雾天无人机图像去雾算法研究

发布时间：2022-12-17 17:04

　　传统的卫星遥感与航空摄影由于成本高昂、使用灵活性较低、技术复杂使得应用受到很大的局限,近年来无人机航拍由于使用灵活、成本低、经济性较好得到了快速的普及应用。同时由于雾霾极端天气会导致无人机等航拍工具采集的图像质量下降严重,使得雾天图像色彩灰暗、目标模糊、图像对比度降低,限制了图像的应用,对于图像后期的高级处理如:特征提取、目标识别、图像融合等有较大的干扰。因此去雾还原便具有极大的应用研究价值。由于图像去雾本身就是一门多学科融合交叉的课题,既可以通过提高图像对比度、突出有用信息来增强图像提高视觉去雾的效果,也可以从雾天图像降质的原理出发,利用雾天成像物理模型复原去雾。因此本文对图像增强与图像复原两类主流去雾算法进行了回顾分析,重点研究Retinex以及暗通道去雾算法,对其原理进行了分析与改进,具体研究内容如下:（1）详细论述了增强式去雾以及复原式去雾算法的核心思想,深入研究了其中具有代表性的SSR、MSR以及暗通道先验去雾算法,对其步骤原理进行了详细分析,并且深入研究了算法的缺点与不足。（2）分析了多尺度Retinex算法去雾后光晕现象、细节丢失、色彩失真以及视觉去雾效果差等问题的原因,... 

【文章页数】：86 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
    1.1 研究背景
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 基于计算机视觉的图像增强去雾研究现状
        1.2.2 基于物理模型的图像复原去雾研究现状
    1.3 研究目的和意义
    1.4 论文的技术路线
    1.5 论文的章节安排
第2章 无人机雾天成像以及去雾理论基础
    2.1 图像退化复原理论
        2.1.1 图像退化复原模型
        2.1.2 大气散射模型
        2.1.3 无人机雾天成像模型
    2.2 去雾方法总结
    2.3 图像去雾质量评价指标
    2.4 本章小结
第3章 基于Retinex的图像去雾算法及改进
    3.1 Retinex理论
    3.2 单尺度Retinex算法
    3.3 多尺度Retinex算法
    3.4 改进的多尺度Retinex去雾算法
        3.4.1 双边中心环绕入射分量优化
        3.4.2 双色彩空间图像融合
        3.4.3 改进的多尺度Retinex去雾算法
        3.4.4 改进算法去雾比较
    3.5 本章小结
第4章 改进的暗通道先验去雾算法
    4.1 暗通道先验去雾算法
        4.1.1 大气光值估计
        4.1.2 基于导向滤波的透射率优化
    4.2 改进的暗通道先验去雾算法
        4.2.1 四叉树改进的大气光值精确预估
        4.2.2 基于边缘检测的天空自适应分割
        4.2.3 透射率优化
        4.2.4 改进算法去雾比较
    4.3 本章小结
第5章 无人机图像去雾处理实验分析
    5.1 单张无人机图像去雾实验分析
        5.1.1 薄雾图像
        5.1.2 浓雾图像
        5.1.3 低照度有雾图像
    5.2 多张无人机图像去雾拼接
        5.2.1 特征提取
        5.2.2 特征匹配
        5.2.3 映射变换与图像融合
    5.3 本章小结
第6章 论文的总结
    6.1 论文总结
    6.2 论文的不足之处
参考文献
个人简介
致谢


【参考文献】：
期刊论文
[1]改进大气散射模型实现的图像去雾算法[J]. 范新南,冶舒悦,史朋飞,张学武,马金祥.  计算机辅助设计与图形学学报. 2019(07)
[2]基于暗通道图像质心偏移量的去雾算法[J]. 苏畅,毕国玲,金龙旭,聂婷,梁怀丹.  光学学报. 2019(05)
[3]基于融合与高斯加权暗通道的单幅图像去雾算法[J]. 张晨,杨燕.  光子学报. 2019(01)
[4]基于高斯权重衰减的迭代优化去雾算法[J]. 杨燕,陈高科,周杰.  自动化学报. 2019(04)
[5]基于暗原色先验的Retinex去雾算法[J]. 董辉,金阔洋.  浙江工业大学学报. 2018(06)
[6]基于多子块协同单尺度Retinex的浓雾图像增强[J]. 高原原,胡海苗.  北京航空航天大学学报. 2019(05)
[7]基于显著图的可变模板形态学去雾方法[J]. 董辉,张斌.  自动化学报. 2019(05)
[8]Retinex模型下基于融合策略的雾霾图像增强[J]. 李昌利,周晓晓,张振,樊棠怀.  工程科学与技术. 2018(05)
[9]一种改进的基于暗原色先验信息的航空遥感图像去雾方法[J]. 张正豪,冯伍法,王涛,张艳,窦利军.  测绘科学技术学报. 2018(02)
[10]基于暗原色先验的快速单幅图像去雾算法[J]. 王殿伟,闫伟超,刘颖,朱婷鸽.  计算机应用研究. 2018(12)

硕士论文
[1]融合Retinex与暗通道的图像去雾增强算法研究[D]. 张文娟.西安石油大学 2019
[2]单幅雾天图像去雾方法研究[D]. 康健.重庆邮电大学 2019
[3]基于暗通道先验原理的图像去雾增强方法研究[D]. 彭莉婷.武汉科技大学 2019
[4]基于大气散射模型的单幅图像去雾算法研究[D]. 韩富强.安徽大学 2019
[5]基于暗通道先验的数字图像去雾算法研究[D]. 朱维.哈尔滨理工大学 2019
[6]雾天图像去雾算法的改进与仿真[D]. 张冰冰.哈尔滨理工大学 2019
[7]基于滤波和物理模型的图像去雾算法研究[D]. 戴飞.南京邮电大学 2018
[8]结合暗通道先验和变分模型的单幅图像去雾去噪算法[D]. 王治.青岛大学 2018
[9]图像及视频去雾算法研究及实现[D]. 郭聪.电子科技大学 2018
[10]单幅图像去雾算法研究与评价[D]. 杨杰.长安大学 2018



本文编号：3720306