本文關(guān)鍵詞：基于偏振信息的圖像去霧算法研究

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【摘要】：霧霾天氣越來(lái)越常見,導(dǎo)致所采集圖像的應(yīng)用價(jià)值降低,因此如何獲得清晰度較高的圖像成為計(jì)算機(jī)視覺(jué)等領(lǐng)域重點(diǎn)研究的內(nèi)容。近年來(lái)基于偏振信息的圖像去霧算法越來(lái)越成為研究的熱點(diǎn),在交通路況監(jiān)控、航拍、軍事目標(biāo)探測(cè)與識(shí)別等視覺(jué)系統(tǒng)中的應(yīng)用及發(fā)展前景廣闊,具有重要的研究意義。本文在大氣散射模型的基礎(chǔ)上,利用偏振成像的優(yōu)勢(shì),采用一種利用圖像偏振信息的去霧方法。該方法首先利用偏振成像系統(tǒng)獲取3個(gè)任意角度或2個(gè)正交角度偏振圖像作為輸入,結(jié)合暗原色先驗(yàn)理論自動(dòng)估計(jì)大氣光強(qiáng)信息及傳輸率圖,并利用導(dǎo)向?yàn)V波的方法優(yōu)化與修復(fù)傳輸率圖,最終實(shí)現(xiàn)圖像去霧。實(shí)驗(yàn)比較了不同偏振圖像去霧算法與本文算法的去霧效果,同時(shí)實(shí)驗(yàn)也比較了3個(gè)任意角度與2個(gè)正交角度偏振圖像復(fù)原質(zhì)量。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文算法提高了圖像的清晰度及對(duì)比度,有效改善了霧天的降質(zhì)圖像,且3個(gè)偏振圖像的角度選取是任意的,不需對(duì)偏振角度進(jìn)行配準(zhǔn),有利于工程的實(shí)際應(yīng)用,驗(yàn)證了本文算法的優(yōu)越性及實(shí)用性。
【關(guān)鍵詞】：偏振圖像 大氣散射模型 圖像復(fù)原 偏振角度 圖像去霧
【學(xué)位授予單位】：長(zhǎng)春理工大學(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4-5
• ABSTRACT5-8
• 第1章 緒論8-13
• 1.1 課題研究的背景及意義8
• 1.2 課題研究現(xiàn)狀8-11
• 1.3 本文研究?jī)?nèi)容11-12
• 1.4 本文結(jié)構(gòu)安排12-13
• 第2章 大氣散射理論及去霧模型13-20
• 2.1 霧霾的形成13-15
• 2.1.1 大氣粒子13
• 2.1.2 大氣散射13-14
• 2.1.3 天氣條件14-15
• 2.2 大氣散射模型及圖像去霧模型15-17
• 2.3 霧天圖像的特性分析17-19
• 2.3.1 霧天圖像的特征17-18
• 2.3.2 霧與大氣偏振的關(guān)系18-19
• 2.4 本章小結(jié)19-20
• 第3章 偏振成像基本理論及實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)20-28
• 3.1 自然界中的偏振光20-22
• 3.2 偏振圖像的特點(diǎn)22
• 3.3 偏振成像基本原理22-25
• 3.4 霧天偏振成像實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)25-27
• 3.5 本章小結(jié)27-28
• 第4章 基于偏振信息的圖像去霧算法設(shè)計(jì)28-35
• 4.1 算法設(shè)計(jì)28-30
• 4.1.1 算法設(shè)計(jì)思路28-29
• 4.1.2 算法設(shè)計(jì)流程29-30
• 4.2 參數(shù)估計(jì)與優(yōu)化30-33
• 4.2.1 大氣光強(qiáng)的估計(jì)30
• 4.2.2 傳輸率圖的估計(jì)30-31
• 4.2.3 傳輸率圖的優(yōu)化31-32
• 4.2.4 參數(shù)估計(jì)與優(yōu)化效果圖32-33
• 4.3 偏振圖像去霧效果質(zhì)量評(píng)價(jià)33-34
• 4.4 本章小結(jié)34-35
• 第5章 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析35-43
• 5.1 不同的經(jīng)典圖像去霧算法與本文算法比較35-37
• 5.1.1 實(shí)驗(yàn)一：薄霧條件下實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景35-36
• 5.1.2 實(shí)驗(yàn)二：濃霧條件下實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景36-37
• 5.1.3 實(shí)驗(yàn)分析37
• 5.2 3個(gè)任意角度與2個(gè)正交角度偏振圖像去霧效果比較37-42
• 5.2.1 實(shí)驗(yàn)一：近距離實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景37-39
• 5.2.2 實(shí)驗(yàn)二：遠(yuǎn)距離實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景39-41
• 5.2.3 實(shí)驗(yàn)分析41-42
• 5.3 本章小結(jié)42-43
• 第6章 總結(jié)與展望43-45
• 6.1 總結(jié)43-44
• 6.2 展望44-45
• 參考文獻(xiàn)45-47
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表學(xué)術(shù)論文情況47-48
• 致謝48

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中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 丁曉蓮;周激流;李曉華;吳朋;;人臉識(shí)別率與圖像分辨率關(guān)系的比較分析[J];計(jì)算機(jī)工程;2009年11期

2 賈麗娟;;關(guān)于圖像分辨率的教學(xué)思考[J];印刷世界;2011年05期

3 張秀屏，劉錫國(guó)，叢玉良;提高彩電圖像分辨率的研討[J];光學(xué)精密工程;1994年02期

4 周中華;如何使拷屏圖像更清楚[J];桌面出版與設(shè)計(jì);1999年04期

5 林阿嵐;;如何取得完美圖像[J];電子測(cè)試;2001年08期

6 宋其華;郭根生;;解析計(jì)算機(jī)圖像分辨率[J];中國(guó)電化教育;2003年11期

7 馮金菊;;淺談分辨率[J];才智;2008年22期

8 江靜;蔡鶴;;小議分辨率與輸出圖像的關(guān)系[J];科教文匯(上旬刊);2008年03期

9 李春雨;李衛(wèi)平;;篡改圖像的識(shí)別技術(shù)研究與仿真[J];計(jì)算機(jī)仿真;2011年11期

10 ;教你詳細(xì)了解各種分辨率[J];計(jì)算機(jī)與網(wǎng)絡(luò);2011年24期

中國(guó)重要會(huì)議論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 王江寧;紀(jì)力強(qiáng);;昆蟲圖像特征研究[A];第十五屆全國(guó)圖象圖形學(xué)學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2010年

2 楊德強(qiáng);蘇光大;徐天偉;;一種基于幻想臉的人臉圖像分辨率提升新技術(shù)[A];第二十七屆中國(guó)控制會(huì)議論文集[C];2008年

3 張莉;李佩臻;;用Photoshop對(duì)1：1萬(wàn)DRG入庫(kù)數(shù)據(jù)的處理[A];全國(guó)測(cè)繪科技信息網(wǎng)中南分網(wǎng)第二十一次學(xué)術(shù)信息交流會(huì)論文集[C];2007年

4 任曉暉;龔勇清;;體全息存儲(chǔ)再現(xiàn)圖像分辨率實(shí)驗(yàn)研究[A];第十一屆全國(guó)光學(xué)測(cè)試學(xué)術(shù)討論會(huì)論文（摘要集）[C];2006年

5 廖熠;趙榮椿;;一種基于小波分層模型的自然景物圖像表面恢復(fù)算法[A];第十屆全國(guó)信號(hào)處理學(xué)術(shù)年會(huì)（CCSP-2001）論文集[C];2001年

6 劉達(dá);李樞平;;對(duì)DCI數(shù)字影院技術(shù)規(guī)范中圖像分級(jí)技術(shù)的理解[A];中國(guó)電影電視技術(shù)學(xué)會(huì)影視技術(shù)文集[C];2007年

7 湯敏;王惠南;;基于IDL語(yǔ)言的醫(yī)學(xué)圖像可視化初步研究[A];第十二屆全國(guó)圖象圖形學(xué)學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2005年

8 趙源萌;鄧朝;張馨;張存林;;被動(dòng)式人體太赫茲安檢成像的分辨率增強(qiáng)算法研究[A];中國(guó)光學(xué)學(xué)會(huì)2011年學(xué)術(shù)大會(huì)摘要集[C];2011年

9 張尚軍;徐光;祁小江;;影響CR膠片質(zhì)量原因的探討[A];2009中華醫(yī)學(xué)會(huì)影像技術(shù)分會(huì)第十七次全國(guó)學(xué)術(shù)大會(huì)論文集[C];2009年

10 何東曉;隋守鑫;劉微;;高清透霧攝像機(jī)的研發(fā)及在交通領(lǐng)域的應(yīng)用[A];第八屆中國(guó)智能交通年會(huì)優(yōu)秀論文集——智能交通與安全[C];2013年

中國(guó)重要報(bào)紙全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 劉筱霞;陳永常;PHOTOSHOP中圖像分辨率的設(shè)置[N];中國(guó)包裝報(bào);2002年

2 王樹連;從購(gòu)買圖像到租用衛(wèi)星[N];中國(guó)測(cè)繪報(bào);2003年

3 楊興平;如何抓取指定分辨率的圖像[N];中國(guó)電腦教育報(bào);2003年

4 李鑫;飛利浦200BW8商務(wù)人士明智新寵[N];電子資訊時(shí)報(bào);2007年

5 記者 曾遺榮邋通訊員 冷承秋 實(shí)習(xí)生 向哲林;美國(guó)一高科技公司將落戶武漢[N];湖北日?qǐng)?bào);2007年

6 唐鳳碧;正確運(yùn)用數(shù)碼相機(jī)分辨率[N];中國(guó)攝影報(bào);2007年

7 ;創(chuàng)維TWH-43L（DLP）光顯背投圖像不良的檢修[N];電子報(bào);2008年

8 WLF;細(xì)說(shuō)分辨率[N];電腦報(bào);2003年

9 宏杉;感受專業(yè)動(dòng)力[N];中國(guó)計(jì)算機(jī)報(bào);2001年

10 宋連黨;家庭VCD像冊(cè)大制作[N];中國(guó)電腦教育報(bào);2003年

中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 吳輝群;慢性病信息管理系統(tǒng)中視網(wǎng)膜圖像的互操作性及其血管網(wǎng)絡(luò)定量分析研究[D];復(fù)旦大學(xué);2014年

2 田虎;單目圖像的深度估計(jì)[D];北京郵電大學(xué);2015年

3 唐玉芳;商品圖像分類算法研究[D];北京郵電大學(xué);2015年

4 賈勇;建筑物透視探測(cè)關(guān)鍵技術(shù)研究[D];電子科技大學(xué);2014年

5 黃仁杰;非可控條件下人臉識(shí)別中的若干問(wèn)題研究[D];電子科技大學(xué);2015年

6 萬(wàn)方;基于多幅圖像的三維結(jié)構(gòu)化場(chǎng)景重建技術(shù)研究[D];武漢大學(xué);2013年

7 馬鐘;視覺(jué)感知啟發(fā)的對(duì)象發(fā)現(xiàn)關(guān)鍵技術(shù)研究[D];西北工業(yè)大學(xué);2015年

8 張旭;面向局部特征和特征表達(dá)的圖像分類算法研究[D];合肥工業(yè)大學(xué);2016年

9 王洪;航空光電平臺(tái)圖像穩(wěn)定技術(shù)研究[D];中國(guó)科學(xué)院研究生院（長(zhǎng)春光學(xué)精密機(jī)械與物理研究所）;2012年

10 孫艷;基于內(nèi)容圖像檢索與敏感圖像過(guò)濾的若干算法研究[D];吉林大學(xué);2011年

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 楊棟;面向CTA圖像的冠脈血管分割算法研究和血管狹窄度分析[D];浙江大學(xué);2015年

2 龔若皓;基于嵌入式移動(dòng)GPU的圖像編解碼并行優(yōu)化[D];西南交通大學(xué);2015年

3 曹福來(lái);發(fā)動(dòng)機(jī)燃油噴霧圖像篩選及處理方法的分析研究[D];長(zhǎng)安大學(xué);2015年

4 曹飛寒;高速高分辨率工業(yè)相機(jī)系統(tǒng)設(shè)計(jì)[D];蘇州大學(xué);2015年

5 夏桂林;航海視覺(jué)增強(qiáng)系統(tǒng)研究[D];大連海事大學(xué);2015年

6 劉靜;SAR圖像建筑物的三維信息提取算法的研究[D];天津理工大學(xué);2015年

7 王玉萍;基于OCT圖像的青光眼病變定量分析研究[D];南京理工大學(xué);2015年

8 劉瀟;自動(dòng)色彩均衡算法的優(yōu)化[D];華中師范大學(xué);2015年

9 宋慶歡;場(chǎng)景識(shí)別技術(shù)研究[D];中國(guó)科學(xué)院研究生院（光電技術(shù)研究所）;2015年

10 鹿曉龍;非均相液體制劑沉降自動(dòng)監(jiān)測(cè)方法及裝置的研究[D];上海應(yīng)用技術(shù)學(xué)院;2015年

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本文編號(hào)：730186