基于天空识别的单幅图像去雾方法

发布时间：2021-04-30 06:07

　　在雾霾等恶劣天气下拍摄的图像,因为受到环境中多种不同悬浮物对光的吸收、散射等影响,最终获得的图像清晰度降低,呈现出对比度明显降低,色彩失真,细节模糊等效果。然而目前的户外视频监控系统等众多应用都是以输入图像或视频具有高清晰度为前提,故降质的图像对后续识别目标物体、分析图像以及计量结果的准确性都将产生很大的影响。因此,研究高质、快速、普适的去雾原理与方法具有很高的理论意义和应用价值。近年来得益于大气散射模型的提出,图像去雾领域取得了突破性的进展,诸多学者提出了有效的去雾算法。本文首先分析了目前单幅图像去雾领域被广泛认可的暗通道先验去雾算法,针对其对天空区域不适应而产生色偏,过增强等负面视觉效果的问题进行改进,提出一种新的基于天空识别的单幅图像去雾方法。主要研究工作如下:首先,基于对上千幅户外图像的观察,总结天空区域具有的视觉特征,提出一种新的天空区域特征先验,并基于先验知识构建出天空区域特征图。最后通过形态学开运算对天空区域特征图进行优化,消除细小噪声。实验结果表明,本文算法在各种不同场景下均能准确识别出图像中所含天空区域,识别结果稳定准确。其次,为了解决目前主流算法存在的大气光误判问题... 

【文章来源】：南京邮电大学江苏省

【文章页数】：74 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
第一章 绪论
    1.1 课题研究背景
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 基于图像增强的去雾方法
        1.2.2 基于物理模型的图像复原方法
    1.3 论文内容及结构安排
第二章 基于大气散射模型的图像去雾原理
    2.1 大气散射现象及散射模型
        2.1.1 衰减模型
        2.1.2 大气光成像模型
    2.2 雾天图像退化模型
    2.3 基于暗通道先验的单幅图像去雾算法
        2.3.1 暗通道先验知识
        2.3.2 暗通道去雾算法
        2.3.3 处理结果分析
    2.4 本章小结
第三章 一种基于特征先验的天空识别方法
    3.1 基于边缘检测的分割方法
        3.1.1 经典灰度图像分割方法
        3.1.2 结合天空特征的边缘检测分割方法
    3.2 改进的特征先验识别天空算法
        3.2.1 天空区域特征先验
        3.2.2 基于天空区域特征先验分割天空
    3.3 实验结果与分析
        3.3.1 主观评价结果
        3.3.2 客观评价结果
    3.4 本章小结
第四章 基于大气光修正的图像去雾方法
    4.1 问题分析
    4.2 改进大气光估计
        4.2.1 定位大气光候选区域
        4.2.2 计算大气光取值
        4.2.3 透射率优化
    4.3 实验结果与分析
        4.3.1 主观评价结果
        4.3.2 客观评价指标
        4.3.3 客观评价结果
    4.4 本章小结
第五章 基于自适应透射率估计的图像去雾方法
    5.1 问题分析
    5.2 自适应透射率估计
        5.2.1 平均饱和度先验
        5.2.2 透射率估计
        5.2.3 导向全变分模型
    5.3 实验结果与分析
        5.3.1 主观评价结果
        5.3.2 客观评价结果
    5.4 本章小结
第六章 总结与展望
    6.1 总结
    6.2 展望
参考文献
附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文
附录2 攻读硕士学位期间申请的专利
附录3 攻读硕士学位期间参加的科研项目
致谢


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于先验知识与大气散射模型的图像增强算法[J]. 鞠铭烨,张登银.  电子学报. 2017(05)
[2]基于景深约束的单幅雾天图像去雾算法[J]. 南栋,毕笃彦,马时平,何林远,娄小龙.  电子学报. 2015(03)
[3]基于分解的二维renyi熵阈值分割方法中参数自适应选取[J]. 龚劬,冉清华,王海军.  计算机科学. 2015(02)
[4]图像去雾的最新研究进展[J]. 吴迪,朱青松.  自动化学报. 2015(02)
[5]基于全变分Retinex及梯度域的雾天图像增强算法[J]. 陈炳权,刘宏立.  通信学报. 2014(06)
[6]改进的基于暗原色先验的图像去雾算法[J]. 蒋建国,侯天峰,齐美彬.  电路与系统学报. 2011(02)
[7]图像分割算法研究综述[J]. 何俊,葛红,王玉峰.  计算机工程与科学. 2009(12)



本文编号：3168988