【摘要】：雨天條件下,所拍攝的圖像和視頻容易受到雨滴的散射和模糊作用,使得圖像成像模糊,能見度下降,極大的限制了室外視覺處理算法的性能,例如圖像分割,目標(biāo)識(shí)別,目標(biāo)跟蹤等等。目前,大部分研究工作主要集中在視頻去雨。與視頻去雨不同,單幅圖像沒有先驗(yàn)的時(shí)域信息,其研究更引起國內(nèi)外學(xué)者的關(guān)注。本文主要圍繞單幅圖像去雨展開工作,其主要工作與創(chuàng)新點(diǎn)如下:首先,本文結(jié)合傳播濾波與引導(dǎo)濾波,實(shí)現(xiàn)了一種有雨圖像分解方法,分解后的高頻圖像中雨痕保持完整,且分解后的低頻圖像中背景物體細(xì)節(jié)明顯。其次,利用雨痕邊緣像素的梯度幅值與梯度方向,本文提出一種高頻灰度圖像中純雨區(qū)域的提取方法�；谔崛〉募冇陞^(qū)域?qū)崿F(xiàn)有雨字典的學(xué)習(xí)。進(jìn)一步利用學(xué)習(xí)的有雨字典實(shí)現(xiàn)高頻灰度雨痕圖像的重構(gòu),對(duì)重構(gòu)的雨痕圖像進(jìn)行二值化,得到雨痕掩模。接著根據(jù)雨痕的色彩特性優(yōu)化雨痕掩模,這一過程實(shí)現(xiàn)了雨痕精確檢測(cè)。最后,基于雨痕掩膜與雨痕的亮度特性,本文提出一種改進(jìn)的雙邊濾波實(shí)現(xiàn)單幅圖像去雨。這種濾波方法不僅能自適應(yīng)的處理有雨像素與無雨像素,而且能有效排除背景圖像中不同目標(biāo)物體對(duì)中心像素點(diǎn)濾波的影響,從而有效提高高頻圖像去雨效果。將去雨后的高頻圖像與低頻圖像融合,實(shí)現(xiàn)了有雨圖像的恢復(fù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文提出的方法可以有效檢測(cè)有雨圖像中的純雨區(qū)域,雨痕檢測(cè)與去除更為精確。與現(xiàn)有的算法相比,去雨后圖像的視覺效果更好,且不受雨痕的方向與尺寸限制,實(shí)用性更廣。
【圖文】：

圖 2.1 雨滴的亮度模型程中，由于曝光時(shí)間的影響，雨滴在圖像種情況下，受雨水影響的像素主要取決于度以及曝光時(shí)間。Gray 等[31]人認(rèn)為這些，雨滴在這段時(shí)間內(nèi)覆蓋某一像素的時(shí)T ， 圖像上該像素在曝光時(shí)間 T 內(nèi)的雨線亮即 TrbI=EdtEdt 0點(diǎn)覆蓋時(shí)的瞬時(shí)亮度；bE 為無雨像素點(diǎn)覆設(shè)雨滴亮度rE 在雨滴覆蓋時(shí)間 與背景亮換緩慢，則rE ，bE 可以看成不變，則式（

使得雨痕能夠保留在高頻圖像中，同時(shí)使得低頻圖像保留更多的背景信息，有利于圖像去雨的進(jìn)一步處理。圖3.1 為本文分解方法的流程圖。圖 3.1 有雨圖像分解算法流程圖3.2 背景知識(shí)3.2.1 雙邊濾波
【學(xué)位授予單位】：湘潭大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP391.41

【引證文獻(xiàn)】

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前1條

1 張晶;霧霾環(huán)境對(duì)成像質(zhì)量的影響及仿真研究[D];西安電子科技大學(xué);2018年

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本文編號(hào)：2607788