基于暗通道先验和Retinex的图像去雾算法研究

发布时间：2021-03-30 08:10

　　人类可以通过图像非常直观地获取外界的各种信息,人眼所观察到的图像清晰与否将对后续的各种图像处理进程造成一定影响。近年来,随着全球变暖趋势地加剧,我国各地区环境日益恶化,雾天天气频繁出现,恶劣天气造成了众多室外摄像设备性能的大幅下降,最终将影响人类获取的图像的质量。为了使室外成像系统能够在恶劣的雾天天气下稳定地工作,从而得到不影响观感体验的优质无雾图像,需要对雾天退化图像进行去雾处理。与图像的暗通道相关的知识能够为去雾处理提供理论支持。文中结合暗通道相关基础与Retinex系列算法提出了两种去雾算法,工作内容如下:（1）针对传统去雾算法在对雾天图像进行去雾处理时容易产生边缘模糊和细节恢复不佳等问题,提出可利用自适应混合约束联合变分模型和Retinex系列方法去除图像表面的雾气。首先通过加权融合的办法共同处理来自前景和天空区域的两个不同特征的透射率图像以获取去雾图像的粗略估计,然后利用自适应混合约束联合变分模型进行透射率图像的精细估计,最后通过计算大气散射模型得到无雾图像,并通过Retinex算法进一步强化无雾图像的最终呈现。利用提出的交替方向法可以有效解决整个去雾过程的复杂优化问题。实验... 

【文章来源】：江西理工大学江西省

【文章页数】：69 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

户外雾天图像

第二章图像去雾基础及主要算法8第二章图像去雾基础及主要算法2.1降质图像原因分析和特征分析大气中雾的形成是由于温度降低时，距离地表层几百米的空气范围内悬浮的大量水滴的含量达到饱和状态，细小的水蒸气便会凝结成水珠，当整个环境温度低到一定程度，水汽的浓度会增加，等到空气的浮力难以支撑水珠在高空悬浮时，大气中的细小水珠就会逐渐下沉，若这些水珠的水压达到无法继续悬浮的临界状态，便会于近地区域凝结成大量微小水珠而最终变成雾[50]。为有效研究不同天气状态下图像所具有的特征，图2.1给出晴朗、薄雾和浓雾天气下的3幅图像及其直方图分布。(a)晴朗图像(b)晴朗天气直方图(c)薄雾图像(d)薄雾天气直方图(e)浓雾图像(f)浓雾天气直方图图2.1不同天气类型图像及其直方图分布

第三章基于自适应混合约束联合变分模型和Retinex的图像去雾算法17将公式(3.4)回代到公式(3.3)里，得到透射率粗略估计公式：(){,,}()()1min(min()).CCyxCrgbytxAΩI(3.5)透射率的粗略估计公式存在计算误差，这是因为无论晴朗天气还是阴雨天气，空气中始终都存在各种悬浮颗粒，当天气晴朗时，悬浮颗粒不仅少而且小，阴雨天气时悬浮颗粒不仅多而且大，这些悬浮颗粒或多或少会对图像成像造成影响[65]。基于此种假设，并且为使复原后的图像更具现实感，文中在式(3.5)中加入一个取值为0~1之间的权衡参数(01)，以此区别不同天气对透射率估计的影响，修正后的公式表示为：(){,,}()()1min(min()).CCyxCrgbytxAΩI(3.6)图3.1给出经过该小节修正后的透射率计算公式(3.6)粗略估算获得的透射图以及由此方法复原雾天图像的结果。(a)测试图(b)透射率粗估计图(c)去雾图(d)局部放大图图3.1透射率粗估计及去雾图观察图3.1可知，经粗略估计的透射率进行去雾处理得到的结果图像整体的清晰度得到一定程度的提升，但是结果图对应的局部区域放大图的场景物体边缘存在明显的白色条


本文编号：3109192