本文關(guān)鍵詞：基于顏色空間轉(zhuǎn)化的偏振圖像去霧算法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：近年來(lái)頻繁出現(xiàn)的霧霾天氣引起了人們的廣泛關(guān)注。霧霾天氣不但對(duì)人們的健康產(chǎn)生一定的影響,還嚴(yán)重干擾了監(jiān)控系統(tǒng)和偵查裝備等的正常使用,例如在戰(zhàn)場(chǎng)上導(dǎo)彈無(wú)法瞄準(zhǔn)目標(biāo),交通道路上監(jiān)控系統(tǒng)無(wú)法識(shí)別車(chē)牌,偵查現(xiàn)場(chǎng)上裝備無(wú)法正確跟蹤對(duì)象等。因此如何去除霧霾對(duì)智能裝備系統(tǒng)的影響,提取用戶感興趣的有用信息是近年來(lái)圖像視覺(jué)處理研究的熱點(diǎn)之一。圖像有多種成像方式,包括常見(jiàn)的可見(jiàn)光,遙感,偏振,紅外成像等。其中偏振成像相對(duì)于可見(jiàn)光和紅外成像有諸多優(yōu)點(diǎn),它可以獲取地物輻射的多維偏振信息,在圖像視覺(jué)領(lǐng)域中有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。有效使用偏振信息,可以提高目標(biāo)的識(shí)別能力,從而增強(qiáng)景物的細(xì)節(jié)特征,提高圖像的信噪比�；趥鹘y(tǒng)偏振特性的圖像去霧算法大都對(duì)偏振度、大氣光強(qiáng)和景深信息進(jìn)行優(yōu)化,這種方法在霧天能見(jiàn)度較高時(shí)能夠有效去除圖像霧霾,但是在能見(jiàn)度較低狀態(tài)下,對(duì)遠(yuǎn)處場(chǎng)景的目標(biāo)識(shí)別效果并不理想。本文分析低能見(jiàn)度情況下圖像去霧復(fù)原效果不理想的特點(diǎn),提出了一種偏振信息到顏色空間轉(zhuǎn)化的算法增強(qiáng)圖像的細(xì)節(jié)特征。主要工作如下：第一：調(diào)研了國(guó)內(nèi)外的霧霾去除現(xiàn)狀,按照輸入條件的不同,研究了單幅圖像去霧和多幅圖像去霧算法的優(yōu)缺點(diǎn)并探討霧霾的形成機(jī)理以及大氣散射現(xiàn)象,結(jié)合大氣散模型,對(duì)基于暗原色先驗(yàn)原理的圖像去霧模型進(jìn)行研究。第二：研究大氣偏振特性,調(diào)研經(jīng)典的基于偏振原理的圖像去霧算法,分析傳統(tǒng)的基于偏振特性的圖像復(fù)原算法的不足,提出一種顏色空間轉(zhuǎn)換的算法去除圖像霧霾。根據(jù)Stokes矢量法解析偏振信息,得到偏振圖像的強(qiáng)度、偏振度、偏振角等內(nèi)容,為了達(dá)到偏振信息與去霧模型相結(jié)合的目的,采用了一種顏色空間轉(zhuǎn)化的方法將偏振信息映射到彩色空間。第三：將偏振信息轉(zhuǎn)化到HIS顏色空間對(duì)應(yīng)的亮度,色調(diào),飽和度等分量中,對(duì)HIS彩色空間中的亮度和飽和度權(quán)重重新進(jìn)行估值,之后再將HIS彩色空間轉(zhuǎn)化到RGB彩色空間,結(jié)合暗原色先驗(yàn)原理,引入引導(dǎo)濾波算法對(duì)圖像進(jìn)行復(fù)原。第四：與傳統(tǒng)的基于偏振特性的圖像復(fù)原結(jié)果作對(duì)比,本文提出的算法的切實(shí)有效,得到的復(fù)原圖像細(xì)節(jié)更加清晰,層次分明,能夠有效識(shí)別低能見(jiàn)度場(chǎng)景下遠(yuǎn)處場(chǎng)景的目標(biāo)。
【關(guān)鍵詞】：圖像復(fù)原 偏振特性 HIS彩色空間 RGB彩色空間 暗原色先驗(yàn)
【學(xué)位授予單位】：安徽大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要3-5
• Abstract5-10
• 第一章 緒論10-16
• 1.1 課題研究的背景及意義10-11
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-13
• 1.2.1 單幅圖像去霧算法11-12
• 1.2.2 多幅圖像去霧算法12
• 1.2.3 基于偏振特性的圖像去霧算法12-13
• 1.3 本文研究?jī)?nèi)容13-14
• 1.4 本文結(jié)構(gòu)安排14-16
• 第二章 霧霾天氣成像模型及圖像偏振特性16-34
• 2.1 霧霾天氣成像模型16-26
• 2.1.1 入射光衰減模型16-19
• 2.1.2 大氣光成像模型19-21
• 2.1.3 霧天圖像的成像模型21-24
• 2.1.4 基于暗原色的圖像去霧模型24-26
• 2.2 霧天圖像特性分析26-29
• 2.2.1 霧霾的形成及能見(jiàn)度26-28
• 2.2.2 霧天圖像特性分析28-29
• 2.3 霧與大氣偏振特性29-33
• 2.3.1 光的偏振特性29-31
• 2.3.2 寬波段偏振相機(jī)的介紹31-32
• 2.3.3 霧與大氣偏振的關(guān)系32-33
• 2.4 本章小結(jié)33-34
• 第三章 基于偏振特性的圖像去霧算法研究34-42
• 3.1 傳統(tǒng)偏振去霧算法概述34-35
• 3.2 基于偏振濾波的圖像去霧算法35-38
• 3.3 基于大氣散射模型的偏振圖像去霧算法38-40
• 3.4 本章小結(jié)40-42
• 第四章 基于顏色空間轉(zhuǎn)化的偏振圖像去霧算法設(shè)計(jì)42-63
• 4.1 算法設(shè)計(jì)42-44
• 4.1.1 算法設(shè)計(jì)思想42-43
• 4.1.2 算法詳細(xì)描述43-44
• 4.2 偏振信息到RGB彩色空間的映射44-50
• 4.2.1 HIS顏色空間的定義44-45
• 4.2.2 RGB彩色空間的定義45-46
• 4.2.3 偏振信息到HIS彩色空間的映射46-49
• 4.2.4 HIS彩色空間到RGB彩色空間的轉(zhuǎn)化49-50
• 4.3 去霧參數(shù)的求取50-57
• 4.3.1 飽和度和亮度信息的求取50-54
• 4.3.2 大氣光強(qiáng)值求取54-55
• 4.3.3 透射率的求取及優(yōu)化55-57
• 4.4 算法的實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析與評(píng)價(jià)57-62
• 4.4.1 去霧效果評(píng)價(jià)指標(biāo)57-58
• 4.4.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析58-62
• 4.5 本章小結(jié)62-63
• 第五章 總結(jié)與展望63-64
• 5.1 本文總結(jié)63
• 5.2 工作展望63-64
• 參考文獻(xiàn)64-68
• 致謝68-69
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文69

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本文編號(hào)：312283