隨著空氣質(zhì)量的惡化,霧霾天氣在我國廣大地區(qū)呈現(xiàn)多發(fā)態(tài)勢,霧霾問題已成為我國大氣環(huán)境污染的主要問題。在霧霾天氣條件下,霧霾中的懸浮顆粒具有散射和吸收的作用,使得室外圖像呈現(xiàn)出較低的對比度和有限的可見性,導(dǎo)致在霧霾天采集到的圖像質(zhì)量較低,從而容易影響圖像采集的質(zhì)量,進而會限制從圖像中提取有效的信息。為使計算機系統(tǒng)能更好的識別和提取相關(guān)的圖像特征,去霧霾技術(shù)成為必要。目前,圖像去霧霾的方法大多是基于大氣光散射模型的方法,而該模型的核心是求解大氣光和透射圖,從而可以根據(jù)該模型恢復(fù)原始的無霧霾圖像。然而,圖像去霧霾技術(shù)是一個不適定的問題,它會導(dǎo)致基于某些先驗信息的透射圖的估計得不到準(zhǔn)確的解,這些先驗最大的不足是錯誤的估計透射圖以及普遍存在的透射圖過飽和問題。為了解決以上問題本文提出了模型融合的方法進行霧霾的去除。首先,本文從霧霾圖像形成的大氣光散射物理模型出發(fā),針對霧霾圖像的特性,分析了不同大氣光計算方法的特點及差異,梳理了大氣光計算的較為常用的方法并從中選擇最優(yōu)的方法進行大氣光的估計。其次,針對不同霧霾水平下的霧霾圖像,為獲得準(zhǔn)確的透射圖,本論文構(gòu)建了兩種模型融合的方法應(yīng)用于非均勻霧霾問題的求... 

【文章來源】：西北師范大學(xué)甘肅省

【文章頁數(shù)】：52 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

大氣光散射物理模型圖解

霧霾線的方法估計大氣光基于一種假設(shè),即無霧霾圖像的顏色可以很好地近似為幾百種不同的顏色,可以在RGB空間形成緊密的簇。這意味著霧霾圖像中的像素可以通過RGB空間中穿過大氣光坐標(biāo)的線進行建模,并將這些線稱之為霧霾線,如圖3-1所示。沿著同一條霧霾線的的像素對應(yīng)的物體有相同的輻射顏色,這些物體可以位于與攝像機不同的距離。由于它們獲得的顏色可以通過輻射色和大氣光色的凸組合來建模,因此這些物體將在RGB空間中跨越一條線。霧霾線的方法利用霍夫變換進行投票,投票數(shù)最多的是大氣光。霧霾線的估計方法可以實現(xiàn)最有效的大氣光估計,其性能優(yōu)于其他兩種方法。不同大氣光的估計方法如圖3-2所示,第一行至第三行分別是DCP、Color-Line和Haze-Line大氣光的估計方法,霧霾圖像上的色塊分別是它們所對應(yīng)的大氣光估計。圖3-2大氣光的估計方法

大氣光的估計方法

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3233077