本文關鍵詞：霧天圖像復原方法研究

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【摘要】：在霧霾的天氣條件下,由于大氣粒子的散射作用,成像設備采集到的景物圖像已被嚴重的降質,造成圖像的對比度降低。這極大地影響著戶外視覺系統(tǒng)的工作,如衛(wèi)星遙感系統(tǒng)、航拍系統(tǒng)、室外監(jiān)控和目標識別系統(tǒng)等。因此,霧天圖像的清晰化技術已成為計算機視覺及圖像處理領域中的熱門研究方向。首先,在基于圖像增強方法和物理模型的圖像復原方法的基礎上,分析了霧天圖像退化的機理以及大氣散射模型的特點。其次,針對去霧算法復雜度太高以及明亮區(qū)域容易處理失真等問題,在暗原色先驗理論的基礎上提出了改進的去霧方法,用改進的中值濾波代替耗時較大的軟摳圖算法,并對明亮區(qū)域的透射率重新修正,得到了一定的去霧視覺效果。然后,分析了暗原色最小值圖的景深信息與亮度分量結合的基礎上,提出了基于霧氣深度的去霧算法,有效的估計出霧氣深度圖,并快速的恢復出無霧圖像。最后,實驗結果證明,本文算法和同類最新算法比較,時間復雜度較低,保持速度快的優(yōu)勢,具有較高的魯棒性,提高了圖像的對比度并取得較好的清晰化效果。
【關鍵詞】：圖像去霧 圖像增強 大氣散射模型 霧氣深度 圖像清晰化
【學位授予單位】：西南科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 1 緒論8-15
• 1.1 課題的研究背景及意義8-9
• 1.2 課題的研究現(xiàn)狀9-14
• 1.2.1 基于圖像增強的方法9-11
• 1.2.2 基于物理模型的方法11-14
• 1.3 本文組織結構14-15
• 2 基于圖像增強的去霧算法15-30
• 2.1 常用圖像增強方法15-22
• 2.1.1 直方圖處理15-17
• 2.1.2 灰度變換17-19
• 2.1.3 圖像平滑處理19-20
• 2.1.4 圖像銳化處理20-22
• 2.1.5 同態(tài)濾波22
• 2.2 基于圖像增強的去霧算法22-26
• 2.2.1 改進的直方圖均衡化方法22-24
• 2.2.2 Retinex算法24-26
• 2.3 圖像評價方法26-29
• 2.3.1 灰度均值和灰度標準差27
• 2.3.2 信息熵27-28
• 2.3.3 平均梯度28
• 2.3.4 峰值信噪比28-29
• 2.3.5 背景方差和細節(jié)方差29
• 2.4 本章小結29-30
• 3 基于物理模型的圖像復原去霧算法30-45
• 3.1 霧天圖像退化機理30-33
• 3.1.1 大氣散射理論30-32
• 3.1.2 霧天圖像成像模型32-33
• 3.2 基于圖像復原的去霧算法概述33-35
• 3.2.1 基于多幅圖像去霧33-34
• 3.2.2 基于單幅圖像去霧34-35
• 3.3 基于暗原色先驗的單幅圖像去霧算法35-39
• 3.3.1 暗原色先驗原理35-37
• 3.3.2 大氣光值A的選取37
• 3.3.3 初步估計透射率t(x)37
• 3.3.4 透射率優(yōu)化37-38
• 3.3.5 恢復無霧圖像38-39
• 3.3.6 算法性能分析39
• 3.4 基于暗原色先驗的改進圖像去霧算法39-44
• 3.4.1 改進的中值濾波40-43
• 3.4.2 明亮區(qū)域判斷43-44
• 3.5 本章小結44-45
• 4 基于霧氣深度的圖像去霧算法45-54
• 4.1 霧氣深度的圖像去霧算法45-50
• 4.1.1 大氣物理模型和暗原色先驗原理45-46
• 4.1.2 初步估計透射率t(x)46-47
• 4.1.3 基于霧氣深度估計透射率(?)(x)47-49
• 4.1.4 估計大氣光值A49-50
• 4.2 實驗結果分析和客觀評價50-53
• 4.2.1 主觀評價50-51
• 4.2.2 客觀評價51-53
• 4.2.3 算法運行時間53
• 4.3 本章小結53-54
• 結論54-56
• 工作總結54
• 不足與展望54-56
• 致謝56-57
• 參考文獻57-61
• 攻讀碩士學位期間發(fā)表的學術論文及研究成果61

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本文編號：1103469