霧霾天氣下圖像增強算法的研究.pdf

1、眾多計算機應(yīng)用的戶外監(jiān)控系統(tǒng)，例如道路監(jiān)測，安防監(jiān)控等，都要求能準確地提取圖像的特征，然而在霧、霾等天氣狀況下獲取圖像，大氣中微小粒子散射作用，往往使獲取的圖像嚴重降質(zhì)，它不僅影響圖像的視覺效果，而且對圖像特征的提取造成干擾。這使戶外監(jiān)控系統(tǒng)無法正常運行，帶來了嚴重的安全隱患。因此，利用有效且快速的去霧方法使霧化圖像清晰化具有重要的現(xiàn)實意義。
　　本文首先介紹了大氣散射模型，分析霧天下圖像降質(zhì)的原因，并深入研究了基于暗通道先驗的去

2、霧算法。針對暗通道先驗去霧算法中軟摳圖具有較高的運算量不足，提出了利用改進的聯(lián)合雙邊濾波對透射率進行優(yōu)化的算法。改進后算法的時間復雜度僅為圖像大小的線性函數(shù)，滿足了實時性的要求。
　　針對暗通道先驗去霧算法進行去霧后得到的去霧圖像明顯暗淡、對比度低、局部細節(jié)不夠突出的問題，通過分析去霧圖像噪聲放大程度與透射率的關(guān)系，本文提出了一種具有顏色保真的“剪切”直方圖均衡算法。實驗表明，該方法能夠得到更佳效果的圖像，同時抑制了噪聲的放大。<

3、br>　　針對景深變化的邊緣處透射率出現(xiàn)估算錯誤的現(xiàn)象，本文提出了一種基于雙邊濾波的單幅圖像去霧算法。該算法首先充分利用雙邊濾波保持邊緣平滑的特性得到準確的大氣耗散模型，同時針對明亮區(qū)域失真的問題，提出了弱化明亮區(qū)域去霧的方法，從而恢復出清晰圖像。大量實驗表明，本文算法能獲得很好的去霧效果，特別是對于遠景處和景深突變的邊緣處。
　　本文深入研究了基于Retinex算法的圖像去霧算法，針對Retinex算法運算效率低下與去霧后圖像出