基于HSI空间与小波变换的彩色图像去雾方法

发布时间：2023-04-24 21:42

　　雾是自然界中一种常见的天气现象,在雾天拍摄的图像会有严重的退化现象,图像清晰度会比较低,这种退化图像会对交通、军事、航天等领域带来很大的影响。因此研究图像去雾技术具有重要的意义。目前,图像去雾的方法主要分为两种:雾天图像复原和雾天图像增强。而图像增强方法得到了更为广泛地运用,本文就是通过图像增强技术对雾天图像进行去雾处理。本文首先介绍了雾的形成与雾天图像的特性,然后分析了HSI颜色空间、小波变换以及Retinex算法,利用HSI亮度模型、小波变换以及Retinex算法进行去雾,而且还进行了对比实验,根据实验结果对这些算法的优劣性就行了分析。对HSI颜色空间的亮度模型与传统的Retinex算法进行了以下改进:(1)通过HSI空间亮度模型的对比实验发现去雾效果不理想,图像整体偏暗,图像不清晰。因此本文通过改变亮度模型的参数进而对亮度进行改变,提高图像的亮度。然后再结合小波变换对图像亮度进行处理,这样不仅图像亮度得到了提高,而且经过小波变换后图像分成了高频分量与低频分量,可以分别对其进行处理,在增强图像对比度的同时保持图像细节信息。(2)传统的Retinex算法得到的去雾图像具有明显的光晕现...

【文章页数】：53 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
    1.1 研究背景目的与意义
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究目的与意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 图像复原方法
        1.2.2 图像增强方法
    1.3 研究内容
        1.3.1 本文研究的主要内容
        1.3.2 论文安排
第二章 雾天图像特性及去雾算法的理论基础
    2.1 引言
    2.2 雾天的形成以及雾天图像的特性
        2.2.1 雾天的形成原因
        2.2.2 雾天图像特性
    2.3 颜色空间
        2.3.1 RGB颜色空间
        2.3.2 HSI颜色空间
    2.4 小波变换理论
    2.5 本章小结
第三章 HSI亮度模型的分析及其改进
    3.1 引言
    3.2 HSI空间与RGB空间的相互转换
    3.3 HSI亮度模型以及实验分析
        3.3.1 传统HSI亮度模型
        3.3.2 实验结果与分析
    3.4 改进的亮度模型参数
    3.5 本章小结
第四章 传统Retinex算法的研究及其改进
    4.1 引言
    4.2 对亮度分量的小波变换
    4.3 传统的Retinex算法
        4.3.1 颜色恒常性
        4.3.2 传统Retinex算法
        4.3.3 实验结果对比分析
    4.4 运用改进的MSR算法对小波变换后的低频图像去雾
        4.4.1 离散余弦变换
        4.4.2 改进的MSR算法
    4.5 高频部分的非线性补偿
    4.6 本章小结
第五章 实验结果与分析
    5.1 引言
    5.2 实验结果分析
    5.3 本章小结
第六章 总结与展望
    6.1 总结
    6.2 展望
参考文献
致谢
攻读硕士学位期间研究成果



本文编号：3800071