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基于暗原色理論的圖像去霧方法研究

發(fā)布時(shí)間:2021-04-26 08:17
  目前對(duì)有霧圖像進(jìn)行去霧操作的要求是能夠有效提高有霧圖像的對(duì)比度,同時(shí)恢復(fù)有霧圖像的顏色特征及圖像內(nèi)包含的細(xì)節(jié)信息。目前,在圖像去霧的研究領(lǐng)域中備受青睞的是暗原色去霧算法。但是該算法雖然得到的去霧圖像效果比較好但是它也有下面兩個(gè)缺點(diǎn):第一,它不僅需要進(jìn)行軟摳圖拉普拉斯矩陣的可逆化操作,導(dǎo)致算法的耗時(shí)問(wèn)題比較嚴(yán)重,而且該算法也會(huì)使得去霧后的圖像的邊緣出現(xiàn)邊緣效應(yīng);第二,暗通道先驗(yàn)理論對(duì)目標(biāo)圖像中含有大面積的淺色的高亮區(qū)域會(huì)失效,如果仍然使用該理論的話,會(huì)導(dǎo)致天空區(qū)域去霧后的圖像出現(xiàn)明顯的色偏失真現(xiàn)象。本文針對(duì)這幾個(gè)問(wèn)題主要做了如下工作:(1)主要研究暗通道算法的理論以及去霧的過(guò)程。首先建立圖像去霧模型,然后進(jìn)行參數(shù)的估計(jì),最終進(jìn)行參數(shù)的反演,以得到去霧圖像。(2)就暗原色去霧算法運(yùn)行時(shí)間的耗時(shí)問(wèn)題以及邊緣效應(yīng)問(wèn)題,提出了基于四分加權(quán)的暗原色先驗(yàn)去霧算法。首先,對(duì)大氣光值A(chǔ)利用四分加權(quán)算法進(jìn)行準(zhǔn)確的估計(jì);然后,通過(guò)引導(dǎo)濾波的方式對(duì)利用暗原色先驗(yàn)原理得到的粗略透射率進(jìn)行處理,從而獲得優(yōu)化的透射率t(x);最后,把t(x)和A代入大氣散射模型,從而得到去霧后的圖像。(3)就暗原色先驗(yàn)理論對(duì)大面積... 

【文章來(lái)源】:哈爾濱工業(yè)大學(xué)黑龍江省 211工程院校 985工程院校

【文章頁(yè)數(shù)】:79 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【文章目錄】:
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 課題的研究背景和意義
    1.2 圖像去霧技術(shù)的研究現(xiàn)狀
        1.2.1 基于圖像增強(qiáng)的去霧技術(shù)
        1.2.2 基于圖像復(fù)原的去霧技術(shù)
        1.2.3 圖像去霧技術(shù)存在的問(wèn)題
    1.3 論文主要研究?jī)?nèi)容及各章節(jié)安排
        1.3.1 論文的主要研究?jī)?nèi)容
        1.3.2 論文的各章節(jié)安排
第2章 暗原色去霧算法的理論基礎(chǔ)及分析
    2.1 霧霾的形成原因和特點(diǎn)
    2.2 大氣散射模型
        2.2.1 大氣衰減模型
        2.2.2 大氣光模型
        2.2.3 霧天圖像成像的物理模型
    2.3 霧天圖像退化的特點(diǎn)和原因
        2.3.1 霧天圖像退化的原因
        2.3.2 霧天圖像的特點(diǎn)
    2.4 基于暗原色先驗(yàn)信息的圖像去霧算法
        2.4.1 暗原色原理
        2.4.2 He算法的優(yōu)缺點(diǎn)及分析
    2.5 本章小結(jié)
第3章 基于四分加權(quán)的暗原色先驗(yàn)去霧算法研究
    3.1 基于引導(dǎo)濾波的透射率優(yōu)化
    3.2 基于四分加權(quán)的大氣光值優(yōu)化
    3.3 改進(jìn)算法的圖像去霧
    3.4 仿真實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析
        3.4.1 主觀視覺(jué)評(píng)價(jià)
        3.4.2 客觀量化指標(biāo)分析
    3.5 本章小結(jié)
第4章 基于序列分解的天空去霧算法研究
    4.1 淺色區(qū)域失真的原因分析
    4.2 基于邊緣檢測(cè)和改進(jìn)的最大類間方差法的天空分割算法
        4.2.1 邊緣檢測(cè)基本原理
        4.2.2 主流的幾種邊緣檢測(cè)算子
        4.2.3 改進(jìn)的最大類間方差法
    4.3 基于序列分解的天空去霧算法
    4.4 改進(jìn)算法的圖像去霧
    4.5 仿真實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析
        4.5.1 主觀視覺(jué)評(píng)價(jià)
        4.5.2 客觀量化指標(biāo)分析
    4.6 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
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致謝



本文編號(hào):3161077

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