隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和科技的進(jìn)步,國內(nèi)外越來越多城市推出了智慧城市應(yīng)用系統(tǒng)。智慧城市有很多應(yīng)用場景依賴于圖像處理,例如交通違章車牌識別、視頻安全監(jiān)控、自動駕駛、遙感測繪。伴隨著工業(yè)化發(fā)展隨之而來的空氣污染導(dǎo)致霧霾現(xiàn)象越來越嚴(yán)重,大氣的能見度下降導(dǎo)致戶外拍攝的圖像質(zhì)量變差,如清晰度降低、畫面模糊、顏色偏移失真、景物難以辨別等,繼而影響依賴于圖像質(zhì)量的計(jì)算機(jī)視覺處理,特別是在遙感測繪與地理勘察領(lǐng)域,霧霾給無人機(jī)航拍系統(tǒng)帶來嚴(yán)重影響,干擾無人機(jī)光感成像系統(tǒng)從而使航拍圖像嚴(yán)重降質(zhì),因此開展霧霾圖像的去霧算法研究具有重要的理論研究意義與實(shí)際應(yīng)用價值。基于圖像增強(qiáng)的圖像去霧算法和基于物理模型利用先驗(yàn)假設(shè)的圖像去霧算法,存在亮度低、偽影、光暈和失真等現(xiàn)象,且需要特定場景圖像。基于深度學(xué)習(xí)的圖像去霧算法利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型實(shí)現(xiàn)有霧圖像與去霧圖像之間的映射,不需要人為干涉,為開拓圖像去霧技術(shù)提供了積極思路。論文主要工作如下:（1）論文首先介紹了霧霾圖像去霧的研究背景,概述了國內(nèi)外霧霾圖像去霧的研究現(xiàn)狀,分析了常見的圖像去霧算法,討論了相關(guān)去霧算法的特點(diǎn)。基于MATLAB平臺對常規(guī)霧霾圖像去霧技術(shù)進(jìn)行了算法仿真... 

【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 研究背景與意義
    1.2 圖像去霧國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 基于圖像增強(qiáng)的去霧算法
        1.2.2 基于圖像還原的去霧算法
        1.2.3 基于深度學(xué)習(xí)的去霧算法
    1.3 研究內(nèi)容和論文結(jié)構(gòu)安排
第二章 霧覆圖像分析基礎(chǔ)
    2.1 霧霾的形成機(jī)理
    2.2 大氣散射理論模型
        2.2.1 大氣散射理論
        2.2.2 入射光衰減模型
        2.2.3 大氣光成像模型
        2.2.4 含霧圖像成像模型
    2.3 生成對抗網(wǎng)絡(luò)模型
        2.3.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介
        2.3.2 生成對抗網(wǎng)絡(luò)模型
    2.4 去霧性能評價標(biāo)準(zhǔn)
    2.5 本章小結(jié)
第三章 經(jīng)典圖像去霧算法對比分析
    3.1 暗原色先驗(yàn)去霧算法
        3.1.1 暗原色先驗(yàn)原理
        3.1.2 透射率值估計(jì)
        3.1.3 大氣光估值
        3.1.4 圖像的去霧
    3.2 非局部圖像去霧算法
        3.2.1 非局部圖像去霧原理
        3.2.2 霧線的計(jì)算
        3.2.3 透射率估計(jì)
        3.2.4 圖像的去霧
    3.3 基于Retinex的圖像去霧算法
        3.3.1 Retinex理論模型
        3.3.2 單尺度Retinex圖像去霧算法
        3.3.3 多尺度Retinex圖像去霧算法
    3.4 經(jīng)典圖像去霧算法的仿真分析
        3.4.1 圖像去霧算法仿真參數(shù)
        3.4.2 圖像去霧算法仿真分析
    3.5 本章小結(jié)
第四章 基于深度學(xué)習(xí)的圖像去霧算法
    4.1 去霧網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)
        4.1.1 去霧網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
        4.1.2 判別模型
    4.2 損失函數(shù)改進(jìn)
    4.3 模型訓(xùn)練過程
        4.3.1 訓(xùn)練的數(shù)據(jù)集
        4.3.2 訓(xùn)練過程
    4.4 仿真與結(jié)果分析
    4.5 本章小結(jié)
第五章 圖像去霧應(yīng)用系統(tǒng)設(shè)計(jì)
    5.1 圖像去霧應(yīng)用系統(tǒng)功能介紹
    5.2 圖像去霧應(yīng)用系統(tǒng)模塊設(shè)計(jì)
    5.3 圖像去霧應(yīng)用系統(tǒng)測試
    5.4 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 全文總結(jié)
    6.2 未來展望
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士期間發(fā)表的論文
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究綜述[J]. 周飛燕,金林鵬,董軍.  計(jì)算機(jī)學(xué)報. 2017(06)
[2]一次大霧天氣形成機(jī)理分析[J]. 劉爽,趙源,王昆鵬.  黑龍江科技信息. 2016(31)
[3]玻爾茲曼機(jī)研究進(jìn)展[J]. 劉建偉,劉媛,羅雄麟.  計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展. 2014(01)
[4]改進(jìn)的單尺度Retinex霧天圖像增強(qiáng)算法[J]. 張賽楠,吳亞東,張紅英,王松.  激光與紅外. 2013(06)
[5]基于色彩恒常理論的圖像去霧技術(shù)[J]. 芮義斌,李鵬,孫錦濤.  南京理工大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2006(05)

碩士論文
[1]基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的單幅圖像去霧算法的研究與應(yīng)用[D]. 左慶.重慶師范大學(xué) 2019
[2]霧天圖像去霧算法的改進(jìn)與仿真[D]. 張冰冰.哈爾濱理工大學(xué) 2019
[3]基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)的圖像去霧研究[D]. 王海.湘潭大學(xué) 2018
[4]基于生成對抗學(xué)習(xí)的圖像去霧[D]. 韓健穩(wěn).西安電子科技大學(xué) 2018
[5]基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像去霧研究[D]. 吳偉.華中科技大學(xué) 2018
[6]基于直方圖均衡化和Retinex的圖像去霧算法研究[D]. 汪秦峰.西北大學(xué) 2016
[7]基于偏微分方程圖像降噪算法的研究與分析[D]. 董嬋嬋.中北大學(xué) 2016



本文編號：3731701