面向全天時(shí)光電雷達(dá)監(jiān)控系統(tǒng)的圖像視覺質(zhì)量增強(qiáng)方法研究.pdf

1、圖像質(zhì)量增強(qiáng)是圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺的重要分支。圖像增強(qiáng)的目的是突出圖像中感興趣的區(qū)域信息，抑制或去除其他信息，從而滿足特定應(yīng)用的需求。對(duì)圖像質(zhì)量的要求也隨著多媒體技術(shù)和產(chǎn)品的不斷發(fā)展和在各領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用而不斷提高。而通常圖像在獲取過程中受成像設(shè)備、場(chǎng)景動(dòng)態(tài)范圍、天氣狀況等因素影響，使得圖像質(zhì)量下降，影響后續(xù)的人機(jī)圖像分析識(shí)別。為此，需要對(duì)圖像進(jìn)行噪聲去除、動(dòng)態(tài)范圍調(diào)整、對(duì)比度增強(qiáng)及色彩還原等方面的處理來獲得高質(zhì)量的圖像。本文立足全天時(shí)光

2、電雷達(dá)監(jiān)控系統(tǒng)圖像增強(qiáng)的實(shí)際需求，通過對(duì)監(jiān)控系統(tǒng)晝光傳感器獲取的霧天圖像進(jìn)行分析，結(jié)合主流圖像去霧的相關(guān)理論和技術(shù)，分析其優(yōu)缺點(diǎn)，進(jìn)一步提出兩種適宜光電雷達(dá)監(jiān)控系統(tǒng)的霧天降質(zhì)圖像增強(qiáng)方法。整篇論文的研究工作主要集中在以下五個(gè)方面：
　　1）對(duì)霧霾的成因、大氣散射理論及當(dāng)前主流圖像去霧的相關(guān)理論和技術(shù)進(jìn)行介紹，圖像去霧可分為基于非模型和基于模型兩種，其中基于非模型的去霧方法包括同態(tài)濾波、直方圖均衡化和retinex算法，基于模型的去

3、霧方法介紹了基于大氣光偏振特性的去霧算法、基于景物深度信息的方法以及霧天圖像的先驗(yàn)知識(shí)及其相應(yīng)算法。
　　2）對(duì)智能光電雷達(dá)警戒儀進(jìn)行介紹，分析監(jiān)控系統(tǒng)的晝光傳感器在霧天所捕獲圖像的特性，對(duì)晝光傳感器在霧天環(huán)境下采集到的降質(zhì)圖像進(jìn)行定性定量分析。
　　3）提出一種基于引導(dǎo)濾波和亮度級(jí)拉伸的霧天降質(zhì)圖像增強(qiáng)方法。該算法首先使用引導(dǎo)濾波在保持細(xì)節(jié)的基礎(chǔ)上有效濾除噪聲干擾，防止后續(xù)的操作放大噪聲，然后通過亮度級(jí)拉伸顯著提高圖像亮度

4、，極大提升了霧天圖像中物體的識(shí)別度。
　　4）提出一種基于優(yōu)先亮度級(jí)分析和自適應(yīng)變換函數(shù)的霧天降質(zhì)圖像增強(qiáng)方法。該算法首先小波變換分解出亮度信息，在均衡化亮度分布較窄的亮度信息的基礎(chǔ)上將亮度信息分層，確定各亮度層的自適應(yīng)變換函數(shù)并進(jìn)行亮度變化，然后根據(jù)賦予各亮度層不同的權(quán)值融合各亮度層并進(jìn)行逆小波變換操作，最后對(duì)融合后的圖像進(jìn)行引導(dǎo)濾波保邊去噪得到最終增強(qiáng)圖像。
　　5）通過大量實(shí)驗(yàn)評(píng)估了本論文所提出的算法的有效性，并對(duì)所得