基于暗原色理論的霧天圖像清晰化方法研究.pdf

1、圖像去霧技術(shù)旨在提高圖像的對(duì)比度，恢復(fù)圖像的顏色特征及重要的紋理細(xì)節(jié)，以保證戶外視覺系統(tǒng)正常和穩(wěn)定的運(yùn)行，減少霧天天氣條件下交通事故和擁堵狀況的發(fā)生。目前圖像清晰化方法研究領(lǐng)域中最受關(guān)注的暗原色去霧算法在有效恢復(fù)霧化圖像的同時(shí)存在以下兩個(gè)致命的缺陷，導(dǎo)致其無法投入到實(shí)際的應(yīng)用當(dāng)中:第一，該方法涉及到大型矩陣的可逆運(yùn)算，導(dǎo)致時(shí)間和空間的復(fù)雜度都很高，無法滿足實(shí)時(shí)性要求;第二，暗原色優(yōu)先理論在圖像的大面積淺色區(qū)域失效，導(dǎo)致恢復(fù)出來的圖像在這

2、些區(qū)域出現(xiàn)嚴(yán)重的色偏問題。
　　為了增加暗原色去霧算法的實(shí)用性，本論文圍繞如何提高暗原色去霧算法的運(yùn)行效率及擴(kuò)充暗原色優(yōu)先理論的適用范圍，對(duì)基于暗原色優(yōu)先理論的去霧算法進(jìn)行了深入的研究和分析。本文主要做了如下工作:
　　(1)提出結(jié)合圖像自適應(yīng)閾值分割的暗原色去霧算法。首先根據(jù)鄰域內(nèi)像素點(diǎn)的分布特點(diǎn)自適應(yīng)的分割出背景像素和目標(biāo)像素，在目標(biāo)像素中計(jì)算出該鄰域的暗原色;然后分別使用小波閾值濾波和小波增強(qiáng)兩種算法對(duì)平滑區(qū)域獲取的偏

3、大暗原色進(jìn)行修復(fù);最后根據(jù)霧化圖像降質(zhì)模型獲得清晰的無霧圖像，從而解決了原去霧算法時(shí)間和空間復(fù)雜度高的問題。
　　(2)結(jié)合圖像邊緣檢測(cè)算法，提出另一種改善的基于暗原色優(yōu)先理論的去霧方法。首先使用小波分解算法對(duì)圖像的暗色信息（RGB三個(gè)甬道的最小值）向下采樣一次，并對(duì)分解后的平滑分量做兩件事:第一，利用它計(jì)算出圖像的大氣光A;第二，提取該平滑部分的邊緣信息并對(duì)其進(jìn)行擴(kuò)充。然后，利用擴(kuò)充后的邊緣信息，將圖像中的像素點(diǎn)劃分為處于邊緣附

4、近和處于非邊緣附近兩類像素點(diǎn)，并分別采用大小不同的鄰域?qū)Π翟M(jìn)行估計(jì);接著對(duì)分界處的像素點(diǎn)和部分平滑區(qū)域的像素點(diǎn)的暗原色分別進(jìn)行修復(fù);最后將優(yōu)化后的暗原色進(jìn)行小波重構(gòu)，并據(jù)此計(jì)算出圖像的透射率，結(jié)合圖像降質(zhì)模型獲得無霧圖像。該算法不僅能大幅度提高暗原色去霧算法的運(yùn)行效率，而且可增加算法的健壯性。
　　(3)深入剖析暗原色優(yōu)先理論在淺色區(qū)域失效導(dǎo)致恢復(fù)圖像在這些區(qū)域出現(xiàn)嚴(yán)重色偏問題的本質(zhì)原因，采用自適應(yīng)容差機(jī)制調(diào)整這些淺色區(qū)域的透