結(jié)合雙邊濾波與暗通道的圖像去霧算法及應(yīng)用研究.pdf

1、霧霾是一種特殊的天氣現(xiàn)象，純粹的霧是由大量的微小水滴穩(wěn)定地懸浮在空氣之中而構(gòu)造成的。因為霧的存在，給人類在視覺上造成了能見度降低的感覺，同時給基于計算機(jī)視覺的戶外圖像采集設(shè)備造成了嚴(yán)重影響，使得設(shè)備采集到的圖像質(zhì)量出現(xiàn)退化，對比度和分辨率均出現(xiàn)不同程度的降低。為了盡可能減小霧霾給這些設(shè)備帶來的影響，各種類型的圖像去霧算法也逐漸應(yīng)運(yùn)而生。
　　本文所提出的去霧算法是基于物理模型的，但是相比于之前絕大多數(shù)同類方法，本文算法具有更強(qiáng)的針

2、對性或是目的性。即本文算法不僅僅是將有霧圖像進(jìn)行整體的清晰化處理以便得到較好的主觀視覺效果，更重要的是使去霧后的圖像能有效地應(yīng)用于基于計算機(jī)視覺的檢測及識別活動中。這就對去霧算法在處理過程中能否保持更多的圖像原始信息提出了更高的要求，比如最大限度地保持圖像邊緣細(xì)節(jié)信息等。本文主要工作和創(chuàng)新如下：
　?。?）提出暗通道去霧的改進(jìn)算法。該算法在對有霧圖像進(jìn)行全局清晰化處理的同時帶有較強(qiáng)的針對性，即重點恢復(fù)有霧圖像的局部細(xì)節(jié)。比如對基于

3、某種特定顏色或是特定深度的圖像邊緣等細(xì)節(jié)，進(jìn)行保護(hù)性地去霧處理。使得圖像在恢復(fù)后，這些邊緣細(xì)節(jié)信息能夠有效地被識別或是檢測出來，以供基于計算機(jī)視覺的檢測類系統(tǒng)采用。該算法在保持邊緣細(xì)節(jié)的同時，避免了采用軟件摳圖的方式對介質(zhì)透射率進(jìn)行細(xì)化，提高了時效性。
　?。?）提出雙邊濾波與暗通道結(jié)合的保邊去霧算法。利用雙邊濾波方式進(jìn)行介質(zhì)透射率的間接求解，用以簡化去霧算法時間復(fù)雜度?，F(xiàn)有主流的基于模型的有霧圖像復(fù)原算法，基本都是對介質(zhì)透射率進(jìn)

4、行直接求解，先預(yù)估透射率，再細(xì)化摳圖，運(yùn)算量很大。而利用雙邊濾波方式對介質(zhì)透射率的間接求解，是先估算出較精確的大氣散射函數(shù)及大氣光值，然后間接求出透射率，這樣在很大程度上減小了運(yùn)算復(fù)雜度，提高算法的時效性。同時，也有效保持了圖像的邊緣細(xì)節(jié)信息。
　　（3）將圖像去霧算法與基于視覺的圖像檢測類應(yīng)用進(jìn)行結(jié)合。這種結(jié)合使得本文去霧算法更具針對性，并且通過實驗驗證了本文去霧算法在圖像邊緣檢測、顏色分割及基于計算機(jī)視覺的山體滑坡監(jiān)測中的實用