单幅图像去雨算法的研究

发布时间：2020-03-30 16:40

【摘要】：雨天条件下,所拍摄的图像和视频容易受到雨滴的散射和模糊作用,使得图像成像模糊,能见度下降,极大的限制了室外视觉处理算法的性能,例如图像分割,目标识别,目标跟踪等等。目前,大部分研究工作主要集中在视频去雨。与视频去雨不同,单幅图像没有先验的时域信息,其研究更引起国内外学者的关注。本文主要围绕单幅图像去雨展开工作,其主要工作与创新点如下:首先,本文结合传播滤波与引导滤波,实现了一种有雨图像分解方法,分解后的高频图像中雨痕保持完整,且分解后的低频图像中背景物体细节明显。其次,利用雨痕边缘像素的梯度幅值与梯度方向,本文提出一种高频灰度图像中纯雨区域的提取方法。基于提取的纯雨区域实现有雨字典的学习。进一步利用学习的有雨字典实现高频灰度雨痕图像的重构,对重构的雨痕图像进行二值化,得到雨痕掩模。接着根据雨痕的色彩特性优化雨痕掩模,这一过程实现了雨痕精确检测。最后,基于雨痕掩膜与雨痕的亮度特性,本文提出一种改进的双边滤波实现单幅图像去雨。这种滤波方法不仅能自适应的处理有雨像素与无雨像素,而且能有效排除背景图像中不同目标物体对中心像素点滤波的影响,从而有效提高高频图像去雨效果。将去雨后的高频图像与低频图像融合,实现了有雨图像的恢复。实验结果表明,本文提出的方法可以有效检测有雨图像中的纯雨区域,雨痕检测与去除更为精确。与现有的算法相比,去雨后图像的视觉效果更好,且不受雨痕的方向与尺寸限制,实用性更广。
【图文】：

图 2.1 雨滴的亮度模型程中，由于曝光时间的影响，雨滴在图像种情况下，受雨水影响的像素主要取决于度以及曝光时间。Gray 等[31]人认为这些，雨滴在这段时间内覆盖某一像素的时T ， 图像上该像素在曝光时间 T 内的雨线亮即 TrbI=EdtEdt 0点覆盖时的瞬时亮度；bE 为无雨像素点覆设雨滴亮度rE 在雨滴覆盖时间 与背景亮换缓慢，则rE ，bE 可以看成不变，则式（

使得雨痕能够保留在高频图像中，同时使得低频图像保留更多的背景信息，有利于图像去雨的进一步处理。图3.1 为本文分解方法的流程图。图 3.1 有雨图像分解算法流程图3.2 背景知识3.2.1 双边滤波
【学位授予单位】：湘潭大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：TP391.41

【引证文献】

相关硕士学位论文 前1条

1 张晶;雾霾环境对成像质量的影响及仿真研究[D];西安电子科技大学;2018年

，

本文编号：2607788