基于对数衰减暗通道与融合的图像去雾算法研究

发布时间：2022-02-24 01:15

　　光线被近地大气中各类尺寸的气溶胶分子散射与折射,结合一定的温湿度条件致使雾、霾等复杂天气出现,导致计算机视觉系统获取的初始图像严重退化,对比度低,无法采集到足够的信息进行特征分析、目标跟踪等高级任务,对矿源勘探、航空导航等系统正常运行造成不利影响。因此,图像修复、图像去雾相关技术具有重要的研究意义和广泛的实用价值。论文在深入调研现有各类去雾算法优缺点的基础上提出了两种新的基于大气散射模型的图像复原去雾算法:算法一:基于最小值通道与对数衰减的图像融合去雾算法针对暗通道一类去雾算法处理后边缘存有残雾的问题,提出一种基于最小值通道与对数衰减的融合去雾方法:首先,取有雾图像的最小值通道图进行以e为底的对数衰减操作得到对数衰减暗通道,利用对数衰减暗通道趋近于零的先验假设条件粗估计出透射率,对其进行联合双边滤波以细化透射率且消除纹理效应,引导图为最小值通道图。在滤波前进行下采样操作,滤波后进行上采样操作以提高算法效率,求出初始透射率;其次,用Canny算子检测最小值通道图得到的边缘进行对数衰减得到边缘信息图,将初始透射率与边缘信息图进行加权融合构成优化透射率;最后,结合改进的四叉树搜索算法求得的大... 

【文章来源】：兰州交通大学甘肃省

【文章页数】：63 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
    1.1 课题研究的背景和意义
    1.2 去雾问题的研究现状
        1.2.1 基于图像增强的去雾方法
        1.2.2 基于图像融合的去雾方法
        1.2.3 基于机器学习的图像去雾方法
        1.2.4 基于雾成像模型的图像复原方法
    1.3 论文的主要工作及组织结构
        1.3.1 主要工作
        1.3.2 论文结构安排
2 研究基础
    2.1 大气散射模型
        2.1.1 雾霾形成条件与大气散射现象
        2.1.2 入射光衰减模型
        2.1.3 环境光成像模型
        2.1.4 大气散射模型
    2.2 暗通道先验去雾算法
        2.2.1 透射率粗估计
        2.2.2 引导滤波透射率细华
        2.2.3 大气光强度
        2.2.4 恢复无雾图像
    2.3 基于暗通道先验去雾算法缺陷分析
    2.4 本章小结
3 基于最小值通道与对数衰减的图像融合去雾算法
    3.1 引言
    3.2 所提算法
        3.2.1 对数衰减暗通道假设
        3.2.2 交叉双边滤波透射率细化
        3.2.3 融合边缘信息的优化透射率
        3.2.4 四叉树搜索法估计大气光
        3.2.5 求解复原图像
    3.3 实验验证
        3.3.1 实验方法及评价指标
        3.3.2 主观评价
        3.3.3 客观评价
    3.4 本章小结
4 基于对数映射和自适应容差的快速图像去雾算法
    4.1 引言
    4.2 所提算法
        4.2.1 粗估计与对数映射修正
        4.2.2 自适应容差机制
        4.2.3 透射率优化
        4.2.4 局部大气光估计
        4.2.5 无雾图像复原
    4.3 实验结果对比及评价
        4.3.1 实验环境
        4.3.2 主观评价
        4.3.3 客观评价指标
        4.3.4 客观评价
    4.4 本章小结
5 总结与展望
    5.1 总结
    5.2 展望
致谢
参考文献
攻读学位期间的研究成果


【参考文献】：
期刊论文
[1]融合直方图均衡化与同态滤波的雾天图像增强算法研究[J]. 赵春丽,董静薇,徐博,马晓峰.  哈尔滨理工大学学报. 2019(06)
[2]二阶段端到端的图像去雾生成网络[J]. 邢晓敏,刘威.  计算机辅助设计与图形学学报. 2020(01)
[3]基于补偿透射率和自适应雾浓度系数的图像复原算法[J]. 杨燕,王志伟.  通信学报. 2020(01)
[4]基于天空区域分割和多尺度融合的单幅雾天图像复原算法[J]. 潘健鸿,高银.  南京理工大学学报. 2019(05)
[5]基于双域分解的多尺度深度学习单幅图像去雾[J]. 陈永,郭红光,艾亚鹏.  光学学报. 2020(02)
[6]基于多尺度融合和对抗训练的图像去雾算法[J]. 刘宇航,吴帅.  激光与光电子学进展. 2020(06)
[7]基于特征级和决策级融合的人脸吸引力评价方法[J]. 李金蔓,汪剑鸣,金光浩.  计算机应用. 2018(12)
[8]基于空-时域特征决策级融合的人体行为识别算法[J]. 李艳荻,徐熙平.  光学学报. 2018(08)
[9]一种改进的基于近红外图像的去雾方法[J]. 韩松臣,黄畅昕,李炜,程鹏.  工程科学与技术. 2018(02)
[10]结合直方图均衡化和暗通道先验的去雾算法[J]. 张宝山,杨燕,陈高科,周杰.  传感器与微系统. 2018(03)

硕士论文
[1]基于自适应透射率和Retinex理论的单幅图像去雾算法研究[D]. 李一菲.兰州交通大学 2019
[2]基于直方图的图像去雾方法[D]. 崔莹.吉林大学 2018
[3]基于暗原色先验的图像去雾处理方法研究[D]. 熊浩.华中科技大学 2013



本文编号：3641675