基于增強和復原的圖像去霧算法的研究.pdf

1、隨著傳感器技術和計算機視覺技術的不斷發(fā)展,戶外視覺系統(tǒng)得到了越來越廣泛的應用。而在霧、霾等惡劣天氣條件下,由于受到大氣粒子的散射作用,導致捕獲的圖像內容模糊不清,色彩和對比度大幅下降,這極大地影響了視頻監(jiān)控、跟蹤、智能導航等視覺系統(tǒng)的正常工作。因此研究如何實現(xiàn)圖像在霧、霾等惡劣天氣條件下的去霧問題將有著非常重要的意義。
　　 本文針對有霧的圖像,分析霧的機理,從圖像增強和圖像復原兩種方法來研究去霧的效果和方法適用性。在圖像增強方

2、面,通過分析多種經(jīng)典圖像增強方法,深入研究了基于色彩恒常性的Retinex算法,實現(xiàn)圖像去霧,通過對薄霧圖像的實驗,Retinex能夠取得較好的去霧效果。但是對于濃霧、不均勻的霧的情況下,Retinex算法則表現(xiàn)出去霧不徹底。為了研究徹底的圖像去霧,本文從圖像復原角度,在深入研究了大氣散射物理模型及常見的圖像復原方法的基礎上,結合實驗室己取得的成果,對基于暗原色先驗去霧算法進行了深入研究并提出改進算法,彌補了傳統(tǒng)暗原色先驗算法的三點不足

3、,即實時性差、去霧圖像偏暗、適應性有限。在實時性方面,本文提出利用快速雙邊濾波來代替原算法中比較耗時的摳圖步驟,極大地提高了算法的實時性。針對去霧圖像偏暗,本文深入分析了暗原色先驗算法導致去霧后圖像偏暗的原因,并提出透射率修正算法,實驗表明這種算法切實可行,有效恢復了場景的對比度和顏色,顯著提高了圖像的視覺效果。針對暗原色先驗對于圖像存在大片天空的情況下容易失真,提出了弱化該區(qū)域的方法,提高了算法的適應性。
　　 最后,本文在V