雾天图像复原方法研究

发布时间：2017-10-27 12:20

  本文关键词：雾天图像复原方法研究

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【摘要】：在雾霾的天气条件下,由于大气粒子的散射作用,成像设备采集到的景物图像已被严重的降质,造成图像的对比度降低。这极大地影响着户外视觉系统的工作,如卫星遥感系统、航拍系统、室外监控和目标识别系统等。因此,雾天图像的清晰化技术已成为计算机视觉及图像处理领域中的热门研究方向。首先,在基于图像增强方法和物理模型的图像复原方法的基础上,分析了雾天图像退化的机理以及大气散射模型的特点。其次,针对去雾算法复杂度太高以及明亮区域容易处理失真等问题,在暗原色先验理论的基础上提出了改进的去雾方法,用改进的中值滤波代替耗时较大的软抠图算法,并对明亮区域的透射率重新修正,得到了一定的去雾视觉效果。然后,分析了暗原色最小值图的景深信息与亮度分量结合的基础上,提出了基于雾气深度的去雾算法,有效的估计出雾气深度图,并快速的恢复出无雾图像。最后,实验结果证明,本文算法和同类最新算法比较,时间复杂度较低,保持速度快的优势,具有较高的鲁棒性,提高了图像的对比度并取得较好的清晰化效果。
【关键词】：图像去雾 图像增强 大气散射模型 雾气深度 图像清晰化
【学位授予单位】：西南科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP391.41
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 1 绪论8-15
• 1.1 课题的研究背景及意义8-9
• 1.2 课题的研究现状9-14
• 1.2.1 基于图像增强的方法9-11
• 1.2.2 基于物理模型的方法11-14
• 1.3 本文组织结构14-15
• 2 基于图像增强的去雾算法15-30
• 2.1 常用图像增强方法15-22
• 2.1.1 直方图处理15-17
• 2.1.2 灰度变换17-19
• 2.1.3 图像平滑处理19-20
• 2.1.4 图像锐化处理20-22
• 2.1.5 同态滤波22
• 2.2 基于图像增强的去雾算法22-26
• 2.2.1 改进的直方图均衡化方法22-24
• 2.2.2 Retinex算法24-26
• 2.3 图像评价方法26-29
• 2.3.1 灰度均值和灰度标准差27
• 2.3.2 信息熵27-28
• 2.3.3 平均梯度28
• 2.3.4 峰值信噪比28-29
• 2.3.5 背景方差和细节方差29
• 2.4 本章小结29-30
• 3 基于物理模型的图像复原去雾算法30-45
• 3.1 雾天图像退化机理30-33
• 3.1.1 大气散射理论30-32
• 3.1.2 雾天图像成像模型32-33
• 3.2 基于图像复原的去雾算法概述33-35
• 3.2.1 基于多幅图像去雾33-34
• 3.2.2 基于单幅图像去雾34-35
• 3.3 基于暗原色先验的单幅图像去雾算法35-39
• 3.3.1 暗原色先验原理35-37
• 3.3.2 大气光值A的选取37
• 3.3.3 初步估计透射率t(x)37
• 3.3.4 透射率优化37-38
• 3.3.5 恢复无雾图像38-39
• 3.3.6 算法性能分析39
• 3.4 基于暗原色先验的改进图像去雾算法39-44
• 3.4.1 改进的中值滤波40-43
• 3.4.2 明亮区域判断43-44
• 3.5 本章小结44-45
• 4 基于雾气深度的图像去雾算法45-54
• 4.1 雾气深度的图像去雾算法45-50
• 4.1.1 大气物理模型和暗原色先验原理45-46
• 4.1.2 初步估计透射率t(x)46-47
• 4.1.3 基于雾气深度估计透射率(?)(x)47-49
• 4.1.4 估计大气光值A49-50
• 4.2 实验结果分析和客观评价50-53
• 4.2.1 主观评价50-51
• 4.2.2 客观评价51-53
• 4.2.3 算法运行时间53
• 4.3 本章小结53-54
• 结论54-56
• 工作总结54
• 不足与展望54-56
• 致谢56-57
• 参考文献57-61
• 攻读硕士学位期间发表的学术论文及研究成果61

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本文编号：1103469