基于暗原色先验和二阶变分模型的图像去雾

发布时间：2021-05-12 10:31

　　传统有雾图像中不仅含有雾气,更含有严重的噪声。这些噪声有些是因为空气中含有的烟、灰尘等小颗粒所造成的,有些则是因为在雾天拍照数字图像在传输过程中所产生的噪声。基于暗原色先验的去雾算法是目前去雾算法中较为经典且有效的去雾算法,但是该算法去雾后得到的图像通常含有噪声,且部分细节保持效果稍差。二阶变分去噪模型可以有效地去除噪声,能够保持边缘和纹理细节,并且二阶微分比一阶微分更适合刻画图像的震荡性,且能够较好地抑制阶梯效应。针对暗原色先验算法不能有效的去除图像中存在的噪声、且部分图像细节保存效果欠佳的问题,考虑到二阶变分去噪模型的优势,本文将二者进行了结合,首先利用暗原色先验方法估算出有雾图像大气光值与粗略的透射率图,然后将非线性扩散模型运用到精细透射率图的求解当中,再将其分别与二阶变分模型拉普拉斯变分模型、Hessian矩阵变分模型、总广义变分模型、总曲率变分模型结合,提出了4种二阶去雾模型:基于暗原色先验与拉普拉斯变分模型的去雾模型（H-LV模型）、基于暗原色先验与Hessian矩阵变分模型的去雾模型（H-HMV模型）、基于暗原色先验与总广义变分模型的去雾模型（H-TGV模型）、基于暗原色... 

【文章来源】：青岛大学山东省

【文章页数】：61 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
第一章 绪论
    1.1 研究目的与意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 图像去雾的研究现状
        1.2.2 图像去噪的研究现状
    1.3 本文主要工作
    1.4 本文章节安排
第二章 暗原色先验方法与图像质量评价
    2.1 暗原色先验去雾方法
    2.2 图像质量评价
        2.2.1 主观质量评价
        2.2.2 客观质量评价
    2.3 本章小结
第三章 二阶变分去噪模型及其ADMM算法
    3.1 LV模型及其ADMM算法
    3.2 HMV模型及其ADMM算法
    3.3 TGV模型及其ADMM算法
    3.4 TCV模型及其ADMM算法
    3.5 二阶变分去噪模型
        3.5.1 二阶变分去噪模型的求解步骤
        3.5.2 实验结果对比
    3.6 本章小结
第四章 基于暗原色先验和二阶变分模型的图像去雾
    4.1 H-LV模型及其ADMM算法
    4.2 H-HMV模型及其ADMM算法
    4.3 H-TGV模型及其ADMM算法
    4.4 H-TCV模型及其ADMM算法
    4.5 二阶去雾模型
        4.5.1 二阶去雾模型的求解步骤
        4.5.2 本文算法的整体流程图
    4.6 本章小结
第五章 实验结果与分析
    5.1 主观质量评价
        5.1.1 原始有雾图像实验
        5.1.2 仿真有雾图像实验
        5.1.3 细节保持对比实验
    5.2 客观质量评价
        5.2.1 原始有雾图像实验
        5.2.2 仿真有雾图像实验
    5.3 本章小结
第六章 总结与展望
    6.1 总结
    6.2 展望
参考文献
攻读学位期间的研究成果
致谢


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于暗原色先验与MTV模型的单幅彩色图像去雾[J]. 赵胜楠,魏伟波,潘振宽,李帅.  计算机科学. 2018(03)
[2]Recent Advances in Image Dehazing[J]. Wencheng Wang,Xiaohui Yuan.  IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica. 2017(03)
[3]基于Hessian矩阵和熵的CT序列图像裂缝分割方法[J]. 王慧倩,邹永宁,蔡玉芳,程燕,王珏.  仪器仪表学报. 2016(08)
[4]一种基于模糊推理的噪声检测及自适应滤波方法[J]. 王培珍,黄永华,高尚义.  中国图象图形学报. 2009(11)
[5]一种改进的中值滤波算法[J]. 张恒,雷志辉,丁晓华.  中国图象图形学报. 2004(04)

硕士论文
[1]基于非局部变分模型的彩色图像去雾[D]. 李帅.青岛大学 2019
[2]基于暗原色先验和变分模型的单幅彩色图像去雾[D]. 赵胜楠.青岛大学 2018



本文编号：3183254