隨著機(jī)器視覺(jué)技術(shù)的發(fā)展,圖像在人們?nèi)粘Ｉ钪袘?yīng)用越來(lái)越廣泛。但是戶(hù)外采集的圖像容易受到有霧天氣的影響,導(dǎo)致獲取的圖像對(duì)比度差、清晰度低、色彩失真等,很大程度上限制了戶(hù)外視覺(jué)系統(tǒng)的功效,因此圖像去霧的研究有著重要的現(xiàn)實(shí)意義。本文在分析人眼視覺(jué)特性和霧天圖像退化模型的基礎(chǔ)上,對(duì)單幅圖像去霧方法從圖像增強(qiáng)和圖像復(fù)原兩個(gè)方向進(jìn)行研究。在圖像增強(qiáng)領(lǐng)域主要研究了基于Retinex理論的圖像去霧算法,分析了濾波器設(shè)置對(duì)去霧效果的影響和去霧后光暈現(xiàn)象產(chǎn)生的原因。針對(duì)Retinex算法難以平衡細(xì)節(jié)與色彩保真的問(wèn)題和去霧后場(chǎng)景亮度變化較大處有光暈產(chǎn)生的問(wèn)題,提出了一種基于Retinex理論的雙色彩空間去霧算法,并用雙邊濾波對(duì)照度分量進(jìn)行估計(jì)。該方法首先在HSV色彩空間保持圖像的色彩,使用較高尺度雙邊濾波在亮度通道上估計(jì)照度分量,并對(duì)飽和度通道進(jìn)行自適應(yīng)Gamma矯正;然后在RGB色彩空間增強(qiáng)細(xì)節(jié),分別于三個(gè)顏色通道上使用較低尺度的雙邊濾波估計(jì)照度分量,對(duì)反射分量使用S型函數(shù)增強(qiáng)處理;最后將兩種色彩空間去霧后的圖像在RGB色彩空間進(jìn)行像素級(jí)融合。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提改進(jìn)算法細(xì)節(jié)增強(qiáng)效果明顯,色彩保真度高,且沒(méi)... 

【文章來(lái)源】：重慶郵電大學(xué)重慶市

【文章頁(yè)數(shù)】：75 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖像去霧應(yīng)用領(lǐng)域

散射模型通過(guò)物理建模來(lái)描述霧天圖像退化的原因，該模型是法的理論基礎(chǔ)。研究者通常根據(jù)該模型復(fù)原出清晰無(wú)霧的圖像環(huán)境下，空氣中懸浮的小水滴或冰晶，會(huì)對(duì)圖像造成兩個(gè)方面?zhèn)鞑ミ^(guò)程中產(chǎn)生的能量衰減，例如物體的反射光在到達(dá)圖像采素發(fā)生衰減，其衰減程度往往與物體和采集設(shè)備間的距離正比，大氣光經(jīng)過(guò)散射進(jìn)入到圖像采集設(shè)備中，疊加在圖像上對(duì)成且影響程度與物體和采集設(shè)備的距離成正比。Mie 提出的大氣光衰減模型和大氣光成像模型來(lái)描述上述兩種影響[36]。Naras的基礎(chǔ)上，構(gòu)建了霧天圖像退化大氣散射模型[37]。大氣散射

的計(jì)算產(chǎn)生影響。當(dāng)圖像中某個(gè)區(qū)域的照度分量誤差為正值時(shí)，會(huì)導(dǎo)致反射分量降低，引起該區(qū)域變暗；當(dāng)某個(gè)區(qū)域照度分量誤差為負(fù)值時(shí)，會(huì)導(dǎo)致反射分量升高，引起該區(qū)域變亮。然后分析高斯卷積估計(jì)照度分量引起光暈產(chǎn)生的原因。因?yàn)楦咚咕矸e的結(jié)果是對(duì)周?chē)袼剡M(jìn)行加權(quán)平均得到的，所以在明暗對(duì)比劇烈的邊緣區(qū)域，除了會(huì)導(dǎo)致邊緣模糊，還會(huì)使邊緣一側(cè)的照度分量估計(jì)因受到另一側(cè)的影響而導(dǎo)致偏高或偏低。在利用高斯卷積進(jìn)行照度分量估計(jì)時(shí)，邊緣亮度變化劇烈區(qū)域亮度較高的一側(cè)，受亮度較低一側(cè)的影響，導(dǎo)致照度分量估計(jì)過(guò)低，引起反射分量升高，從而產(chǎn)生光暈現(xiàn)象。最后通過(guò)實(shí)驗(yàn)來(lái)驗(yàn)證，以單尺度 Retinex 算法為例，去霧后光暈現(xiàn)象如圖 3.3 所示。雖然圖像中的細(xì)節(jié)得到了增強(qiáng)，去霧效果明顯，但是在人物的邊緣出現(xiàn)了光暈現(xiàn)象。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于變分Retinex模型的霧天圖像增強(qiáng)方法[J]. 顧振飛,張登銀.  中國(guó)礦業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào). 2018(06)
[2]基于Shearlet變換的Retinex去霧算法[J]. 章星晨,孫劉杰.  計(jì)算機(jī)技術(shù)與發(fā)展. 2019(01)
[3]一種改進(jìn)的Retinex算法在圖像去霧中的研究與應(yīng)用[J]. 劉洋,張杰,張慧.  計(jì)算機(jī)科學(xué). 2018(S1)
[4]基于自適應(yīng)暗原色的單幅圖像去霧算法[J]. 劉國(guó),呂群波,劉揚(yáng)陽(yáng).  光子學(xué)報(bào). 2018(02)
[5]基于先驗(yàn)知識(shí)與大氣散射模型的圖像增強(qiáng)算法[J]. 鞠銘燁,張登銀.  電子學(xué)報(bào). 2017(05)
[6]基于二維小波變換的圖像除霧技術(shù)[J]. 韓濤,張虎龍,鄒強(qiáng).  電子設(shè)計(jì)工程. 2017(07)
[7]多尺度Retinex圖像增強(qiáng)應(yīng)用中的彩色空間選擇[J]. 劉黎明.  艦船電子對(duì)抗. 2017(01)
[8]基于暗原色先驗(yàn)的遙感圖像去霧方法[J]. 代書(shū)博,徐偉,樸永杰,陳彥彤.  光學(xué)學(xué)報(bào). 2017(03)
[9]基于小波降噪度量的圖像去霧研究[J]. 黃鳳.  微電子學(xué)與計(jì)算機(jī). 2016(07)
[10]利用大氣光圖改進(jìn)暗原色去霧效果[J]. 楊尋,鄭京鎬,張葉,王浩.  光電工程. 2015(08)

博士論文
[1]單幀圖像快速去霧技術(shù)研究與實(shí)現(xiàn)[D]. 李利榮.華中科技大學(xué) 2017
[2]雙邊濾波中關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 王鐳.哈爾濱工程大學(xué) 2017
[3]圖像去霧方法和評(píng)價(jià)及其應(yīng)用研究[D]. 郭璠.中南大學(xué) 2012

碩士論文
[1]基于Retinex理論的圖像與視頻增強(qiáng)算法研究[D]. 張?jiān)?南京郵電大學(xué) 2018
[2]基于優(yōu)化改進(jìn)的圖像模糊增強(qiáng)算法研究[D]. 白冰.寧夏大學(xué) 2016



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