霧天條件下大氣能見度降低,戶外采集設(shè)備的工作效率會大打折扣,拍攝的圖像畫質(zhì)衰減嚴(yán)重。因此如何通過一定的處理方法去除圖像中霧的干擾,從而得到高質(zhì)量的無霧圖像,使恢復(fù)后的圖像具有滿意的視覺效果,并從圖像中獲得更多的有效信息,是目前計算機(jī)視覺領(lǐng)域的一個重要研究內(nèi)容。針對暗通道先驗理論算法中存在的不足,本文提出了兩種不同的圖像去霧算法。首先提出了基于逐層搜索法與快速導(dǎo)向濾波（LLS-FGF）的圖像去霧算法。對天空大氣光照值計算不夠精確這一問題,采用逐層搜索法對其進(jìn)行優(yōu)化,并使用快速導(dǎo)向濾波對透射率進(jìn)行細(xì)化,最后采用非線性疊加處理的圖像增強(qiáng)方法,解決去霧后圖像存在普遍偏暗的問題,該改進(jìn)算法能得到清晰度較好的去霧圖像,處理時間也較低,去霧后圖像中某些區(qū)域偏暗問題也得到改善,但是該方法難以有效解決圖像中紋理與邊緣保持問題,本文結(jié)合暗通道先驗理論與非局部變分模型各自的優(yōu)點,提出了H-NL-LTV模型,并利用交替方向乘子法（ADMM）與輔助變量對模型進(jìn)行求解,使去霧后圖像最大程度保持紋理、邊緣特征。為驗證本文所提去霧算法的有效性,選取Kimmel Retinex算法、MSR算法、He算法三種經(jīng)典算法與本... 

【文章來源】：青島大學(xué)山東省

【文章頁數(shù)】：57 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 研究目的與意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 圖像增強(qiáng)方法
        1.2.2 圖像復(fù)原方法
    1.3 本文的主要工作及章節(jié)安排
第二章 圖像去霧的儲備知識
    2.1 基于大氣散射的物理模型
    2.2 暗通道先驗理論的基本思想
        2.2.1 大氣光值的計算
        2.2.2 透射率細(xì)化計算
        2.2.3 圖像去霧后的增強(qiáng)處理
    2.3 變分模型與模型求解
    2.4 圖像質(zhì)量評價方法
        2.4.1 主觀質(zhì)量評價方法
        2.4.2 客觀質(zhì)量評價方法
    2.5 本章小結(jié)
第三章 基于逐層搜索法與快速導(dǎo)向濾波的圖像去霧算法
    3.1 精確大氣光值的計算
    3.2 精確透射率的計算
    3.3 算法實現(xiàn)
    3.4 實驗結(jié)果與分析
        3.4.1 主觀質(zhì)量評價
        3.4.2 客觀質(zhì)量評價
    3.5 本章小結(jié)
第四章 基于H-NL-LTV模型的彩色圖像去霧
    4.1 非局部變分模型與求解算法
        4.1.1 非局部算子
        4.1.2 NL-LTV模型與求解
    4.2 H-NL-LTV模型與ADMM算法
    4.3 算法實現(xiàn)
    4.4 實驗結(jié)果與分析
        4.4.1 主觀質(zhì)量評價
        4.4.2 客觀質(zhì)量評價
    4.5 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
    5.1 總結(jié)
    5.2 展望
參考文獻(xiàn)
攻讀學(xué)位期間的研究成果
致謝



本文編號：3293866