可见光夜景图像的像质提升技术

发布时间：2021-07-18 05:45

　　可见光夜景图像受限于其较弱的光照环境,若拍摄不当则存在图像噪声过大、图像模糊以及动态范围受限与过曝光等像质退化的问题。这些问题会严重影响可见光夜景信息的准确采集和处理。可见光夜景图像的像质提升技术研究,对于降低成像系统的硬件要求,提升其拍照性能以满足使用者更广泛的生产和生活需求具有重要的现实意义。可见光夜景图像的长曝光需求造成了模糊,高感光度需求造成了高噪声,场景的极限动态范围造成了动态范围受限和过曝光的问题。针对以上综合性问题,本文分别从图像去噪、图像去模糊和过曝光修复三个子方向提升成像质量。在可见光夜景图像的降噪问题上,本文着重研究了噪声的空间相关性问题。空间独立的噪声信号由于图像处理流程中颜色插值和颜色空间变换等操作变得像素间空间相关。继而从噪声概率模型出发,提出了一种基于硬件标定的噪声修正模型,以解决其空间相关性问题。实验表明,经过修正后的算法能够有效地解决原先算法中残留的团块噪声,提升了视觉效果。在可见光夜景图像的过曝光修复问题上,提出了一种修正的雾图模型以描述过曝光的现象。该模型假设过曝光区域是正常曝光图像附加上一层由光源或高反射面造成的非均匀雾层。进而提出了一种基于雾图模... 

【文章来源】：浙江大学浙江省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：153 页

【学位级别】：博士

【部分图文】：

图１－１典型的夜景图像

２．可见光夜景图像的场景特性和成像特性分析??更高也是相契合的。??＊此外，三通道颜色直方图分布整体上一致，在峰和谷转折过渡区域，三??通道稍显差异。??４见光夜璜图像的平均直７／图分布??０．１４??Ｕ．１２??０．１??０．０８??０．０６??０．０４?．??Ｉ??０１，２?????」??动态范ｔａ??Ｒ?￣?Ｃ？?Ｂ?Ｃ？ｉ＊ａｙ??（ａ）??伞数据集的平均直方图分布??０．１４??０．１２??０．１??０．０８??０．０６??０．０４??０．０２?｜??〇?Ｗ??????Ｊ??动态范Ｍ??■?Ｒ??Ｇ?Ｂ??Ｇｒａｖ??（ｂ）??图２－１平均直方图分布统计。??图中红、绿、蓝、灰曲线分别代表三个颜色通道的数据以及平均灰度数据。其中（ａ）为??可见光夜景图像数据集的直方图分布，（ｂ）为全图像数据集的直方图分布。??可见光夜景图像如此的直方图分布特性，意味着动态范围增强算法需要更??多地考虑低亮度区域，而过曝光修复问题可以和自然光照下的过曝光修复问题??统一在一起处理。??１５??

２．可见光夜景图像的场景特性和成像特性分析??可见光夜贵图像的Ｔ均水甲梯度对数密度分布曲线阁??－２??二?八??：?⑷??－８??？—■＂■■■?Ｃｉ?■■?Ｂ?Ｇｒａｙ??吋见光夜景图像的Ｔ均垂《梯度对数密度分布Ｉ丨Ｉ丨线图??：芩芩芩３岑？；３苟芩；芩与弓￥刁—?５５Ｇ连５：家??－２??：?ｊ?Ｖ?（ｂ）??－８??？—＊Ｒ?■■■■—?Ｇ?Ｂ?Ｇｒａｙ??全数据集的＋均水Ｔ：梯度对数密度分布曲线图??－１??－１．５??－２??２．５?＾??３?ｉＫ??二?／?＼?（Ｃ）??■?■■！?Ｉ?丨—》Ｉ?ＩＭ■丨丨?———?＊?１?＇?１?＂?■＇??－４．５??■?Ｒ?■?■＇—?Ｇ?丨＿?Ｂ?—Ｃｉｒａｙ??全数据集的平均垂ｆｔ梯度对数密度分布曲线阁??０??－ｉ??－１．５??－２??－２．５??－３；：?，广?（ｄ）??４?———?ｆ??－４．５??－５??Ｒ?■?Ｇ?１?■?Ｂ?Ｇｒａｙ??图２－２可见光夜景图像的数据集和全图像数据集的平均梯度对数概率密度分布曲线。??其中（ａ）统计的是夜景图像数据集的水平梯度，（ｂ）统计的是夜景图像数据集的垂直梯度，（ｃ）??统计的是全图像数据集的水平梯度，（ｄ）统计的是全图像数据集的垂直梯度。红、绿、蓝曲线??分别表示对应通道的数据，黄色曲线表示的是将ＲＧＢ图像转化为灰度图像之后的数据。??１７??


本文编号：3288976