基于暗通道先验的雾天图像清晰化方法研究

发布时间：2017-05-29 14:09

  本文关键词：基于暗通道先验的雾天图像清晰化方法研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：雾天环境下,空气中存在的大量悬浮粒子使得环境可见度大幅降低,严重影响了人们的视线。而随着计算机视觉与图像处理研究的发展,户外视觉系统广泛地被运用于户外监视系统、自动导航系统、智能交通系统等各个生活领域,雾霾天气对户外视觉系统可靠性的影响更是给人们的工作与生活带来了很大的困扰。因此,如何快速有效的对图像进行去雾处理受到了越来越多的关注与研究。本文主要介绍三种基于暗通道先验的图像去雾方法。一,结合引导滤波的暗通道先验复原方法。该方法先根据暗通道先验对大气光值与透射率进行估计,然后利用引导滤波对透射率进行优化最后得到复原图像：二,利用HSV空间改进的快速复原方法。该方法先将RGB图像转换至HSV空间,使用HSV空间分量取代暗通道对大气光值和透射率进行估算,然后利用退化模型对图像进行复原：三,HSV空间的有效图像复原方法。该方法利用暗通道方法估算得到的大气光值对输入的RGB图像进行归一化处理,然后使用HSV颜色空间的饱和分量和明度分量对透射率进行估算并利用引导滤波器对透射率进行优化,最后通过改进的退化模型实现图像的去雾处理。本文分别使用三种方法对不同浓度的雾天图像以及水下图像进行了实验,通过实验结果对比,分别对三种方法的优势与不足进行了详细的分析：在去雾效果上,三种方法对薄雾图像都具有很好的去雾效果,但对于浓雾图像而言,只有第三种方法得到了较好效果,前面两种方法都不能对图像进行有效地去雾处理：在运行时间方面,相比于其他两种方法,第二种方法具有明显的优势；通过水下图像实验可以看到,三种方法对水下图像都具有一定的复原效果,可以在水下图像复原领域展开研究。现有的图像去雾方法很难在去雾效果和运行时间上同时满足要求。本文通过对三种方法的具体算法及实验结果的对比,验证了HSV空间分量代替暗通道进行参数估计的可行性并指出了未来可能的研究方向,具有一定的实用价值。
【关键词】：暗通道先验 引导滤波 HSV颜色空间 雾天图像复原
【学位授予单位】：中国海洋大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP391.41
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 1 绪论10-16
• 1.1 图像去雾的研究背景与意义10-11
• 1.2 图像去雾的研究现状11-13
• 1.3 图像去雾的研究前景13
• 1.4 论文工作安排13-16
• 2 理论基础16-30
• 2.1 雾的形成及影响16-17
• 2.2 大气散射模型17-23
• 2.2.1 大气散射17-18
• 2.2.2 大气散射模型18-23
• 2.3 颜色空间23-26
• 2.3.1 RGB颜色模型23-24
• 2.3.2 HSV颜色模型24-25
• 2.3.3 RGB到HSV的转换25-26
• 2.4 引导滤波26-29
• 2.5 本章小结29-30
• 3 去雾方法研究30-42
• 3.1 暗通道去雾30-35
• 3.1.1 引言30
• 3.1.2 大气光估算30-32
• 3.1.3 透射率估计32-33
• 3.1.4 透射率优化33-35
• 3.2 HSV空间的快速图像复原方法35-37
• 3.2.1 引言35
• 3.2.2 颜色空间转换35-36
• 3.2.3 参数估算36-37
• 3.2.4 图像复原37
• 3.3 HSV空间的有效图像复原方法37-41
• 3.3.1 图像归一化37-39
• 3.3.2 透射率估算39-40
• 3.3.3 图像复原40-41
• 3.4 本章小结41-42
• 4 实验结果对比分析42-48
• 4.1 实验环境42
• 4.2 视觉效果对比42-45
• 4.3 去雾效果性能对比45-47
• 4.4 本章总结47-48
• 5 总结与展望48-50
• 参考文献50-54
• 致谢54-56
• 个人简历56

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