本文關鍵詞：單幅霧天無人機影像清晰化技術研究

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【摘要】：傳統的衛(wèi)星遙感和航空攝影測量由于成本較高、需要嚴格的飛行條件、成圖周期長等限制,因此難以滿足應急搶險等需要快速處理的測繪保障要求。無人機遙感系統(UAVRS,Unmanned Aerial Vehicle Remote Sensing)應運而生,并且以其靈活性、適應性、經濟性等優(yōu)點成為了衛(wèi)星遙感和常規(guī)航空遙感的有力補充,在土地利用的動態(tài)管理,資源的勘探,地災監(jiān)測和應急搶險等方面得到了重要的應用。隨著無人機技術應用的逐漸深入,關于其影像的有效利用問題得到了研究者的普遍關注。但是由于戶外獲取的影像容易受到天氣的影響而降質,霧就是最常見的一種。在霧天天氣狀況下伴隨的大氣散射和吸收作用,使得霧天無人機影像整體具有對比度低、目標特征不清晰、細節(jié)信息模糊、色彩失真等退化現象,而降質后的影像對后續(xù)處理工作的準確度、精確度和生產投入產生了極大的影響,使得影像不能被有效的利用。因此,通過一定的去霧技術,將退化后信息量低的影像轉變?yōu)樾畔⒘扛叩目捎糜跋裼兄毡榈膶嶋H意義,并且根據單幅圖像恢復出真實的清晰場景一直是圖像處理領域的難點問題,無人機影像處理過程中需要的實時性和高效性也為圖像去霧的研究提出了更高的要求。目前的去霧技術主要從基于模型和非模型這兩個角度進行,本文從這兩個方面對霧天影像清晰化方法的基礎理論和關鍵技術進行了深入的研究,具體工作內容如下:①對典型的去霧方法進行了研究,分析對比各種方法的關鍵技術、基本特點以及適用性,并針對霧天無人機遙感影像整體對比度基于一種色調,景深變化不大的特點,對一些常用算法進行了實驗,歸納總結了其用于處理霧天無人機影像的優(yōu)缺點。②對基于非模型的圖像去霧技術,本文重點研究了基于Retinex理論的去霧方法,分析了單尺度Retinex算法(SSR)、多尺度Retinex算法(MSR)和帶顏色恢復的Retinex算法(MSRCR)的適用性和實現過程,并且將以上方法應用于霧天無人機影像的清晰化處理,通過實驗對關鍵參數因子c的取值問題進行了探討,最后對去霧效果進行分析評價。③從基于模型的圖像去霧角度深入探究了基于暗原色先驗規(guī)律去霧算法,并且針對無人機遙感影像的特點,對該方法運算量大,過程復雜,恢復細節(jié)信息有限的缺點提出了優(yōu)化改進,探究出能顯著、快速提高影像對比度和清晰度的綜合去霧方法,通過在MATLAB平臺的實驗表明,本文提出的針對無人機影像的綜合去霧方法,在算法的有效性、實時性方面有著明顯的優(yōu)勢。④從去霧效果的明顯性、細節(jié)恢復程度、色彩保真度等主觀角度,以及標準差、信息熵、平均梯度圖像質量客觀評價指標,分析對比了實驗結果圖像,并且對算法進行了評價。
【關鍵詞】：霧天無人機影像 降質圖像清晰化 Retinex理論 暗原色先驗理論 綜合去霧
【學位授予單位】：重慶大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TP751
【目錄】：

• 中文摘要3-5
• 英文摘要5-9
• 1. 緒論9-15
• 1.1. 課題研究背景及意義9
• 1.2. 圖像去霧的國內外研究現狀9-12
• 1.2.1. 基于非模型的圖像去霧研究現狀11
• 1.2.2. 基于模型的去霧方法研究現狀11-12
• 1.2.3. 無人機遙感影像去霧發(fā)展現狀12
• 1.3. 本文主要內容及結構安排12-15
• 2. 理論基礎15-43
• 2.1. 霧的成因15
• 2.2. 大氣退化物理模型15-18
• 2.3. 基于模型的圖像去霧18-22
• 2.4. 基于非模型的圖像去霧22-39
• 2.4.1. 線性變換與分段線性變換22-26
• 2.4.2. 非線性變換26-27
• 2.4.3. 直方圖均衡化27-32
• 2.4.4. 空間域圖像平滑與銳化32-34
• 2.4.5. 同態(tài)濾波34-36
• 2.4.6. 小波變換及曲波變換36-39
• 2.5. 影像質量評價39-41
• 2.6. 本章小結41-43
• 3. 基于Retinex算法的圖像去霧43-57
• 3.1. Retinex算法概述43-47
• 3.2. 單尺度Retinex算法（SSR）47-49
• 3.2.1. SSR算法原理47-48
• 3.2.2. SSR算法尺度參數的選擇48-49
• 3.2.3. SSR算法步驟49
• 3.3. 多尺度Retinex算法（MSR）49-52
• 3.3.1. MSR算法原理49-50
• 3.3.2. MSR算法尺度參數的選擇50-52
• 3.3.3. MSR算法步驟52
• 3.4. 帶顏色恢復因子的多尺度Retinex算法（MSRCR）52-53
• 3.5. 實驗結果及其分析53-56
• 3.6. 本章小結56-57
• 4. 基于暗原色先驗理論的去霧算法57-65
• 4.1. 暗原色先驗理論概述57-58
• 4.2. 基于暗原色先驗規(guī)律去霧算法原理及步驟58-64
• 4.2.1. 估計透射率60-62
• 4.2.2. 清晰化圖像62-64
• 4.3. 本章小結64-65
• 5. 基于暗原色先驗對無人機影像的綜合去霧65-79
• 5.1. 大氣光A的計算改進66
• 5.2. 利用導向濾波優(yōu)化透射率圖66-70
• 5.3. 自適應對比度增強70-72
• 5.4. 實驗結果及其評價72-78
• 5.5. 本章小結78-79
• 6. 總結與展望79-81
• 6.1. 主要工作和創(chuàng)新79-80
• 6.2. 論文不足和展望80-81
• 致謝81-83
• 參考文獻83-87

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本文編號：1010689