基于GDGIF滤波器的图像去雾算法研究

发布时间：2021-11-28 02:49

　　在雾霾、粉尘环境下采集的图像存在颜色失真、细节缺失等质量问题,在遥感、交通、人脸识别等应用中会给后续处理带来困难,因此图像去雾是机器视觉与图像处理的研究热点,应用面非常广泛。有效提升去雾速度是现有算法的一个关键问题。暗原色先验理论简单有效,基于此理论的去雾算法效果较好而备受关注,但该算法去雾后的图像易受光晕效应影响,需利用抠图算法来准确估计透射率。然而,抠图算法复杂度高且占内存空间大因而不利于实时处理。本文分析雾天图像的降质机制,深入研究了基于GDGIF滤波的图像快速去雾和相关色彩改善方法,并针对回转窑燃煤火焰图像进行了应用研究,在自然图像和工业回转窑燃煤火焰图像上进行了大量的去雾实验。本文研究工作的内容分为以下几点:（1）针对暗原色先验去雾算法中抠图存在耗时严重、占用内存大等问题,研究了基于GDGIF滤波器对透射率进行准确估计的新方法。该算法时间复杂度是线性的,可有效提升算法的效率,且GDGIF滤波器具有出色的边缘保持特性,在景深突变区域仍可精确的估计出透射率,进而能克服黑斑效应、光晕效应。（2）针对去雾算法处理恢复后的去雾图像存在色调暗沉的问题,我们深入剖析并解释了该问题出现的原因... 

【文章来源】：湖南大学湖南省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：71 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

户外雾霾天气图

雾霾图像

无雾图像与其对应的暗通道图像


本文编号：3523550