發(fā)布時(shí)間：2024-03-22 23:13

　　由于接近地面的水蒸氣發(fā)生凝結(jié)現(xiàn)象,產(chǎn)生了霧這種自然現(xiàn)象。由于霧的存在,戶外監(jiān)控系統(tǒng)等應(yīng)用工作無(wú)法正常開(kāi)展,無(wú)法進(jìn)行目標(biāo)識(shí)別、提取、處理。在識(shí)別過(guò)程中也可能遺漏了重要的細(xì)節(jié)信息,不利于研究工作的進(jìn)一步的展開(kāi)。因此,對(duì)去霧技術(shù)進(jìn)行研究是一件極為重要且極為有意義的事情。圖像去霧技術(shù)一般可以分為三大類:基于圖像增強(qiáng)的去霧算法、基于圖像復(fù)原的去霧算法、圖像增強(qiáng)和圖像復(fù)原相結(jié)合的去霧算法。早期的去霧技術(shù)主要是基于圖像增強(qiáng)。這種去霧方法比較成熟,通過(guò)改善視覺(jué)效果,以達(dá)到去霧的目的,但容易引入噪聲,產(chǎn)生失真現(xiàn)象。針對(duì)這種情況,研究者結(jié)合大氣散射物理模型,提出了基于圖像復(fù)原的去霧算法。這種算法恢復(fù)的無(wú)霧圖像更加自然,細(xì)節(jié)信息也得到了很好的保存,但易在局部區(qū)域引入噪聲,如色偏現(xiàn)象�？紤]到基于圖像增強(qiáng)的去霧算法和基于圖像復(fù)原的去霧算法各有優(yōu)缺點(diǎn),將兩種算法結(jié)合起來(lái)進(jìn)行去霧。本文提出了兩種不同的去霧算法。第一種算法是將圖像增強(qiáng)技術(shù)和圖像復(fù)原技術(shù)相結(jié)合去霧,第二種算法是基于圖像復(fù)原技術(shù)進(jìn)行去霧。本文的主要貢獻(xiàn)如下所示。1.針對(duì)現(xiàn)有去霧算法不能適用于所有霧天場(chǎng)景等問(wèn)題,提出一種基于HSV模型和Retinex理論的...

【文章頁(yè)數(shù)】：62 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖3.4本章算法去霧效果展示

第3章基于HSV模型和Retinex理論的單幅圖像去霧算法25將其與He算法[29]、Choi算法[38]和Berman算法[31]分別進(jìn)行定性比較和定量比較。3.4.1定性比較對(duì)有霧圖像的去霧處理，需要有有霧圖像數(shù)據(jù)。圖3.4是本章提出的去霧算法的效果圖。(a)原始的有霧圖像(....

圖3.5不同去霧算法實(shí)驗(yàn)結(jié)果定性比較

基于特征學(xué)習(xí)的單幅圖像去霧算法26(a)霧圖(b)He算法(c)Choi算法(d)Berman算法(e)本章算法圖3.5不同去霧算法實(shí)驗(yàn)結(jié)果定性比較3.4.2定量比較表3.1不同去霧算法實(shí)驗(yàn)結(jié)果定量比較指標(biāo)He算法Choi算法Berman算法本章算法pic1pic2pic3pic....

圖4.3不同去霧算法實(shí)驗(yàn)結(jié)果定性比較

基于特征學(xué)習(xí)的單幅圖像去霧算法384.4.1定性比較(a)霧圖(b)He算法(c)Choi算法(d)Berman算法(e)本章算法圖4.3不同去霧算法實(shí)驗(yàn)結(jié)果定性比較圖4.3第一列為原始有霧圖像，第二列為He等人[29]提出的暗通道去霧算法的效果圖，第三列為Choi等人[38]提....

圖3-1本章算法流程

第3章基于特征學(xué)習(xí)的單幅圖像去霧算法研究13第3章基于特征學(xué)習(xí)的單幅圖像去霧算法研究單幅圖像的去霧算法主要包含基于景深信息的去霧方法和基于先驗(yàn)知識(shí)的去霧方法。景深信息的獲取需要使用到專業(yè)設(shè)備，故此類方法應(yīng)用范圍較校先驗(yàn)知識(shí)都有不滿足前置條件的場(chǎng)景，這類方法也有明顯的局限性。為了解....

本文編號(hào)：3935090