基于像素能量最小化的单幅图像去雾算法研究

发布时间：2020-10-28 07:45

　　 在有雾的情况下,大气中常常会悬浮很多小颗粒,这些颗粒会对光线产生散射作用,导致户外采集到的图片不够清晰,对比度和饱和度等都会有所降低,还会发生一些细节信息的丢失。这对于一些户外应用场景的系统来说,会造成严重干扰。比如户外监控系统以及日常航拍、抓拍等一些系统,捕捉到图片质量下降会严重影响后续的研究与应用。目前常见的去雾算法都是根据大气散射模型,估计全局大气光值与图像中每个像素的透射率值,最后根据模型计算去雾后的像素值,研究重点都是对每个像素点透射率值的估计和优化。常见算法中都是假定某一区域内各像素对应的透射率值是相同的,对于一些景深变化明显的区域,这种方法经常会出现去雾的程度不彻底现象。本文基于大气散射模型,提出了一种新的去雾算法,采用能量最小化的方式估计透射率值,对每个像素进行单独处理代替常见的对图像窗口进行处理。首先,本文改进了原有的基于四叉树子空间划分的估计大气光值算法,使其在更多的场景都能有很好地应用;另外本文算法没有采取在0-1之间遍历求取最优的透射率值的思路,而是用一个随机函数对图像中每个像素都随机初始化一个对应的透视率值。其次,本文根据去雾前后图像中各像素的变化情况并结合图像去雾的实验数据知识,利用图像各像素的饱和度与亮度等信息设定了一个特有的能量函数,采取使能量函数值最小的方式来求取最终的透射率值。最后,本文首次引进立体视觉中的优化思想到图像去雾领域,通过传播与随机搜索过程优化透射率图,之后结合大气散射模型最终实现图像的去雾。实验结果显示本文的算法在大部分场景下都能达到很好的去雾效果,而且在深度变化明显的区域去雾的效果也很明显。
【学位单位】：燕山大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：TP391.41
【部分图文】：

9 通过上述公式推导，可以得出物体反射光的能量与光的波长有关，并且会随着距离的增大能量衰减量也会增大，近似成指数衰减的形式。衰减模型如图2-2所示。 图 2-2 衰减模型 在大气散射模型中，物体表面反射的光都是光源，而这些物体表面的每个点反射的光都可以看作是一个点光源，假设物体距离成像设备的距离为d，经过大气散射衰减的结果可以表示为以下形式： β( )2( , ) e( , )xxx LE (2-6) 式中，L( , )是图像中景物深度为无穷远处时的大气光； 是物体的表面对光的反射率。 2.2.2 大气光模型 通常进入到成像设备的光线会包括大气中粒子散射的光线，这一部分就是常说的大气光部分。大气光模型中的体积微元模型构成如图2-3所示。 xdxddw物体成像设备dV天空反射光太阳光地面反射光 图 2-3 体积微元模型 图中体积微元计算公式如下：

体积微元模型

a) 有雾图 b) 去雾图 c) 透射率图 图 2-4 暗通道先验去雾效果 暗通道的概念 通道先验是原作者通过对大量的室外无雾图像进行观察与分析得出的大多数不包含天空区域的图像块中，存在一些像素至少在一个颜色通道强度值是很低的，基本接近于 0。对于一幅图像 J，为了更好地描述这种
【参考文献】

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本文编号：2859800