本文選題：顏色衰減先驗(yàn) + 非線性模型�。� 參考：《南昌航空大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：霧天環(huán)境下獲得的圖像和視頻,存在清晰度差、對比度低、顏色失真等嚴(yán)重的退化現(xiàn)象,直接影響和限制了戶外視覺系統(tǒng)的作用。因此改善霧天退化圖像和視頻的質(zhì)量,降低霧霾等天氣環(huán)境對戶外視覺系統(tǒng)的影響,對有霧圖像和視頻進(jìn)行有效的去霧處理,有著重要的現(xiàn)實(shí)意義。本文主要研究了圖像去霧算法和視頻去霧算法,具體研究內(nèi)容如下:(1)針對基于顏色衰減先驗(yàn)去霧算法的不足,主要從場景深度估計(jì)和大氣散射系數(shù)估計(jì)兩個(gè)方面進(jìn)行改進(jìn)。首先詳細(xì)闡述了關(guān)于場景深度估計(jì)的改進(jìn),通過建立關(guān)于場景深度的非線性模型,并利用訓(xùn)練樣本學(xué)習(xí)得到模型的最佳系數(shù),從而得到更加準(zhǔn)確的場景深度。然后詳細(xì)闡述了關(guān)于大氣散射系數(shù)估計(jì)的改進(jìn),通過定義關(guān)于大氣散射系數(shù)的函數(shù),并利用大量圖像實(shí)驗(yàn)得到函數(shù)的最佳參數(shù),從而得到更加準(zhǔn)確的大氣散射系數(shù)。(2)針對現(xiàn)有的視頻去霧方法存在去霧視頻各幀在色彩和結(jié)構(gòu)方面不協(xié)調(diào),去霧處理時(shí)間長的問題,本文提出基于通用大氣光值和通用透射率圖的視頻去霧方法。該方法利用監(jiān)控視頻的特性,將通用大氣光值和通用透射率圖應(yīng)用于有霧視頻的各幀圖像中進(jìn)行去霧。該方法首先對有霧視頻提取背景圖像,然后利用單幅圖像去霧算法獲取背景圖像的大氣光值和透射率圖,最后將該大氣光值和透射率圖應(yīng)用到有霧視頻的每一幀的去霧處理中,從而實(shí)現(xiàn)視頻去霧。(3)將本文圖像去霧算法和暗原色先驗(yàn)理論去霧算法、顏色衰減先驗(yàn)理論去霧算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)對比,從主觀和客觀兩個(gè)角度分析本文算法的優(yōu)越性。并從實(shí)驗(yàn)的角度說明本文提出的通用大氣光值和通用透射率圖的視頻去霧方法的有效性。
[Abstract]:The images and videos obtained in fog environment have some serious degradation phenomena such as poor definition low contrast color distortion and so on which directly affect and limit the function of outdoor visual system. Therefore, it is of great practical significance to improve the quality of degraded image and video, reduce the influence of haze and other weather environment on outdoor visual system, and effectively remove fog from fog image and video. This paper mainly studies the image de-fogging algorithm and the video de-fogging algorithm. The detailed research contents are as follows: 1) aiming at the shortcomings of the prior de-fogging algorithm based on the color attenuation, we mainly improve the depth estimation of the scene and the estimation of the atmospheric scattering coefficient. Firstly, the improvement of depth estimation of scene is discussed in detail. The nonlinear model of depth of scene is established, and the best coefficient of the model is obtained by using training samples to get more accurate depth of scene. Then the improvement of the estimation of atmospheric scattering coefficient is described in detail. The function of atmospheric scattering coefficient is defined, and the optimum parameters of the function are obtained by a large number of image experiments. Thus, a more accurate atmospheric scattering coefficient. (2) aiming at the problem that the existing video de-fogging methods do not coordinate the color and structure of each frame of the de-fogging video, and the processing time of de-fogging is long. This paper presents a video fog removal method based on the general atmospheric light value and the general transmittance map. Based on the characteristics of surveillance video, the general atmospheric light value and the general transmittance map are applied to each frame image of fogged video to remove fog. Firstly, the background image is extracted from the fogged video, then the atmospheric light value and the transmittance map of the background image are obtained by using a single image de-fog algorithm. Finally, the atmospheric light value and transmittance map are applied to the de-fogging process of each frame of the fogged video. Thus, the image de-fogging algorithm and dark priori theory de-fogging algorithm and the color attenuation priori theory de-fogging algorithm are compared experimentally. The advantages of this algorithm are analyzed from the subjective and objective aspects. The effectiveness of the proposed video de-fogging method for the general atmospheric light value and the general transmittance map is illustrated from an experimental point of view.
【學(xué)位授予單位】：南昌航空大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP391.41

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1988092