去霧霾算法的研究及應(yīng)用.pdf

1、近年來(lái)，由于各種污染源的排放引起了頻繁的霧霾天氣，給人們的生活帶來(lái)眾多危害。在霧霾天氣條件下，采集到的圖像會(huì)出現(xiàn)對(duì)比度下降，色彩失真等退化現(xiàn)象，這些退化圖片嚴(yán)重的降低了使用價(jià)值，因此有必要針對(duì)這些退化圖片進(jìn)行去霧霾研究。
　　當(dāng)前算法對(duì)由霧霾所引起的圖像模糊問(wèn)題，主要側(cè)重于對(duì)霧氣的處理，對(duì)于粉塵，煙霧等懸浮顆粒構(gòu)成的霾沒(méi)有相關(guān)的處理。針對(duì)此問(wèn)題本文提出了聯(lián)合稀疏表示和暗通道先驗(yàn)假設(shè)的全新算法。為了使算法不止能對(duì)單幅圖像進(jìn)行處理，同

2、時(shí)也能應(yīng)用于視頻圖像，本文實(shí)現(xiàn)了基于ios的雙向視頻軟件，對(duì)算法實(shí)時(shí)性做了改進(jìn)，并且將算法應(yīng)用于軟件當(dāng)中，證明了算法的實(shí)用性。本文的主要工作如下:
　　1.考慮到常用去霧霾算法主要側(cè)重于對(duì)霧氣的處理，對(duì)于粉塵、煙霧等懸浮顆粒構(gòu)成的霾沒(méi)有相關(guān)的處理。針對(duì)此缺陷本文提出了聯(lián)合稀疏表示算法和暗通道算法的全新算法用于克服霧霾引起的圖像模糊問(wèn)題。首先通過(guò)K-SVD字典學(xué)習(xí)算法對(duì)霧霾圖像進(jìn)行字典更新;然后利用稀疏分解通過(guò)更新后的字典和稀疏矩陣

3、得到去霾后只含霧氣圖像;接著根據(jù)大氣光線(xiàn)的散射規(guī)律求出退化模型，通過(guò)暗通道先驗(yàn)算法對(duì)圖像的暗通道值進(jìn)行估計(jì)從而求出退化模型的透射率和大氣光值，進(jìn)而復(fù)原出清晰圖像。最后使用MATLAB平臺(tái)對(duì)算法進(jìn)行了仿真實(shí)現(xiàn)同時(shí)跟其他幾種算法進(jìn)行對(duì)比和結(jié)果分析，證明了算法的可行性。
　　2.為使算法不止能對(duì)單幅圖像處理，同時(shí)也能應(yīng)用于視頻圖像處理，本文完整的實(shí)現(xiàn)了基于ios的雙向視頻軟件，將軟件按照具體功能劃分若為干模塊進(jìn)行了介紹，詳細(xì)描述了各功能