本文關(guān)鍵詞： 圖像復(fù)原 多尺度分析 圖像去噪 視頻去霧　出處：《華僑大學(xué)》2017年碩士論文　論文類(lèi)型：學(xué)位論文

【摘要】：霧天環(huán)境下,大氣中隨機(jī)介質(zhì),如懸浮顆粒、霧、霾等對(duì)戶(hù)外場(chǎng)景的輻射影響導(dǎo)致能見(jiàn)度嚴(yán)重不足,導(dǎo)致相機(jī)設(shè)備拍攝的畫(huà)面存在對(duì)比度低、色彩暗淡等不同程度的退化問(wèn)題,影響人們的視覺(jué)觀(guān)感和有用信息的自動(dòng)提取。因而,復(fù)原清晰這些降質(zhì)圖像具有十分重要的現(xiàn)實(shí)意義和應(yīng)用價(jià)值。目前去霧方法在自適應(yīng)性上還不足,難以處理遠(yuǎn)近不同場(chǎng)景以及噪聲干擾情況下的霧天降質(zhì)圖像和視頻。本文分析了霧天成像的物理退化模型,詳細(xì)探索了圖像去霧用到的關(guān)鍵技術(shù),設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了圖像和視頻去霧方法。主要研究和貢獻(xiàn)如下:針對(duì)傳統(tǒng)基于暗通道去霧中離視點(diǎn)較遠(yuǎn)區(qū)域出現(xiàn)的色彩失真,較近區(qū)域出現(xiàn)暈影等問(wèn)題,提出基于場(chǎng)景深度分割和開(kāi)暗通道的去霧方法。方案如下:首先檢測(cè)輸入圖像場(chǎng)景的深度信息,劃分整個(gè)圖像為近景和遠(yuǎn)景兩部分;采用開(kāi)暗通道模型估測(cè)大氣光幕,修正遠(yuǎn)景區(qū)域的透射率值;融合近景和遠(yuǎn)景優(yōu)化透射率圖,最終實(shí)現(xiàn)有霧圖像的清晰化。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,針對(duì)不同場(chǎng)景的有霧圖像,該方法能切實(shí)有效克服暗通道先驗(yàn)方法的不足,視覺(jué)效果得到了顯著提升,自適應(yīng)強(qiáng)。觀(guān)察到霧趨近分布于圖像的低頻,提出結(jié)合多尺度小波分析的去霧方法。該方法先將圖像從空域變換到頻域,對(duì)低頻區(qū)域去霧;鑒于霧對(duì)高頻信息的削弱,亦需對(duì)高頻細(xì)節(jié)等同復(fù)原。方案如下:首先使用小波將圖像分解到小波域,得到圖像的高頻和低頻。對(duì)低頻區(qū)域,采用開(kāi)暗通道模型估計(jì)圖像的透射率,并用引導(dǎo)濾波優(yōu)化,得到清晰的低頻和透射率圖。對(duì)高頻部分,結(jié)合透射率圖并采用物理模型對(duì)信號(hào)增強(qiáng)。最后整合高低頻信號(hào)重構(gòu)出清晰無(wú)霧結(jié)果。對(duì)比單幅圖像去霧,視頻序列去霧清晰化的應(yīng)用空間更為廣闊但也更為困難。不同于單幀處理方案,本文提出一種保持時(shí)序一致性并有效減少視覺(jué)偽跡的實(shí)時(shí)視頻去霧框架�；谝曨l相鄰幀之間的相關(guān)性,定義時(shí)序一致性的透射率項(xiàng)。然后,融合當(dāng)前透射率增量定義整體代價(jià)函數(shù),權(quán)衡代價(jià)以求得最佳透射率圖。同時(shí)為減輕低質(zhì)圖像恢復(fù)過(guò)程中存在的偽跡和噪聲放大現(xiàn)象,提出利用相對(duì)無(wú)噪的有霧圖像聯(lián)合恢復(fù)潛在圖像。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該提出框架能自適應(yīng)消除了霧霾影響,并產(chǎn)生高質(zhì)量的清晰視頻。
[Abstract]:Foggy environment, random medium in the atmosphere, such as suspended particles, fog, haze and other effects of outdoor scene radiation visibility caused serious shortage, cause the camera to shoot pictures of existing equipment with low contrast, dim color degradation in different extent, affect people's visual sense of automatic extraction and useful information. Therefore, clear the restoration of degraded image has very important practical significance and application value. The method of defogging is insufficient in adaptability, and difficult to deal with different scenes and noise under the condition of fog degraded image and video. This paper analyzes the physical fog image degradation model, to explore in detail the key to image the fog technology used, the design and implementation of image and video defogging method. The main research results and contributions are as follows: according to the traditional based on dark channel to the region far from the viewpoint of color distortion, compared with Vignetter problem region near the proposed defogging method of scene depth segmentation and dark channel. Based on open plan is as follows: first detection input depth information of the image scene, divided the whole image into two parts and vistas; using the dark channel estimation model of atmospheric transmittance correction vision screen, regional value; fusion and vistas optimization of transmission ratio, and ultimately a clear fog image. The experimental results show that for different scenarios of the fog image, this method can effectively overcome the shortage of the dark channel prior method, visual effect has been significantly improved, adaptive. Observed frequency distribution in the fog reaching the image, combining with the method of defogging multi scale wavelet analysis. The image is transformed from the spatial domain to the frequency domain, the low frequency region to fog; in view of the fog on the high frequency information of the weakened, also need to high-frequency details with programs such as restoration. : first decompose the image into wavelet domain using wavelet image, high frequency and low frequency. In the low frequency region, using dark channel estimation model of image transmission, and guide the filter optimization, get clear frequency and transmittance map. The high frequency part, combined with the physical model of transmission ratio and finally integrated signal enhancement. The high frequency signal is reconstructed. Results no fog fog to clear contrast image space, application of video sequence to fog clear broader, but also more difficult. Different from the single frame processing scheme, this paper proposes a maintain sequence consistency and reduce the real-time video visual artifacts to fog correlation framework. Between adjacent video frames based on transmittance, the definition of temporal consistency. Then, the definition of the overall incremental transmission fusion cost function, in order to achieve the best balance of cost. At the same time to reduce the light transmission ratio is low In the process of quality image restoration, artifacts and noise amplification phenomena exist. It is proposed to restore latent images by using relatively non noisy foggy image. Experimental results show that the proposed framework can effectively eliminate haze effects and produce high-quality clear videos.

【學(xué)位授予單位】：華僑大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.41

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本文編號(hào)：1551752