基于颜色空间转化的偏振图像去雾算法研究

发布时间：2017-04-17 03:11

  本文关键词：基于颜色空间转化的偏振图像去雾算法研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：近年来频繁出现的雾霾天气引起了人们的广泛关注。雾霾天气不但对人们的健康产生一定的影响,还严重干扰了监控系统和侦查装备等的正常使用,例如在战场上导弹无法瞄准目标,交通道路上监控系统无法识别车牌,侦查现场上装备无法正确跟踪对象等。因此如何去除雾霾对智能装备系统的影响,提取用户感兴趣的有用信息是近年来图像视觉处理研究的热点之一。图像有多种成像方式,包括常见的可见光,遥感,偏振,红外成像等。其中偏振成像相对于可见光和红外成像有诸多优点,它可以获取地物辐射的多维偏振信息,在图像视觉领域中有独特的优势。有效使用偏振信息,可以提高目标的识别能力,从而增强景物的细节特征,提高图像的信噪比。基于传统偏振特性的图像去雾算法大都对偏振度、大气光强和景深信息进行优化,这种方法在雾天能见度较高时能够有效去除图像雾霾,但是在能见度较低状态下,对远处场景的目标识别效果并不理想。本文分析低能见度情况下图像去雾复原效果不理想的特点,提出了一种偏振信息到颜色空间转化的算法增强图像的细节特征。主要工作如下：第一：调研了国内外的雾霾去除现状,按照输入条件的不同,研究了单幅图像去雾和多幅图像去雾算法的优缺点并探讨雾霾的形成机理以及大气散射现象,结合大气散模型,对基于暗原色先验原理的图像去雾模型进行研究。第二：研究大气偏振特性,调研经典的基于偏振原理的图像去雾算法,分析传统的基于偏振特性的图像复原算法的不足,提出一种颜色空间转换的算法去除图像雾霾。根据Stokes矢量法解析偏振信息,得到偏振图像的强度、偏振度、偏振角等内容,为了达到偏振信息与去雾模型相结合的目的,采用了一种颜色空间转化的方法将偏振信息映射到彩色空间。第三：将偏振信息转化到HIS颜色空间对应的亮度,色调,饱和度等分量中,对HIS彩色空间中的亮度和饱和度权重重新进行估值,之后再将HIS彩色空间转化到RGB彩色空间,结合暗原色先验原理,引入引导滤波算法对图像进行复原。第四：与传统的基于偏振特性的图像复原结果作对比,本文提出的算法的切实有效,得到的复原图像细节更加清晰,层次分明,能够有效识别低能见度场景下远处场景的目标。
【关键词】：图像复原 偏振特性 HIS彩色空间 RGB彩色空间 暗原色先验
【学位授予单位】：安徽大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP391.41
【目录】：

• 摘要3-5
• Abstract5-10
• 第一章 绪论10-16
• 1.1 课题研究的背景及意义10-11
• 1.2 国内外研究现状11-13
• 1.2.1 单幅图像去雾算法11-12
• 1.2.2 多幅图像去雾算法12
• 1.2.3 基于偏振特性的图像去雾算法12-13
• 1.3 本文研究内容13-14
• 1.4 本文结构安排14-16
• 第二章 雾霾天气成像模型及图像偏振特性16-34
• 2.1 雾霾天气成像模型16-26
• 2.1.1 入射光衰减模型16-19
• 2.1.2 大气光成像模型19-21
• 2.1.3 雾天图像的成像模型21-24
• 2.1.4 基于暗原色的图像去雾模型24-26
• 2.2 雾天图像特性分析26-29
• 2.2.1 雾霾的形成及能见度26-28
• 2.2.2 雾天图像特性分析28-29
• 2.3 雾与大气偏振特性29-33
• 2.3.1 光的偏振特性29-31
• 2.3.2 宽波段偏振相机的介绍31-32
• 2.3.3 雾与大气偏振的关系32-33
• 2.4 本章小结33-34
• 第三章 基于偏振特性的图像去雾算法研究34-42
• 3.1 传统偏振去雾算法概述34-35
• 3.2 基于偏振滤波的图像去雾算法35-38
• 3.3 基于大气散射模型的偏振图像去雾算法38-40
• 3.4 本章小结40-42
• 第四章 基于颜色空间转化的偏振图像去雾算法设计42-63
• 4.1 算法设计42-44
• 4.1.1 算法设计思想42-43
• 4.1.2 算法详细描述43-44
• 4.2 偏振信息到RGB彩色空间的映射44-50
• 4.2.1 HIS颜色空间的定义44-45
• 4.2.2 RGB彩色空间的定义45-46
• 4.2.3 偏振信息到HIS彩色空间的映射46-49
• 4.2.4 HIS彩色空间到RGB彩色空间的转化49-50
• 4.3 去雾参数的求取50-57
• 4.3.1 饱和度和亮度信息的求取50-54
• 4.3.2 大气光强值求取54-55
• 4.3.3 透射率的求取及优化55-57
• 4.4 算法的实验结果分析与评价57-62
• 4.4.1 去雾效果评价指标57-58
• 4.4.2 实验结果与分析58-62
• 4.5 本章小结62-63
• 第五章 总结与展望63-64
• 5.1 本文总结63
• 5.2 工作展望63-64
• 参考文献64-68
• 致谢68-69
• 攻读学位期间发表的学术论文69

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