基于天空区域分割的单幅图像去雾方法研究
发布时间：2020-12-07 02:25
图像去雾是将有雾图像进行清晰化处理的技术,通俗的讲就是复原出无雾图像,它可以将图像中被雾掩盖的细节信息复原,以便于恢复视觉感受或者相关计算机图像分析所用,在现在的生活中,这项技术广泛的应用在安防监控,遥感成像等许多领域,具有很重要的实际使用价值和意义。然而,由于去雾工作涉及到很多方面,目前大部分相关的去雾算法并不能较好的解决这个问题,复原出完美的无雾图像,所以得到更好的去雾效果的同时兼顾算法运行速度能满足工业需求,一直是广大用户的需求所在,也是科研工作者们努力的目标。本文首先介绍了雾天图像的概念,特征和人眼视觉特性,然后分析雾天图像的物理模型,包括大气传输函数,大气光机制,紧接着介绍了暗原色原理,然后针对暗原色先验原理不适用于天空区域,导致对天空区域估计的透射率偏小以至于复原出的无雾图像存在色彩失真和色块色斑等问题,提出了一种基于天空区域分割的图像去雾方法。通过使用改进后的阈值分割方法对图像进行精准分割,然后在天空区域使用四叉树模型得到准确的天空区域,分别进行去雾处理,这样既保留了暗原色先验算法的良好效果,又解决了天空区域不适用暗原色先验规律的问题。此外,本文还提出了一种融合处理方法,...
【文章来源】：西南科技大学四川省
【文章页数】：65 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
1.1 研究背景与研究意义
1.2 国内外研究现状
1.3 本文研究内容
2 物理模型与问题综述
2.1 雾天图像概念与特征
2.3 雾天图像的物理模型
2.3.1 大气传输函数
2.3.2 大气光机制
2.4 经典图像去雾算法
2.4.1 基于图像增强的去雾方法
2.4.2 基于物理模型的图像去雾算法
2.5 本章小结
3 基于天空区域分割和暗原色先验的去雾算法
3.1 暗原色先验原理
3.1.1 透射率估计
3.1.2 透射率优化
3.1.3 求取大气光照值A
3.1.4 复原无雾图像
3.2 天空色彩失真分析
3.3 天空区域分割与融合
3.3.1 最大类间方差法
3.3.2 改进的分割算法
3.3.3 图像融合
3.4 实验结果及分析
3.5 本章小结
4 浓雾条件下基于改进容差机制的图像去雾算法
4.1 雾天图像判定
4.1.1 模糊清晰化原理
4.1.2 清晰度评价函数
4.1.3 拉普拉斯方差算法
4.1.4 实验结果分析
4.2 基于容差机制的去雾方法
4.2.1 色彩容差机制
4.2.2 基于容差机制的去雾算法
4.2.3 参数K优化
4.2.4 实验结果及分析
4.3 本章小结
5 图像去雾算法的质量评价
5.1 图像去雾性能评价方法
5.2 实验结果及分析
5.3 本章小结
结论
致谢
参考文献
攻读硕士学位期间发表的论文及研究结果
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于暗通道先验和Retinex理论的快速单幅图像去雾方法[J]. 刘海波,杨杰,吴正平,张庆年,邓勇. 自动化学报. 2015(07)
[2]基于天空区域分割的单幅海面图像去雾方法[J]. 雷琴,施朝健,陈婷婷. 计算机工程. 2015(05)
[3]结合天空识别和暗通道原理的图像去雾[J]. 李加元,胡庆武,艾明耀,严俊. 中国图象图形学报. 2015(04)
[4]改进的基于暗原色先验的图像去雾算法[J]. 李坤,兰时勇,张建伟,李璐. 计算机技术与发展. 2015(02)
[5]基于改进的限制对比度自适应直方图的视频快速去雾算法[J]. 杨骥,杨亚东,梅雪,袁晓龙,袁宇浩. 计算机工程与设计. 2015(01)
[6]图像去雾的最新研究进展[J]. 吴迪,朱青松. 自动化学报. 2015(02)
[7]基于图像分割的交通图像快速去雾算法[J]. 胡平. 计算机系统应用. 2014(09)
[8]我国雾-霾成因及其治理的思考[J]. 张小曳,孙俊英,王亚强,李卫军,张蔷,王炜罡,权建农,曹国良,王继志,杨元琴,张养梅. 科学通报. 2013(13)
[9]一种改进的图像快速去雾新方法[J]. 庞春颖,嵇晓强,孙丽娜,郎小龙. 光子学报. 2013(07)
[10]一种基于多尺度Retinex算法的图像去雾方法[J]. 罗会兰,林家彪. 计算机应用与软件. 2013(04)
博士论文
[1]雾天降质图像的清晰化技术研究[D]. 翟艺书.大连海事大学 2008
硕士论文
[1]基于暗原色先验的图像去雾算法研究[D]. 董林娜.山东师范大学 2015
[2]图像去雾与图像增强算法研究[D]. 王奕权.南京邮电大学 2015
[3]基于暗通道先验原理的图像去雾研究[D]. 陈新富.浙江理工大学 2015
[4]基于改进容差机制的图像去雾算法研究[D]. 黄蜜.西安电子科技大学 2014
[5]单幅图像去雾处理算法研究及软件实现[D]. 钟仡龙.西南交通大学 2012
本文编号：2902447
【文章来源】：西南科技大学四川省
【文章页数】：65 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
1.1 研究背景与研究意义
1.2 国内外研究现状
1.3 本文研究内容
2 物理模型与问题综述
2.1 雾天图像概念与特征
2.3 雾天图像的物理模型
2.3.1 大气传输函数
2.3.2 大气光机制
2.4 经典图像去雾算法
2.4.1 基于图像增强的去雾方法
2.4.2 基于物理模型的图像去雾算法
2.5 本章小结
3 基于天空区域分割和暗原色先验的去雾算法
3.1 暗原色先验原理
3.1.1 透射率估计
3.1.2 透射率优化
3.1.3 求取大气光照值A
3.1.4 复原无雾图像
3.2 天空色彩失真分析
3.3 天空区域分割与融合
3.3.1 最大类间方差法
3.3.2 改进的分割算法
3.3.3 图像融合
3.4 实验结果及分析
3.5 本章小结
4 浓雾条件下基于改进容差机制的图像去雾算法
4.1 雾天图像判定
4.1.1 模糊清晰化原理
4.1.2 清晰度评价函数
4.1.3 拉普拉斯方差算法
4.1.4 实验结果分析
4.2 基于容差机制的去雾方法
4.2.1 色彩容差机制
4.2.2 基于容差机制的去雾算法
4.2.3 参数K优化
4.2.4 实验结果及分析
4.3 本章小结
5 图像去雾算法的质量评价
5.1 图像去雾性能评价方法
5.2 实验结果及分析
5.3 本章小结
结论
致谢
参考文献
攻读硕士学位期间发表的论文及研究结果
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于暗通道先验和Retinex理论的快速单幅图像去雾方法[J]. 刘海波,杨杰,吴正平,张庆年,邓勇. 自动化学报. 2015(07)
[2]基于天空区域分割的单幅海面图像去雾方法[J]. 雷琴,施朝健,陈婷婷. 计算机工程. 2015(05)
[3]结合天空识别和暗通道原理的图像去雾[J]. 李加元,胡庆武,艾明耀,严俊. 中国图象图形学报. 2015(04)
[4]改进的基于暗原色先验的图像去雾算法[J]. 李坤,兰时勇,张建伟,李璐. 计算机技术与发展. 2015(02)
[5]基于改进的限制对比度自适应直方图的视频快速去雾算法[J]. 杨骥,杨亚东,梅雪,袁晓龙,袁宇浩. 计算机工程与设计. 2015(01)
[6]图像去雾的最新研究进展[J]. 吴迪,朱青松. 自动化学报. 2015(02)
[7]基于图像分割的交通图像快速去雾算法[J]. 胡平. 计算机系统应用. 2014(09)
[8]我国雾-霾成因及其治理的思考[J]. 张小曳,孙俊英,王亚强,李卫军,张蔷,王炜罡,权建农,曹国良,王继志,杨元琴,张养梅. 科学通报. 2013(13)
[9]一种改进的图像快速去雾新方法[J]. 庞春颖,嵇晓强,孙丽娜,郎小龙. 光子学报. 2013(07)
[10]一种基于多尺度Retinex算法的图像去雾方法[J]. 罗会兰,林家彪. 计算机应用与软件. 2013(04)
博士论文
[1]雾天降质图像的清晰化技术研究[D]. 翟艺书.大连海事大学 2008
硕士论文
[1]基于暗原色先验的图像去雾算法研究[D]. 董林娜.山东师范大学 2015
[2]图像去雾与图像增强算法研究[D]. 王奕权.南京邮电大学 2015
[3]基于暗通道先验原理的图像去雾研究[D]. 陈新富.浙江理工大学 2015
[4]基于改进容差机制的图像去雾算法研究[D]. 黄蜜.西安电子科技大学 2014
[5]单幅图像去雾处理算法研究及软件实现[D]. 钟仡龙.西南交通大学 2012
本文编号：2902447
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