基于邊界約束的單幅圖像去霧算法研究.pdf

1、圖像作為重要的信息載體，是人類獲取信息的重要來源，被廣泛應(yīng)用于人工智能、模式識(shí)別、智能交通等領(lǐng)域。圖像品質(zhì)的高低直接決定了人類能否真實(shí)準(zhǔn)確地獲取場(chǎng)景目標(biāo)信息。在現(xiàn)實(shí)生活中，由于成像設(shè)備的因素，或者諸如霧霾、薄霧等不良天候的影響，成像設(shè)備獲取的圖像會(huì)模糊退化從而變得不清晰。因此研究如何消除霧霾的影響，使有霧圖像變得清晰可見是尤為必要的。
　　圖像去霧大致可使用兩種方法實(shí)現(xiàn)：一種通過對(duì)霧霾天生成圖像進(jìn)行必要的增強(qiáng)處理；一種是研究建立成

2、像模型，通過假設(shè)條件或先驗(yàn)知識(shí)對(duì)霧圖形成方程進(jìn)行逆運(yùn)算。前者實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單，但是去霧效果不佳，場(chǎng)景適應(yīng)性差；后者實(shí)現(xiàn)過程復(fù)雜，但是去霧質(zhì)量較好，能獲得較為清晰的無霧圖像。
　　本文對(duì)上述兩類去霧方法進(jìn)行介紹并分析了其優(yōu)缺點(diǎn)。通過研究圖像增強(qiáng)算法及圖像評(píng)價(jià)體系，基于對(duì)霧圖成像模型的分析，結(jié)合邊界約束理論，重點(diǎn)對(duì)基于邊界約束和語(yǔ)境正則化的去霧算法進(jìn)行介紹研究，并提出了有針對(duì)性的完善和改進(jìn)措施，使改進(jìn)的算法去霧適應(yīng)性得到增強(qiáng)，去霧性能得到提升

3、。通過實(shí)驗(yàn)實(shí)現(xiàn)了改進(jìn)算法的功能，并運(yùn)用綜合評(píng)價(jià)體系與其他算法進(jìn)行對(duì)比分析。主要做了以下工作：
　?。?）研究了圖像去霧過程中對(duì)噪聲進(jìn)行抑制的方法。對(duì)有霧圖像進(jìn)行自適應(yīng)中值濾波降噪預(yù)處理來實(shí)現(xiàn)對(duì)無霧圖像的降噪，圖像降噪預(yù)處理后使用拉普拉斯算子進(jìn)行濾波銳化。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證實(shí)，通過對(duì)有霧圖像進(jìn)行降噪預(yù)處理，能有效恢復(fù)出噪聲較低的高質(zhì)量無霧圖像。
　?。?）研究了基于邊界約束和語(yǔ)境正則化的去霧算法，并針對(duì)算法存在的問題進(jìn)行了改進(jìn)，提出了

4、區(qū)域自適應(yīng)分塊以增強(qiáng)對(duì)不同尺寸圖像處理的適應(yīng)性，使用雙邊濾波對(duì)基于邊界約束的傳輸率進(jìn)行優(yōu)化以保持圖像邊緣結(jié)構(gòu)的清晰細(xì)節(jié)。實(shí)驗(yàn)證明，改進(jìn)的算法能有效地解決原算法存在的問題，恢復(fù)出更為清晰高質(zhì)量的圖像。
　?。?）針對(duì)去霧后圖像降質(zhì)、對(duì)比度下降等問題，本文使用了一種對(duì)比度調(diào)整的方法，通過自適應(yīng)對(duì)比度拉伸能有效地提升去霧后圖像的質(zhì)量。
　?。?）從單幅圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)以及多幅圖像對(duì)比分析兩個(gè)角度出發(fā)，運(yùn)用不同的參數(shù)對(duì)去霧后圖像質(zhì)量進(jìn)行