基于統(tǒng)計量的圖像去霧算法研究.pdf

1、圖像處理旨在突出圖像中的部分細節(jié)信息，以便于人眼的視覺觀察和計算機后續(xù)分析操作.在霧霾環(huán)境條件下，由于大氣粒子的作用，戶外圖像的能見度受到限制且圖像的對比度有所下降.為了解決霧天圖像質量降低的問題，目前大多數(shù)處理方案均采取基于圖像增強和圖像復原的去霧算法，圖像增強算法通過提高圖像的對比度以達到清晰化效果;圖像復原以有霧圖像成像模型為基礎，對大氣散射機制建模，恢復出無霧的可能清晰圖像.本文基于霧天圖像形成模型和退化機理，探索了圖像去霧的關

2、鍵技術和實現(xiàn)方法，并給出了暗通道先驗的統(tǒng)計證據(jù)和非局部去霧的改進算法.論文的主要工作如下:
　　(1)暗通道先驗是一種基于室外清晰無霧圖像的統(tǒng)計規(guī)律，即大部分戶外無霧圖像的非天空局部區(qū)域都存在一些至少一個顏色通道強度很低的像素.本文從統(tǒng)計的角度出發(fā)，假定三通道相互獨立、場景點與其所在領域內其它像素點相互獨立，將彩色無霧圖像均一化后的RGB值看作統(tǒng)計變量.假定這三個變量均服從貝塔分布，給出了進行兩次最小值濾波（先對RGB三通道取小，

3、再在一個鄰域內取小）后變量的密度函數(shù)和分布函數(shù)，從而驗證暗通道先驗的有效性.
　　(2)現(xiàn)有的圖像去霧方法依據(jù)所采用先驗信息的不同而大體分為局部和非局部兩類.Berman等人基于清晰圖像在RGB空間的非局部聚類特性，構造了有霧圖像每一顏色類的幾何表示—霧線(Haze-Line)，霧線的最大輻射坐標(LRC: Largest Radial Coordinate)是估計初始透射率的關鍵.本文從統(tǒng)計學的觀點出發(fā)，給出了LRC的一個無偏估