也就是说该区域光强是一个很小的值。

  2. 所以给暗通道下了个数学定义,对于任何输入的图像J,其暗通道可以用下面的公式来表示:图片其中表示彩色图像每个通道,表示以像素X为中心的一个窗口。

  3. 要求暗通道的图像是比较容易的,先求出每个像素在3个通道的最小值,存到一个二维Mat中(灰度图),然后做一个最小值滤波,滤波的半径由窗口大小决定,这里窗口大小为,公式表示为,其中表示滤波半径。

    图片暗通道先验理论得出的结论,这个我不知道如何证明,不过论文给出了几个原因:

  • a)汽车、建筑物和城市中玻璃窗户的阴影,或者是树叶、树与岩石等自然景观的投影;
  • b)色彩鲜艳的物体或表面,在RGB的三个通道中有些通道的值很低(比如绿色的草地/树/植物,红色或黄色的花朵/叶子,或者蓝色的水面)

去雾代码:

计算雾化图像的暗通道

python 复制代码
def DarkChannel(img, size=15):
    """
    暗通道的计算主要分成两个步骤:
    1.获取BGR三个通道的最小值
    2.以一个窗口做MinFilter
    ps.这里窗口大小一般为15(radius为7)
    获取BGR三个通道的最小值就是遍历整个图像,取最小值即可
    """
    r, g, b = cv2.split(img)
    min_img = cv2.min(r, cv2.min(g, b))
    kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (size, size))
    dc_img = cv2.erode(min_img, kernel)
    return dc_img

估算全局大气光值

python 复制代码
def GetAtmo(img, percent=0.001):
    """
    1.计算有雾图像的暗通道
    2.用一个Node的结构记录暗通道图像每个像素的位置和大小,放入list中
    3.对list进行降序排序
    4.按暗通道亮度前0.1%(用percent参数指定百分比)的位置,在原始有雾图像中查找最大光强值
    """
    mean_perpix = np.mean(img, axis=2).reshape(-1)
    mean_topper = mean_perpix[:int(img.shape[0] * img.shape[1] * percent)]
    return np.mean(mean_topper)

估算透射率图

python 复制代码
def GetTrans(img, atom, w):
    """
    w为去雾程度,一般取0.95
    w的值越小,去雾效果越不明显
    """
    x = img / atom
    t = 1 - w * DarkChannel(x, 15)
    return t
 
 
def GuidedFilter(p, i, r, e):
    """
    :param p: input image
    :param i: guidance image
    :param r: radius
    :param e: regularization
    :return: filtering output q
    """
    # 1
    mean_I = cv2.boxFilter(i, cv2.CV_64F, (r, r))
    mean_p = cv2.boxFilter(p, cv2.CV_64F, (r, r))
    corr_I = cv2.boxFilter(i * i, cv2.CV_64F, (r, r))
    corr_Ip = cv2.boxFilter(i * p, cv2.CV_64F, (r, r))
    # 2
    var_I = corr_I - mean_I * mean_I
    cov_Ip = corr_Ip - mean_I * mean_p
    # 3
    a = cov_Ip / (var_I + e)
    b = mean_p - a * mean_I
    # 4
    mean_a = cv2.boxFilter(a, cv2.CV_64F, (r, r))
    mean_b = cv2.boxFilter(b, cv2.CV_64F, (r, r))
    # 5
    q = mean_a * i + mean_b
    return q

去雾结果 matlab GUI交互展示:

同样的代码也有python版本

结论

本文只是众多流程的一部分,为目标检测 和其他应用奠定举出。

  1. 通过将所提算法与经典算法进行验证对比,结果表明本文极端环境下的目标 检测与测距方法具有良好的有效性和可行性
  2. 将处理后的图像输送到目标检测和测距模型,提高了目标检测和测距精度,为自动驾驶主动安全行为决策提供必要的技术支持,使得自动驾驶汽车应用在极端环境变得可行。

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