第 1 章 緒論

1.1 課題的研究背景和意義

視覺信息是人類獲取外界信息方式的主要途徑，圖像是對客觀對象的一種表示，它包含了被描述對象的有關(guān)信息例如物體的顏色、紋理、輪廓等信息。隨著計算機(jī)技術(shù)的快速發(fā)展，數(shù)字圖像處理也隨之的不斷的更新進(jìn)步，像可視電話、智能交通系統(tǒng)等越來越多的技術(shù)融入到現(xiàn)實世界中，而圖像質(zhì)量的好壞是決定這些技術(shù)發(fā)揮實際作用的關(guān)鍵。而一個不透明物體的圖像的形成過程是通過入射光投射在其表面后無規(guī)則地向四面八方反射，再經(jīng)過介質(zhì)的散射到達(dá)成像設(shè)備。不透明物體的圖像質(zhì)量退化主要是因為介質(zhì)與成像設(shè)備的干擾，導(dǎo)致不透明物體表面的邊緣、紋理及顏色等特征會出現(xiàn)削弱或者消失的情況，造成了物體圖像的辨識不清，影響了后續(xù)的計算機(jī)視覺領(lǐng)域中的圖像跟蹤、景物分析、場景重建等算法的性能[1]。

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1.2 研究現(xiàn)狀

退化圖像增強(qiáng)方法的核心思想是對物體辨識度低的圖像進(jìn)行清晰化處理，增強(qiáng)最重要、最有用、與當(dāng)前任務(wù)最相關(guān)的感興趣區(qū)域的信息，考慮到獲取圖像的具體應(yīng)用背景，有針對性地加強(qiáng)全局或部分原始退化圖像的特征信息，增加感興趣部分與其他部分的差別，減少非感興趣部分的信息，但是在算法執(zhí)行的過程中有可能會造成感興趣區(qū)域過于“突出”，與其鄰域區(qū)域的顏色差較大、對比度過分明顯，，產(chǎn)生不必要的邊緣信息，或者其他區(qū)域的圖像顏色過飽和、紋理信息丟失。根據(jù)霧天及水下降質(zhì)圖像具有物體辨識度偏低、圖像偏暗等特點(diǎn)，眾多的文獻(xiàn)主要是針對提高清晰度、亮度以及色彩均衡等多個角度進(jìn)行研究的。

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第 2 章 相關(guān)工作介紹

2.1 光在介質(zhì)中的退化過程

光在通過霧、霾或者水體等密度非均勻的介質(zhì)時，由于大量懸浮顆粒的存在造成多次反射和散射現(xiàn)象，現(xiàn)實生活中很難存在理想狀態(tài)下的均勻介質(zhì)，由于傳輸過程中介質(zhì)的干擾，成像設(shè)備的不完善等問題，造成成圖像中物體表面的輪廓、紋理等信息會出現(xiàn)削弱或者丟失的情況。光通過密度非均勻的介質(zhì)后進(jìn)入成像設(shè)備，會造成圖像不清晰，顏色偏移，對比度下降，嚴(yán)重干擾了后續(xù)的計算機(jī)視覺領(lǐng)域中的圖像跟蹤、景物分析、場景重建等算法的性能。霧天圖像和水下圖像的降質(zhì)很大程度上是因為懸浮顆粒等介質(zhì)的選擇性吸收和散射作用引起的(如圖 2-1 所示)，導(dǎo)致物體表面的原有顏色被遮蓋，物體局部區(qū)域辨認(rèn)不清所。

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2.2 圖像融合

圖像融合是將成像設(shè)備獲取的兩幅或者兩幅以上的退化圖像，采用某種融合技術(shù)生成為一幅更加準(zhǔn)確，細(xì)節(jié)更加清晰的新圖像。圖像融合要求獲取圖像的場景必須是相同的，但是時間或者成像設(shè)備可以是不同的。圖像融合一般可以分為決策級融合，像素級融合和特征級融合[47]。圖像融合針對圖像信息的數(shù)據(jù)重復(fù)性多和互補(bǔ)性強(qiáng)的特點(diǎn)，大大地提高了圖像的準(zhǔn)確性和紋理細(xì)節(jié)辨識度，從而獲得一個最佳圖像處理效果。由于成像設(shè)備數(shù)目的增加，因而給系統(tǒng)的執(zhí)行增加了難度，但是系統(tǒng)得到更多的信息量，增加了系統(tǒng)的可靠性，帶來了很多好處。

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第 3 章 基于導(dǎo)向濾波和圖像融合的圖像去霧優(yōu)化算法...............20

3.1 光學(xué)成像模型...............20

3.2 大氣光值的估計............... 21

第 4 章 基于暗通道先驗和圖像融合的水下圖像復(fù)原方法................29

4.1 水下圖像光學(xué)成像模型................29

4.2 基于改進(jìn)的暗通道先驗的水下圖像復(fù)原...............31

第 5 章 實驗結(jié)果及分析...............38

5.1 圖像質(zhì)量評價方法................38

5.2 基于導(dǎo)向濾波和圖像融合的圖像去霧優(yōu)化算法結(jié)果與分析...............40

第 5 章 實驗結(jié)果及分析

5.1 圖像質(zhì)量評價方法

在計算機(jī)技術(shù)蓬勃發(fā)展的同時，數(shù)字圖像處理也隨之不斷的發(fā)展和壯大，像移動可視電話、智能交通管理系統(tǒng)等越來越多的技術(shù)應(yīng)用到現(xiàn)實生活當(dāng)中，而這些技術(shù)對于圖像的清晰度有很高的要求。圖像質(zhì)量的好壞直接影響了人們的視覺感受和對信息的獲取，因此圖像質(zhì)量評價的研究受到了廣泛的重視。為了驗證本文算法的有效性，采用一種綜合性能的分析評價方法，即定性的主觀評價方法和定量的客觀評價方法相結(jié)合的方法。主觀評價是憑借人類的視覺感受或者依據(jù)一系列規(guī)定的評價尺度來對被測試圖像清晰度、對比度、亮度等方面進(jìn)行評價；客觀評價是使用計算機(jī)來模擬人類視覺系統(tǒng)的感知機(jī)制來評價圖像質(zhì)量，一般采用對比度、峰值信噪比、信息熵等方面進(jìn)行定量評價。

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5.2 基于導(dǎo)向濾波和圖像融合的圖像去霧優(yōu)化算法結(jié)果與分析

本節(jié)從主觀評價的角度采用He等[28]、Xu等[30]、Gibson等[32]方法與本文方法進(jìn)行定性對比分析如圖5-1所示。從圖5-1可以看出，這幾種方法和本文方法都獲得了較好的清晰化去霧效果，且本文方法在增強(qiáng)霧天降質(zhì)圖像的亮度和色度方面有顯著的效果。He等[28]去霧效果明顯，但是存在復(fù)原后圖像對比度偏低顏色偏暗的問題。Xu等[30]方法的處理后的圖像亮度和對比度明顯提高，但是在汽車和樹木周圍有明顯的Halo效應(yīng)。Gibson等[32]復(fù)原圖像的顏色偏暗，圖像質(zhì)量相對較差。本文算法防止了光暈效應(yīng)及黑斑效應(yīng)的發(fā)生，增強(qiáng)了霧天圖像的色度和對比度。

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結(jié)論

圖像成像過程中，由于介質(zhì)的干擾，成像設(shè)備的不完善等問題，造成成圖像質(zhì)量退化，物體表面的紋理、顏色等信息會出現(xiàn)削弱的現(xiàn)象，直接導(dǎo)致了物體表面局部區(qū)域的紋理細(xì)節(jié)信息的丟失，影響了后續(xù)的數(shù)字圖像處理中的圖像分割、特征提取等算法的性能，因此非均勻介質(zhì)傳播中的圖像清晰化處理技術(shù)是至關(guān)重要的。在排除設(shè)備的干擾情況下，考慮到介質(zhì)的不同會對圖像質(zhì)量的退化產(chǎn)生不同程度的影響。例如霧霾中存在的各種細(xì)小微粒以及水體介質(zhì)對光線的吸收和折射等作用，導(dǎo)致大氣混濁和人眼可視范圍降低，并且水下環(huán)境照明不均勻、能見度低，所以相機(jī)等成像設(shè)備所獲取的霧天和水下降質(zhì)圖像通常偏灰暗，對比度較低。這些問題極大地限制和影響了霧天圖像清晰化處理對戶外作業(yè)系統(tǒng)的作用以及水下圖像處理在海洋軍事、海洋能源勘探、海洋環(huán)境監(jiān)測與保護(hù)等領(lǐng)域的應(yīng)用。因此，針對非均勻介質(zhì)傳播中的霧天和水下圖像清晰化處理技術(shù)具有有十分重要的作用。

參考文獻(xiàn)（略）