大氣散射模型下的霧天圖像清晰化方法研究
發(fā)布時間:2023-12-25 15:46
近年來,伴隨工業(yè)化經(jīng)濟的快速發(fā)展,霧霾現(xiàn)象變得越來越普遍和嚴重,尤其在秋冬季節(jié)。在這樣的霧天環(huán)境下,由于空氣中懸浮顆粒的存在,目標圖像常出現(xiàn)細節(jié)模糊與失真,使目標圖像給觀察者帶來麻煩,如何降低霧霾對觀測目標的影響,以及如何清晰化處理觀測目標已經(jīng)變得相當必要。然而,若單純提升硬件設施所需要的成本往往很高,而通過不斷地優(yōu)化圖像清晰化方法卻顯得更為實用,因此,對降質(zhì)后的目標圖像運用清晰化方法處理,實現(xiàn)目標圖像清晰化還原具有重要的意義和價值。本文研究的霧天圖像場景可分為四類:均勻輕霧圖像、均勻濃霧圖像、非均勻或合成霧天圖像、大天空區(qū)域或白色景物干擾的霧天圖像(特殊場景),并根據(jù)這四類霧天圖像場景提出四種清晰化處理方法。這些方法均是在大氣散射模型與暗通道去霧方法的基礎上,完成對大氣散射模型這個四項三個未知量的病態(tài)方程的求解。即對已知的霧天圖像憑借有關技術(shù)處理,完成大氣光值A與透射率t(x,y)的運算,進而實現(xiàn)觀測圖像的清晰化還原。具體研究工作如下:1)針對均勻輕霧圖像存在模糊圖像細節(jié),暈輪效應等問題,提出一種快速雙線性最小二乘去霧方法。該方法:首先利用空域LOG邊緣檢測方法獲取大氣光值A所在的大...
【文章頁數(shù)】:105 頁
【學位級別】:博士
【文章目錄】:
摘要
abstract
1 緒論
1.1 引言
1.2 研究的背景和意義
1.2.1 研究的背景
1.2.2 研究的意義
1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.3.1 針對均勻輕霧圖像問題的清晰化方法研究
1.3.2 針對均勻濃霧圖像問題的清晰化方法研究
1.3.3 針對非均勻或合成霧天圖像問題的清晰化方法研究
1.3.4 針對特殊場景霧天圖像問題的清晰化方法研究
1.4 研究概要
1.5 章節(jié)安排
2 大氣散射模型下的霧天圖像研究基礎與評價指標
2.1 大氣散射模型下的霧天圖像研究基礎
2.1.1 霧的定義與特點
2.1.2 霧的形成機理
2.1.3 光在傳播過程中的衰減機理
2.1.4 霧天圖像的降質(zhì)原因與基本特征
2.1.5 大氣散射物理模型
2.1.6 大氣散射模型下的DCP去霧技術(shù)
2.1.7 基于大氣散射模型的霧天圖像清晰化還原
2.2 霧天圖像清晰化效果主客觀評價指標
2.2.1 霧天圖像清晰化效果主觀評價指標
2.2.2 霧天圖像清晰化效果客觀評價指標
2.3 小結(jié)
3 快速雙線性最小二乘去霧方法
3.1 引言
3.2 空域LOG結(jié)合二叉樹方法
3.2.1 LOG邊緣檢測
3.2.2 二叉樹方法獲取A值
3.3 雙線性最小二乘濾波方法優(yōu)化透射率
3.4 霧天圖像清晰化整體流程
3.5 實驗結(jié)果對比與分析
3.5.1 實驗效果
3.5.2 圖像客觀指標分析
3.6 小結(jié)
4 基于大氣光特性的自適應維納濾波去霧方法
4.1 引言
4.2 基于大氣光特性的循環(huán)四分圖方法求取A值
4.2.1 高斯低通濾波定位A值區(qū)間
4.2.2 循環(huán)四分圖方法求取A值
4.3 自適應維納濾波方法優(yōu)化透射率
4.3.1 維納濾波算法模型
4.3.2 自適應維納濾波方法優(yōu)化透射率
4.4 霧天圖像清晰化整體流程
4.5 實驗結(jié)果對比與分析
4.5.1 實驗效果
4.5.2 圖像客觀指標分析
4.6 小結(jié)
5 基于多特征雙向深度卷積網(wǎng)絡的去霧方法
5.1 引言
5.2 基于skyline精準搜索的灰度閾值四分圖方法
5.2.1 灰度閾值分割方法定位天空區(qū)域
5.2.2 循環(huán)四分圖方法精準定位A值區(qū)間
5.2.3 Skyline算法精準搜索A值
5.3 基于多特征雙向深度卷積網(wǎng)絡的透射率優(yōu)化
5.3.1 特征提取
5.3.2 非線性映射
5.3.3 透射率重建
5.4 霧天圖像清晰化整體流程
5.5 實驗結(jié)果對比與分析
5.5.1 實驗效果
5.5.2 圖像客觀指標分析
5.6 小結(jié)
6 基于精準搜索的各向異性型高斯濾波去霧方法
6.1 引言
6.2 精準搜索A值
6.3 各向異性型高斯濾波方法優(yōu)化透射率
6.3.1 各向異性型高斯濾波方法的數(shù)學模型
6.3.2 各向異性型高斯濾波方法優(yōu)化透射率
6.4 色調(diào)映射調(diào)整圖像
6.5 霧天圖像清晰化整體流程
6.6 實驗結(jié)果對比與分析
6.6.1 實驗效果
6.6.2 圖像客觀指標分析
6.7 小結(jié)
7 總結(jié)和展望
7.1 工作總結(jié)
7.2 工作展望
致謝
參考文獻
攻讀博士學位期間取得的研究成果
本文編號:3875234
【文章頁數(shù)】:105 頁
【學位級別】:博士
【文章目錄】:
摘要
abstract
1 緒論
1.1 引言
1.2 研究的背景和意義
1.2.1 研究的背景
1.2.2 研究的意義
1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.3.1 針對均勻輕霧圖像問題的清晰化方法研究
1.3.2 針對均勻濃霧圖像問題的清晰化方法研究
1.3.3 針對非均勻或合成霧天圖像問題的清晰化方法研究
1.3.4 針對特殊場景霧天圖像問題的清晰化方法研究
1.4 研究概要
1.5 章節(jié)安排
2 大氣散射模型下的霧天圖像研究基礎與評價指標
2.1 大氣散射模型下的霧天圖像研究基礎
2.1.1 霧的定義與特點
2.1.2 霧的形成機理
2.1.3 光在傳播過程中的衰減機理
2.1.4 霧天圖像的降質(zhì)原因與基本特征
2.1.5 大氣散射物理模型
2.1.6 大氣散射模型下的DCP去霧技術(shù)
2.1.7 基于大氣散射模型的霧天圖像清晰化還原
2.2 霧天圖像清晰化效果主客觀評價指標
2.2.1 霧天圖像清晰化效果主觀評價指標
2.2.2 霧天圖像清晰化效果客觀評價指標
2.3 小結(jié)
3 快速雙線性最小二乘去霧方法
3.1 引言
3.2 空域LOG結(jié)合二叉樹方法
3.2.1 LOG邊緣檢測
3.2.2 二叉樹方法獲取A值
3.3 雙線性最小二乘濾波方法優(yōu)化透射率
3.4 霧天圖像清晰化整體流程
3.5 實驗結(jié)果對比與分析
3.5.1 實驗效果
3.5.2 圖像客觀指標分析
3.6 小結(jié)
4 基于大氣光特性的自適應維納濾波去霧方法
4.1 引言
4.2 基于大氣光特性的循環(huán)四分圖方法求取A值
4.2.1 高斯低通濾波定位A值區(qū)間
4.2.2 循環(huán)四分圖方法求取A值
4.3 自適應維納濾波方法優(yōu)化透射率
4.3.1 維納濾波算法模型
4.3.2 自適應維納濾波方法優(yōu)化透射率
4.4 霧天圖像清晰化整體流程
4.5 實驗結(jié)果對比與分析
4.5.1 實驗效果
4.5.2 圖像客觀指標分析
4.6 小結(jié)
5 基于多特征雙向深度卷積網(wǎng)絡的去霧方法
5.1 引言
5.2 基于skyline精準搜索的灰度閾值四分圖方法
5.2.1 灰度閾值分割方法定位天空區(qū)域
5.2.2 循環(huán)四分圖方法精準定位A值區(qū)間
5.2.3 Skyline算法精準搜索A值
5.3 基于多特征雙向深度卷積網(wǎng)絡的透射率優(yōu)化
5.3.1 特征提取
5.3.2 非線性映射
5.3.3 透射率重建
5.4 霧天圖像清晰化整體流程
5.5 實驗結(jié)果對比與分析
5.5.1 實驗效果
5.5.2 圖像客觀指標分析
5.6 小結(jié)
6 基于精準搜索的各向異性型高斯濾波去霧方法
6.1 引言
6.2 精準搜索A值
6.3 各向異性型高斯濾波方法優(yōu)化透射率
6.3.1 各向異性型高斯濾波方法的數(shù)學模型
6.3.2 各向異性型高斯濾波方法優(yōu)化透射率
6.4 色調(diào)映射調(diào)整圖像
6.5 霧天圖像清晰化整體流程
6.6 實驗結(jié)果對比與分析
6.6.1 實驗效果
6.6.2 圖像客觀指標分析
6.7 小結(jié)
7 總結(jié)和展望
7.1 工作總結(jié)
7.2 工作展望
致謝
參考文獻
攻讀博士學位期間取得的研究成果
本文編號:3875234
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