近些年來(lái),世界各地的霧霾越來(lái)越嚴(yán)重,中國(guó)也不例外,霧霾造成空氣質(zhì)量的下降,除了對(duì)身心健康造成巨大的威脅之外,同時(shí)也會(huì)對(duì)戶外的計(jì)算機(jī)視覺(jué)采集系統(tǒng)造成巨大的影響,嚴(yán)重阻礙公共交通、戶外監(jiān)控、航拍攝影等工作的開(kāi)展。霧霾的存在導(dǎo)致采集到的圖像降質(zhì),出現(xiàn)對(duì)比度低,細(xì)節(jié)不明顯等特征,視覺(jué)效果模糊。中國(guó)海洋河流湖泊眾多,中國(guó)有四大海域,毗鄰中國(guó)大陸邊緣的渤海、黃海、東海與南海互相連成一片;在中國(guó),流域面積超過(guò)1000平方千米的河流就有1500多條,有湖泊24800多個(gè),其中面積在1平方公里以上的天然湖泊就有2800多個(gè),這些海洋、河流、湖泊不僅是中國(guó)地理環(huán)境的重要組成部分,而且還蘊(yùn)含著豐富的自然資源。同樣,在進(jìn)行水下作業(yè)時(shí),水下更為復(fù)雜的光學(xué)環(huán)境直接導(dǎo)致采集到的圖像出現(xiàn)嚴(yán)重的偏色效應(yīng),同時(shí)也伴隨著低對(duì)比度和極其模糊的視覺(jué)效果,對(duì)水下的研究工作造成極大的困擾。相比戶外的采集系統(tǒng),水下更為復(fù)雜的環(huán)境也使得圖像復(fù)原變得更加困難。為了提高成像系統(tǒng)的可靠性和穩(wěn)定性,本論文主要針對(duì)戶外霧天和水下計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)采集的圖像和視頻出現(xiàn)的視覺(jué)退化現(xiàn)象,通過(guò)研究分析圖像成像的大氣散射模型和水下的衰減模型,學(xué)習(xí)和研究當(dāng)前現(xiàn)... 

【文章來(lái)源】：中國(guó)科學(xué)院大學(xué)(中國(guó)科學(xué)院光電技術(shù)研究所)四川省

【文章頁(yè)數(shù)】：125 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：博士

【部分圖文】：

世界上第一臺(tái)相機(jī)

圖 1.2 世界上第一張照片《窗外的景物》re1.2 The first photo “The Scenery Outside the window” in the相機(jī)技術(shù)發(fā)生了翻天覆地的變化，現(xiàn)在采集到的數(shù)字圖取得了很大的進(jìn)步，現(xiàn)在消費(fèi)級(jí)的數(shù)碼相機(jī)和手機(jī)都器，并且采集到的視頻圖像像素越來(lái)越高，圖像質(zhì)量視頻能夠顯示在任何可以顯示數(shù)字圖像的設(shè)備上，相依賴圖像和視頻的產(chǎn)業(yè)[3]。霧的研究背景與意義環(huán)境的惡化，霧霾已成為一種常見(jiàn)的天氣現(xiàn)象，PM2詞[4]，霧霾中的懸浮顆粒會(huì)伴隨著人類的呼吸經(jīng)由

這樣做可保證圖像局部細(xì)節(jié)對(duì)比度得到增強(qiáng)。如圖2.4 所示，當(dāng)子塊大小選擇為 15*15 時(shí)，隨著局部限制對(duì)比度的增加，可以看到，圖像中局部對(duì)比度越來(lái)越強(qiáng)，但是隨著這種局部對(duì)比度的增強(qiáng)，圖像的失真也越來(lái)越明顯。如圖 2.5 所示，圖像的子塊尺寸越小，細(xì)節(jié)也越豐富。圖 2.4 局部對(duì)比度增強(qiáng)Figure 2.4 Local contrast enhancement

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于融合與高斯加權(quán)暗通道的單幅圖像去霧算法[J]. 張晨,楊燕.  光子學(xué)報(bào). 2019(01)
[2]改進(jìn)多尺度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的單幅圖像去霧方法[J]. 雎青青,李朝鋒,桑慶兵.  計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2019(10)
[3]基于深度學(xué)習(xí)的圖像去霧霾研究[J]. 姬旭麗,王亞剛,車芳.  信息技術(shù). 2018(08)
[4]一種深度學(xué)習(xí)的單幅圖像去霧方法[J]. 黃靖,姜文,肖長(zhǎng)詩(shī),文元橋,周高景,張帆.  小型微型計(jì)算機(jī)系統(tǒng). 2018(08)
[5]袁隆平團(tuán)隊(duì)海水稻技術(shù)迪拜再傳佳音[J]. 朱育漩.  環(huán)境經(jīng)濟(jì). 2018(11)
[6]基于多特征融合的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像去霧算法[J]. 徐巖,孫美雙.  激光與光電子學(xué)進(jìn)展. 2018(03)
[7]基于自適應(yīng)透射率比的水下圖像復(fù)原算法[J]. 黃松,易本順.  浙江大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版). 2018(01)
[8]基于背景光估計(jì)與暗通道先驗(yàn)的水下圖像復(fù)原[J]. 謝昊伶,彭國(guó)華,王凡,楊成.  光學(xué)學(xué)報(bào). 2018(01)
[9]基于限制對(duì)比度顏色校正的水下圖像增強(qiáng)[J]. 余義德,周曼麗,王紅萍.  無(wú)線電工程. 2017(09)
[10]圖像增強(qiáng)算法綜述[J]. 王浩,張葉,沈宏海,張景忠.  中國(guó)光學(xué). 2017(04)

博士論文
[1]自適應(yīng)圖像實(shí)時(shí)增強(qiáng)算法的技術(shù)研究[D]. 李賡飛.中國(guó)科學(xué)院大學(xué)(中國(guó)科學(xué)院長(zhǎng)春光學(xué)精密機(jī)械與物理研究所) 2017
[2]水下成像與圖像增強(qiáng)及相關(guān)應(yīng)用研究[D]. 趙欣慰.浙江大學(xué) 2015
[3]圖像快速去霧與清晰度恢復(fù)技術(shù)研究[D]. 嵇曉強(qiáng).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
[4]水下圖像增強(qiáng)和復(fù)原方法研究[D]. 孫飛飛.中國(guó)海洋大學(xué) 2011

碩士論文
[1]霧化降質(zhì)光學(xué)圖像的實(shí)時(shí)復(fù)原技術(shù)研究[D]. 徐歡.中國(guó)科學(xué)院大學(xué)(中國(guó)科學(xué)院光電技術(shù)研究所) 2018
[2]水下圖像復(fù)原方法研究[D]. 王婷.鄭州大學(xué) 2017
[3]計(jì)算機(jī)圖形圖像發(fā)展史研究[D]. 吳毅儒.天津工業(yè)大學(xué) 2017
[4]水下圖像增強(qiáng)算法研究及其應(yīng)用[D]. 陳超.大連理工大學(xué) 2016
[5]關(guān)于水下圖像顏色補(bǔ)償校正的研究[D]. 闞凌雁.中國(guó)海洋大學(xué) 2015
[6]面向?qū)ο蟮陌翟闰?yàn)圖像去霧研究[D]. 夏棟.華中科技大學(xué) 2015



本文編號(hào)：3052625