恶劣天气条件下的图像复原算法研究

发布时间：2021-03-16 20:30

　　在成像的过程中很多原因都会引起图像质量的退化,例如,成像系统的不完善引起的图像噪声,针对这种图像退化已经提出了比较完善的解决方法。本文主要解决由介质的变化而引起的图像退化。恶劣天气条件下的雾、雨以及雪等会不可避免的被成像设备所捕获。图像中物体的颜色,对比度等都会被这些天气因素所影响,尤其是雨和雪会遮挡部分图像内容,从而使得图像中所包含的信息发生不可逆的改变。这些退化不仅会影响图像的视觉质量;更重要的是它们会改变图像中所包含的重要信息内容,进而降低一些室外视觉系统以及一些计算机视觉算法的性能。所以恶劣天气条件下的图像增强/图像复原有着切实的应用价值。恶劣天气条件下的图像增强已经取得了明显的成果,但是这些成果大多集中于雾的去除,对于更加复杂的雨和雪的研究相对较少。现有的图像去雨、去雪方法主要基于滤波器、图像分解和深度学习,其局限性主要表现在以下两个方面:（1）雨雪不能被完全去除;（2）一些图像细节被错误地当成雨雪而去除。本文主要深入研究雨和雪在单张图像中的特点以及由它们所导致的单张图像的退化规律,通过传统的优化方法或者基于深度学习的方法消除天气因素对图像的退化从而生成清晰的图像。本文的主要... 

【文章来源】：电子科技大学四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：143 页

【学位级别】：博士

【部分图文】：

图１－１论文的主体结构及关系示意图??

图２－２在雨像素的检测方法中所使用的五个不同的图像块，ｐ是一个图像像素，为了??

图２－３将本文＾提出的雨像素检测方法分别应用到无雨图像以及对应的合成雨图像上??


本文编号：3086559