基于暗通道先驗的圖像清晰化去霧算法研究.pdf

1、在惡劣的天氣條件下，如存在霧、霾等環(huán)境因素的影響，大氣中這些微小粒子的散射和折射作用于成像系統(tǒng)，會導(dǎo)致獲得的圖像色彩飽和度和對比度下降，從而丟失很多重要細(xì)節(jié)信息，不利于圖像特征的提取和辨識，使得各種戶外監(jiān)控系統(tǒng)、檢測系統(tǒng)的應(yīng)用受到極大限制。為了獲得更為清晰的去霧圖像，提高場景的清晰度和辨識度，論文在分析霧天圖像物理模型基礎(chǔ)上，深入研究和分析先進的暗通道先驗的去霧算法理論。暗通道先驗理論去霧具有簡單有效、恢復(fù)效果好的優(yōu)點，但也存在去霧不徹

2、底和明亮區(qū)域色彩失真的缺點。論文針對暗通道先驗算法的不足，提出兩種新的改進算法，主要研究工作和實現(xiàn)成果如下：
　　將退化圖像分為不含明亮和含明亮區(qū)域圖像，分別提出補償算法和引導(dǎo)濾波自適應(yīng)閾值去霧算法：(1)對不含明亮區(qū)域的退化圖像，論文深入分析塊效應(yīng)和白邊效應(yīng)產(chǎn)生的原因，結(jié)合Gibson的中值濾波理論補償暗通道圖，將退化圖像的最小值圖像作為引導(dǎo)圖，通過引導(dǎo)濾波細(xì)化新的暗通道圖間接求得透射率，改善中值濾波對局部暗通道值估計過大造成的

3、黑斑現(xiàn)象；(2)對含明亮區(qū)域的退化圖像，通過深入分析大氣散耗函數(shù)的特性，將有霧圖像的最小值圖像取局部最大值后作為引導(dǎo)圖，對最小值圖像進行引導(dǎo)濾波得到大氣散耗函數(shù)，利用大氣散耗函數(shù)和最小值圖像的絕對差值作為對比度，來區(qū)分霧濃區(qū)域和本身值很大的近景區(qū)域，從而獲得更為精確的大氣散耗函數(shù)，通過明亮區(qū)域像素點分層統(tǒng)計自適應(yīng)設(shè)定閾值，結(jié)合容差機制修正估計過小的明亮區(qū)域透射率，改善明亮區(qū)域色彩失真現(xiàn)象。
　　此外，對兩類圖像的大氣光強度估計進行