基于統(tǒng)計量的圖像去霧算法研究.pdf_第1頁
已閱讀1頁,還剩45頁未讀, 繼續(xù)免費閱讀

下載本文檔

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進行舉報或認領(lǐng)

文檔簡介

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(zhì)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(chǔ),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(guān)

2、鍵技術(shù)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(lǐng)域內(nèi)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(nèi)取?。┖笞兞康拿芏群瘮?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(gòu)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(guān)鍵.本文從統(tǒng)計學的觀點出發(fā),給出了LRC的一個無偏估

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預覽,若沒有圖紙預覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負責。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論