不良的天氣（雨、霧、霾）狀況會導(dǎo)致戶外成像系統(tǒng)獲取的圖像出現(xiàn)降質(zhì)。近年來,基于計算機視覺技術(shù)的應(yīng)用系統(tǒng)廣泛地使用在各領(lǐng)域中,但是受霧霾影響的模糊圖像其應(yīng)用價值降低,對基于計算視覺系統(tǒng)的精確度和準確性造成嚴重干擾,因此針對霧霾天氣狀況下降質(zhì)圖像的去霧清晰化處理成為計算機視覺技術(shù)應(yīng)用發(fā)展中至關(guān)重要的問題,并具有實際的研究意義。因為無法確定未受霧霾影響之前圖像的真實情況,因此對圖像去霧清晰化處理具有很大的不確定性,這極大增加了圖像去霧的難度;當前圖像去霧算法主要針對雨霧天圖像成像進行建模,由于建模型基于一定的前提假設(shè),存在一定的局限,因此去霧算法性能和運算效率仍然有一定的改進空間。本文的核心旨在探討霧霾天氣狀況下的降質(zhì)圖像去霧清晰化處理。本文首先研究大氣退化物理模型的構(gòu)建機理,在現(xiàn)有去霧算法研究的基礎(chǔ)上,提出了一種基于大氣光幕的自適應(yīng)圖像去霧清晰化算法（self-adaptation dehazing,SAD）,針對傳統(tǒng)去霧算法處理大面積亮域容易產(chǎn)生塊效應(yīng)（“Halo”效應(yīng)）的問題;更進一步地,針對當前去霧算法中基于大氣退化模型存在的局限性,研究卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Ne... 

【文章來源】：華南農(nóng)業(yè)大學(xué)廣東省

【文章頁數(shù)】：70 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

衰減示意圖

式（2.1）所示：dE ( x, ) ( ) E ( x, )dx（2.1）其中，x表示傳播距離； 表示入射光波長； ( )表示空氣中的懸浮顆粒等的散射能力，在一定場景和天氣狀況下通常可以認為是一個常數(shù)。為了求得光的衰減量，對式（2.1）進行積分，得到dE 如式（2.2）所示： 0, 0,ddE d E e （2.2）其中，0E ( 0， )為場景深度為 0 時的入射光照強度； ( )dE d， 表示景深為 d 的場景反射光線衰減后的光線強度。

11圖 2.3 大氣光成像過程由式（2.5）可以求得在體積微元的光強 dL( x, )如下所示：( , )( , )dE xdL xd （2.6聯(lián)立式（2.5）和（2.6）得：( )( , ) ( )xdL x k e （2.7對式（2.7）在 x [0,1]區(qū)間進行積分可以得到如式（2.8）所示的結(jié)果：( )( , ) (1 )dL d k e （2.8其中，k 的取值通常選擇在無窮遠的景深處的大氣光強L ，如式（2.9）所示：

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于大氣光值圖的自適應(yīng)去霧算法[J]. 黃德威,陸健強,陳可昕,王衛(wèi)星.  計算機工程與設(shè)計. 2018(04)
[2]基于Retinex理論和暗通道先驗的夜間圖像去霧算法[J]. 楊愛萍,白煌煌.  激光與光電子學(xué)進展. 2017(04)
[3]暗通道先驗的大壩水下裂縫圖像增強算法[J]. 馬金祥,范新南,吳志祥,張學(xué)武,史朋飛,汪耕任.  中國圖象圖形學(xué)報. 2016(12)
[4]基于同態(tài)濾波和Retinex的圖像去霧算法[J]. 汪秦峰,陳莉,樊泰亭,陳占武,楊濤.  火控雷達技術(shù). 2016(02)
[5]視覺信息損失先驗的圖像分層去霧方法[J]. 胡子昂,王衛(wèi)星,陸健強,石穎.  中國圖象圖形學(xué)報. 2016(06)
[6]基于改進暗通道先驗算法的農(nóng)田視頻實時去霧清晰化系統(tǒng)[J]. 陸健強,王衛(wèi)星,胡子昂,石穎,黃德威.  農(nóng)業(yè)工程學(xué)報. 2016(10)
[7]基于多尺度結(jié)構(gòu)相似度的印刷圖像質(zhì)量評價研究[J]. 姜中敏,周穎梅.  包裝工程. 2016(09)
[8]改進的基于大氣光幕單幅圖像去霧算法[J]. 葉崧,楊萬扣.  電子測量技術(shù). 2016(03)
[9]視頻圖像去霧霾技術(shù)研究綜述與展望[J]. 胡子昂,王衛(wèi)星,陸健強,石穎.  電子技術(shù)與軟件工程. 2015(22)
[10]利用大氣光圖改進暗原色去霧效果[J]. 楊尋,鄭京鎬,張葉,王浩.  光電工程. 2015(08)

博士論文
[1]光學(xué)圖像去云霧方法研究[D]. 朱錫芳.南京理工大學(xué) 2008

碩士論文
[1]圖像增強算法研究及其在圖像去霧中的應(yīng)用[D]. 周雪智.湖南師范大學(xué) 2015
[2]去霧算法及其在車牌檢測中的應(yīng)用研究[D]. 肖玉麗.西安電子科技大學(xué) 2012
[3]霧天降質(zhì)圖像的對比度增強方法研究[D]. 涂雅瑗.大連海事大學(xué) 2009
[4]基于單幅圖像的去霧算法研究[D]. 趙瑩.天津大學(xué) 2009
[5]霧天圖像增強技術(shù)的分析與研究[D]. 王大雷.南京理工大學(xué) 2007



本文編號：3386469