本文關(guān)鍵詞：基于暗通道先驗(yàn)的霧天圖像清晰化方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：霧天環(huán)境下,空氣中存在的大量懸浮粒子使得環(huán)境可見(jiàn)度大幅降低,嚴(yán)重影響了人們的視線(xiàn)。而隨著計(jì)算機(jī)視覺(jué)與圖像處理研究的發(fā)展,戶(hù)外視覺(jué)系統(tǒng)廣泛地被運(yùn)用于戶(hù)外監(jiān)視系統(tǒng)、自動(dòng)導(dǎo)航系統(tǒng)、智能交通系統(tǒng)等各個(gè)生活領(lǐng)域,霧霾天氣對(duì)戶(hù)外視覺(jué)系統(tǒng)可靠性的影響更是給人們的工作與生活帶來(lái)了很大的困擾。因此,如何快速有效的對(duì)圖像進(jìn)行去霧處理受到了越來(lái)越多的關(guān)注與研究。本文主要介紹三種基于暗通道先驗(yàn)的圖像去霧方法。一,結(jié)合引導(dǎo)濾波的暗通道先驗(yàn)復(fù)原方法。該方法先根據(jù)暗通道先驗(yàn)對(duì)大氣光值與透射率進(jìn)行估計(jì),然后利用引導(dǎo)濾波對(duì)透射率進(jìn)行優(yōu)化最后得到復(fù)原圖像：二,利用HSV空間改進(jìn)的快速?gòu)?fù)原方法。該方法先將RGB圖像轉(zhuǎn)換至HSV空間,使用HSV空間分量取代暗通道對(duì)大氣光值和透射率進(jìn)行估算,然后利用退化模型對(duì)圖像進(jìn)行復(fù)原：三,HSV空間的有效圖像復(fù)原方法。該方法利用暗通道方法估算得到的大氣光值對(duì)輸入的RGB圖像進(jìn)行歸一化處理,然后使用HSV顏色空間的飽和分量和明度分量對(duì)透射率進(jìn)行估算并利用引導(dǎo)濾波器對(duì)透射率進(jìn)行優(yōu)化,最后通過(guò)改進(jìn)的退化模型實(shí)現(xiàn)圖像的去霧處理。本文分別使用三種方法對(duì)不同濃度的霧天圖像以及水下圖像進(jìn)行了實(shí)驗(yàn),通過(guò)實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比,分別對(duì)三種方法的優(yōu)勢(shì)與不足進(jìn)行了詳細(xì)的分析：在去霧效果上,三種方法對(duì)薄霧圖像都具有很好的去霧效果,但對(duì)于濃霧圖像而言,只有第三種方法得到了較好效果,前面兩種方法都不能對(duì)圖像進(jìn)行有效地去霧處理：在運(yùn)行時(shí)間方面,相比于其他兩種方法,第二種方法具有明顯的優(yōu)勢(shì)；通過(guò)水下圖像實(shí)驗(yàn)可以看到,三種方法對(duì)水下圖像都具有一定的復(fù)原效果,可以在水下圖像復(fù)原領(lǐng)域展開(kāi)研究�，F(xiàn)有的圖像去霧方法很難在去霧效果和運(yùn)行時(shí)間上同時(shí)滿(mǎn)足要求。本文通過(guò)對(duì)三種方法的具體算法及實(shí)驗(yàn)結(jié)果的對(duì)比,驗(yàn)證了HSV空間分量代替暗通道進(jìn)行參數(shù)估計(jì)的可行性并指出了未來(lái)可能的研究方向,具有一定的實(shí)用價(jià)值。
【關(guān)鍵詞】：暗通道先驗(yàn) 引導(dǎo)濾波 HSV顏色空間 霧天圖像復(fù)原
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)海洋大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 1 緒論10-16
• 1.1 圖像去霧的研究背景與意義10-11
• 1.2 圖像去霧的研究現(xiàn)狀11-13
• 1.3 圖像去霧的研究前景13
• 1.4 論文工作安排13-16
• 2 理論基礎(chǔ)16-30
• 2.1 霧的形成及影響16-17
• 2.2 大氣散射模型17-23
• 2.2.1 大氣散射17-18
• 2.2.2 大氣散射模型18-23
• 2.3 顏色空間23-26
• 2.3.1 RGB顏色模型23-24
• 2.3.2 HSV顏色模型24-25
• 2.3.3 RGB到HSV的轉(zhuǎn)換25-26
• 2.4 引導(dǎo)濾波26-29
• 2.5 本章小結(jié)29-30
• 3 去霧方法研究30-42
• 3.1 暗通道去霧30-35
• 3.1.1 引言30
• 3.1.2 大氣光估算30-32
• 3.1.3 透射率估計(jì)32-33
• 3.1.4 透射率優(yōu)化33-35
• 3.2 HSV空間的快速圖像復(fù)原方法35-37
• 3.2.1 引言35
• 3.2.2 顏色空間轉(zhuǎn)換35-36
• 3.2.3 參數(shù)估算36-37
• 3.2.4 圖像復(fù)原37
• 3.3 HSV空間的有效圖像復(fù)原方法37-41
• 3.3.1 圖像歸一化37-39
• 3.3.2 透射率估算39-40
• 3.3.3 圖像復(fù)原40-41
• 3.4 本章小結(jié)41-42
• 4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比分析42-48
• 4.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境42
• 4.2 視覺(jué)效果對(duì)比42-45
• 4.3 去霧效果性能對(duì)比45-47
• 4.4 本章總結(jié)47-48
• 5 總結(jié)與展望48-50
• 參考文獻(xiàn)50-54
• 致謝54-56
• 個(gè)人簡(jiǎn)歷56

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中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 劉建忠;;圖像邊緣的數(shù)學(xué)結(jié)構(gòu)分析[J];軟件;2011年05期

2 陳文兵;張小磊;;基于圖像邊緣的能見(jiàn)度計(jì)算方法[J];微型電腦應(yīng)用;2009年04期

3 曾友州;胡瑩;曾偉一;鄭曉霞;;提取數(shù)字圖像邊緣的算法比較[J];成都航空職業(yè)技術(shù)學(xué)院學(xué)報(bào);2009年04期

4 潘衛(wèi)國(guó);鮑泓;何寧;;一種傳統(tǒng)中國(guó)書(shū)畫(huà)圖像的二分類(lèi)方法[J];計(jì)算機(jī)科學(xué);2012年03期

5 周濤;陸惠玲;拓守恒;馬競(jìng)先;楊德仁;;基于非凸區(qū)域下近似的圖像邊緣修補(bǔ)算法[J];寧夏大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2012年01期

6 唐亮;唐娉;閻福禮;鄭柯;;HJ-1 CCD圖像自動(dòng)幾何精糾正系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用;2012年S2期

7 宋建中;;噴霧圖像的自動(dòng)分析[J];光學(xué)機(jī)械;1988年04期

8 張錦華;孫挺;;引入像點(diǎn)融合度修補(bǔ)的圖像邊緣化參差拼接實(shí)現(xiàn)[J];微電子學(xué)與計(jì)算機(jī);2014年08期

9 張曉清;;摳圖另一法[J];數(shù)字世界;2002年11期

10 潘泓;夏良正;;一種基于圖像邊緣的矩計(jì)算方法[J];模式識(shí)別與人工智能;2003年03期

中國(guó)重要會(huì)議論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 陸成剛;陳剛;張但;閔春燕;;圖像邊緣的優(yōu)化模型[A];'2002系統(tǒng)仿真技術(shù)及其應(yīng)用學(xué)術(shù)論文集（第四卷）[C];2002年

2 王偉凝;余英林;張劍超;;圖像的動(dòng)感特征分析[A];第一屆中國(guó)情感計(jì)算及智能交互學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2003年

3 韓焱;王明泉;宋樹(shù)爭(zhēng);;工業(yè)射線(xiàn)圖像的退化與恢復(fù)方法[A];新世紀(jì) 新機(jī)遇 新挑戰(zhàn)——知識(shí)創(chuàng)新和高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展（下冊(cè)）[C];2001年

4 王強(qiáng);王風(fēng);;一種保持圖像幾何特征的去噪模型[A];中國(guó)通信學(xué)會(huì)第五屆學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];2008年

5 王培珍;楊維翰;陳維南;;圖像邊緣信息的融合方案研究[A];中國(guó)圖象圖形學(xué)會(huì)第十屆全國(guó)圖像圖形學(xué)術(shù)會(huì)議（CIG’2001）和第一屆全國(guó)虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)研討會(huì)（CVR’2001）論文集[C];2001年

6 李大鵬;禹晶;肖創(chuàng)柏;;圖像去霧的無(wú)參考客觀質(zhì)量評(píng)測(cè)方法[A];第十五屆全國(guó)圖象圖形學(xué)學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2010年

7 孟晉麗;張毅;金林;;圖像中混合噪聲的小波域?yàn)V除方法[A];2007'儀表，自動(dòng)化及先進(jìn)集成技術(shù)大會(huì)論文集（一）[C];2007年

8 漆琳智;張超;吳向陽(yáng);;引導(dǎo)濾波的單幅圖像前景精確提取[A];浙江省電子學(xué)會(huì)2013學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];2013年

9 張明慧;;基于模糊蒙片算法的CR圖像邊緣增強(qiáng)[A];第六屆全國(guó)信息獲取與處理學(xué)術(shù)會(huì)議論文集（1）[C];2008年

10 王亮亮;李明;高昕;;強(qiáng)模糊空間目標(biāo)圖像邊緣獲取方法研究[A];第九屆全國(guó)光電技術(shù)學(xué)術(shù)交流會(huì)論文集（下冊(cè)）[C];2010年

中國(guó)重要報(bào)紙全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 吳飛;無(wú)邊距照片打印三部曲[N];中國(guó)電腦教育報(bào);2003年

2 艾思平翻譯;視頻編碼軟件CCE SP2操作指南(9)[N];電子報(bào);2009年

3 ;B超術(shù)語(yǔ)解釋[N];農(nóng)村醫(yī)藥報(bào)（漢）;2008年

4 ;圖像質(zhì)量調(diào)整秘技[N];電腦報(bào);2001年

5 馬駿睿 皓月;制作版畫(huà)效果圖片[N];中國(guó)攝影報(bào);2007年

6 艾思平翻譯;視頻編碼軟件CCE SP2操作指南(14)[N];電子報(bào);2009年

7 西安 張正倉(cāng);I~（2）C總線(xiàn)控制的HG-2220AV液晶屏視頻信號(hào)驅(qū)動(dòng)板[N];電子報(bào);2003年

8 ;令挑剔的人也刮目相看[N];中國(guó)電子報(bào);2001年

9 侯杰;國(guó)產(chǎn)芯片進(jìn)軍移動(dòng)多媒體市場(chǎng)[N];人民郵電;2003年

10 于亮、阿鯤;技術(shù)“掃”天下[N];中國(guó)計(jì)算機(jī)報(bào);2002年

中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 梁福來(lái);低空無(wú)人機(jī)載UWB SAR增強(qiáng)成像技術(shù)研究[D];國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué);2013年

2 周靜;基于憶阻器的圖像處理技術(shù)研究[D];國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué);2014年

3 賈茜;基于時(shí)—空域插值的圖像及視頻上采樣技術(shù)研究[D];武漢大學(xué);2014年

4 李照奎;人臉圖像的魯棒特征表示方法研究[D];武漢大學(xué);2014年

5 郝紅星;基于干涉相位圖像構(gòu)建數(shù)字高程模型的關(guān)鍵技術(shù)研究[D];國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué);2014年

6 楊小義;圖像特征識(shí)別算法及其在聾人視覺(jué)識(shí)別中的應(yīng)用研究[D];重慶大學(xué);2015年

7 王玉明;SAR圖像地雷場(chǎng)檢測(cè)技術(shù)研究[D];國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué);2013年

8 溫景陽(yáng);圖像大容量、低失真可逆信息隱藏技術(shù)研究[D];蘭州大學(xué);2015年

9 李林;基于概率圖模型的圖像整體場(chǎng)景理解方法研究[D];電子科技大學(xué);2014年

10 馮景;基于SAR圖像的海面溢油檢測(cè)研究[D];北京理工大學(xué);2015年

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 鄭露萍;圖像二階微分特征提取及人臉識(shí)別應(yīng)用研究[D];昆明理工大學(xué);2015年

2 王思武;基于太陽(yáng)圖像的特征提取和檢索[D];昆明理工大學(xué);2015年

3 曹靜;基于暗通道先驗(yàn)算法的圖像去霧處理[D];海南大學(xué);2015年

4 王雨婷;基于林火圖像特征的火險(xiǎn)識(shí)別系統(tǒng)研究與設(shè)計(jì)[D];東北林業(yè)大學(xué);2015年

5 胡海鋒;基于激光散斑圖像的零件表面粗糙度測(cè)量[D];南京信息工程大學(xué);2015年

6 王鑫;基于CT圖像的肺結(jié)節(jié)檢測(cè)方法研究[D];長(zhǎng)春工業(yè)大學(xué);2015年

7 何建斌;基于IPCS的醫(yī)學(xué)圖像網(wǎng)絡(luò)考試系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與研究[D];廣東技術(shù)師范學(xué)院;2015年

8 宋小潞;基于大氣物理模型的單幅圖像去霧算法研究[D];華南理工大學(xué);2015年

9 盧永樂(lè);基于查找表的圖像逆半調(diào)模板選擇方法研究[D];湖南工業(yè)大學(xué);2015年

10 武翔宇;基于圖像的接觸網(wǎng)支柱檢測(cè)與編號(hào)識(shí)別[D];西南交通大學(xué);2015年

  本文關(guān)鍵詞：基于暗通道先驗(yàn)的霧天圖像清晰化方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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本文編號(hào)：405057