雾霾天气下降质图像复原算法研究

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基于大气散射模型的雾天图像复原方法研究的开题报告

基于大气散射模型的雾天图像复原方法研究的开题报告

基于大气散射模型的雾天图像复原方法研究的开题报告一、课题研究背景和意义雾天图像是指受到雾、霾等大气干扰后的图像。

这类图像的特点是:景物颜色发灰,细节模糊,对比度降低,图像质量下降,而且对人类视觉系统造成很大影响。

因此,对于机器视觉、计算机视觉和图像处理技术而言,雾天图像的处理是一个重要的问题。

当前,雾天图像的处理已成为计算机视觉和图像处理领域的热点问题。

目前,雾天图像复原方法主要有以下几种:基于物理模型的方法、基于非物理模型的方法、基于暗通道先验的方法等。

其中,基于大气散射模型的方法是一种比较常用的处理方法。

该方法的基本思想是,通过对雾天图像中的大气光进行分析,去除其对原图像的影响,从而还原出真实的图像。

二、研究内容和计划本课题基于大气散射模型的方法,旨在研究针对雾天图像的复原方法,并探索其在图像处理中的应用。

主要研究内容和计划如下:1. 国内外雾天图像处理技术的现状分析2. 分析大气散射模型及其在雾天图像处理中的应用3. 提出一种新的基于大气散射模型的雾天图像复原方法,并进行实验验证4. 分析新方法的优缺点,提出改进方向预计完成时间第1年·初步研究国内外雾天图像处理技术及大气散射模型的理论基础第2年·提出新方法并进行实验验证第3年·分析新方法的优缺点,提出改进方向三、主要研究内容和方法本课题的主要研究内容包括两个方面。

一方面是对雾天图像处理技术的现状进行分析和总结,另一方面是基于大气散射模型提出一种新的雾天图像复原方法,并进行实验验证。

研究方法包括:1. 文献调研法:对雾天图像处理技术的现状进行综合性调研,并了解和分析国内外的最新研究成果。

2. 基于大气散射模型的算法设计法:基于大气散射模型的理论基础,提出一种新的雾天图像复原方法,并利用计算机模拟进行实验验证。

3. 实验比较法:对比实验结果,分析新方法的优缺点,并提出改进方向。

四、预期成果本课题的预期成果包括:1. 对目前雾天图像处理技术的现状进行全面的调研和总结,提出新的思路和方向。

基于图像复原及深度学习的去雾算法研究

基于图像复原及深度学习的去雾算法研究

基于图像复原及深度学习的去雾算法研究基于图像复原及深度学习的去雾算法研究概述:近年来,随着人们对高质量图像的需求增加,图像去雾算法受到了广泛的关注和研究。

图像去雾旨在从有雾图像中恢复出清晰的图像,以改善图像质量和增强图像的可视性。

本文将基于图像复原和深度学习的相关理论进行去雾算法研究,并探讨其在实际应用中的可行性和效果。

引言:当拍摄环境含有雾气时,拍摄的图像中往往会出现视觉模糊和对比度降低的现象。

这些恶劣环境下的图像对于计算机视觉任务来说是具有挑战性的,因此图像去雾算法的研究具有重要的实际应用价值。

图像去雾算法可以被广泛应用于无人驾驶、视频监控以及航空、航天等领域。

目前,传统的图像去雾算法主要基于复原和深度学习理论进行研究。

接下来,我们将从这两个方面进行详细阐述。

一、基于复原的去雾算法1.1 复原理论基于复原的图像去雾算法主要基于恢复原始场景的理论,通过模型还原有雾图像中的原始信息。

传统的复原算法通常根据雾图像和原始场景之间的物理模型进行处理,主要包括大气散射模型和雾气密度估计模型等。

1.2 雾图像复原方法根据复原理论,我们可以通过以下方法进行图像去雾:(1)暗通道先验法:该方法基于图像中暗区域的像素值通常较低的先验知识。

通过提取暗通道信息,可以估计雾的浓度并去除雾气。

(2)多尺度分析法:该方法将图像分解成不同尺度的图像金字塔,通过在不同尺度上恢复图像细节,最后合成恢复后的图像。

(3)颜色恢复法:该方法利用颜色信息进行雾去除。

通过对原始图像的颜色空间进行统计分析和优化,可以恢复出真实的颜色和对比度。

1.3 算法优势和不足基于复原的去雾算法具有一定的优势,如简单和易于实现。

然而,这些算法往往在图像复杂度较高或雾气密度不均匀的情况下表现出较差的去雾效果,且对于复杂场景的处理效果有限。

二、基于深度学习的去雾算法2.1 深度学习理论深度学习作为一种机器学习方法,具有强大的图像处理能力。

它通过构建深层神经网络模型,自动学习图像的特征表示,从而提高图像去雾的效果。

恶劣天气条件下的图像复原算法研究

恶劣天气条件下的图像复原算法研究

恶劣天气条件下的图像复原算法研究恶劣天气条件下的图像复原算法研究随着科技的快速发展,数码摄影成为了现代人们记录与表达生活的重要方式之一。

然而,不可避免地,我们会在恶劣天气条件下遇到拍摄照片的困难,例如雨天、雾霾等。

这些恶劣天气条件会对拍摄出的图像质量产生负面影响,造成图像的模糊、噪点增多等问题,严重影响了图像的观赏与应用价值。

因此,如何恢复被恶劣天气条件下破坏的图像成为了研究的热点之一。

在恶劣天气条件下的图像复原算法研究中,最主要的挑战是恢复图像的细节和纹理。

传统的复原算法往往会模糊细节信息,导致图像变得不真实。

因此,研究者们提出了一系列新的复原算法,旨在通过有效的图像处理和计算方法,改善图像的质量。

一种常见的图像复原算法是基于图像去雾。

在雾霾天气下拍摄的图像往往有低对比度、色彩失真等问题,使得图像的细节无法清晰显示。

去雾算法通过估计图像中的雾气分布并进行消除,从而提升图像的质量。

这类算法通常通过对图像的亮度、对比度进行增强,以提高图像的可视性。

其中,基于暗通道先验的去雾算法在去除雾气和恢复图像细节方面具有很好的效果。

该算法通过在图像的局部区域中寻找具有低亮度值的像素点来估计雾气的分布,然后通过去除估计的雾气分布来恢复图像的细节。

另一种常用的图像复原算法是基于图像超分辨率重建。

在恶劣天气条件下拍摄的图像往往具有模糊、失真等问题,导致图像细节无法清晰展现。

超分辨率重建算法通过对低分辨率图像进行增强,以提升图像的细节和清晰度。

常见的超分辨率重建算法包括插值法、边缘保持法等。

这些算法通过分析图像中的局部特征,并预测缺失的细节信息,从而恢复图像的细节与纹理。

此外,还有一些基于深度学习的图像复原算法在近年来得到了较多关注。

这类算法通过训练神经网络来学习从损坏图像到复原图像的映射关系,从而提高复原图像的质量。

这些神经网络能够自动学习图像中的特征,并生成类似于原始图像的复原图像。

总之,在恶劣天气条件下的图像复原算法研究中,研究者们通过不断探索和实验,发展了一系列有效的算法来恢复被恶劣天气条件破坏的图像。

图像去雾算法及其应用研究

图像去雾算法及其应用研究

图像去雾算法及其应用探究摘要:随着科技的飞速进步,图像处理技术也日益成熟。

图像去雾算法作为其中一项重要的探究内容,可以有效消除图像中的大气雾霾和模糊。

本文通过对图像去雾算法的原理及应用进行探究,总结了当前主流的几种图像去雾算法,并分析了其适用范围和应用前景。

一、引言大气雾霾是指由于大气中粉尘、液滴和气态颗粒等悬浮物质对光的散射和吸纳作用所引起的能见度降低的现象。

在平时生活和实际应用中,大气雾霾会导致图像质量下降,从而影响人们对图像内容的识别和理解。

因此,图像去雾技术的探究和应用具有重要的意义。

二、图像去雾算法的原理图像去雾算法的原理主要是基于图像恢复和能见度预估两个方面。

图像恢复是指通过对图像进行处理,消除雾霾、提高图像的明晰度和对比度。

能见度预估主要是依据大气传输模型和雾霾图像特征,预估出雾霾的密度以及图像的深度信息,从而恢复原始图像。

三、主流图像去雾算法及其适用范围1. 单帧图像去雾算法单帧图像去雾算法是指通过对单张雾霾图像进行处理,消除雾霾并恢复原始图像的算法。

其中最常使用的算法有暗通道先验算法和颜色修复算法。

暗通道先验算法是基于图像的颜色信息来进行雾霾去除的算法。

通过寻找图像中的暗通道,预估出雾霾的密度,从而消除雾霾。

这种方法适用于雾霾较弱的状况,但对于雾霾较深厚的图像效果不佳。

颜色修复算法是通过对图像颜色的修复来消除雾霾。

该算法依据图像颜色失真的特点,恢复图像中受到雾霾影响的颜色,从而消除雾霾。

2. 基于多帧图像的去雾算法基于多帧图像的去雾算法是指通过对多张雾霾图像进行处理,借助图像之间的信息差异来消除雾霾。

其中最常使用的算法有暗通道先验算法和多帧融合算法。

暗通道先验算法在多帧图像去雾中同样适用,通过多帧之间的暗通道信息差异来预估出雾霾的密度和图像的深度信息。

多帧融合算法则是通过对多张雾霾图像进行融合,将不同图像中的雾霾进行消除。

这种算法适用于复杂雾霾状况下的图像去雾,但对于计算量要求较高。

恶劣雾霾天气退化图像的处理与优化研究

恶劣雾霾天气退化图像的处理与优化研究

恶劣雾霾天气退化图像的处理与优化研究恶劣雾霾天气退化图像的处理与优化研究摘要:近年来,恶劣的雾霾天气给人们的生活和工作带来了严重的影响。

在这样的环境下拍摄的雾霾图像通常存在颜色失真、细节丢失和对比度降低等问题,这给后续的图像处理和分析工作带来了困难。

本文深入研究雾霾图像的处理和优化技术,探索了从颜色校正、细节增强到对比度增强等多个方面对恶劣雾霾天气退化图像的改善方法。

实验结果表明,本文提出的方法在雾霾图像处理中取得了较好的效果。

1. 引言雾霾是指空气中悬浮颗粒物质(如颗粒物、细菌、病毒、浮游生物和有机物等)过多的天气现象。

恶劣的雾霾天气给人们的生活和工作带来了严重的影响。

恶劣雾霾天气情况下的图像拍摄存在颜色失真、细节丢失和对比度降低等问题,使得图像处理和分析工作受到限制。

因此,如何有效处理恶劣雾霾天气中的图像,成为了当前研究的热点问题。

2. 雾霾图像处理方法2.1 颜色校正恶劣雾霾天气中的图像通常呈现灰暗且偏黄色调。

颜色校正旨在恢复图像的真实颜色,提高图像的视觉效果。

颜色校正的方法可以分为全局方法和局部方法两种。

全局方法通过调整图像的色调、饱和度和亮度等参数来改善图像的颜色;局部方法则根据图像的特征,通过对图像的不同区域进行颜色校正来提高整体的色彩表现。

2.2 细节增强雾霾天气中的图像往往存在细节丢失的问题。

细节增强的目标在于恢复图像中丢失的细节信息,提高图像的清晰度。

细节增强的方法主要包括锐化算法、增强边缘算法和基于图像增量模型的算法等。

这些算法通过增强图像中的高频信息来增强细节,使得图像更加锐利和清晰。

2.3 对比度增强在恶劣雾霾天气中,图像的对比度往往较低,颜色的层次感不明显。

对比度增强的目标在于提高图像中不同灰度级之间的差异,增强图像的可视化效果和信息传递能力。

对比度增强的方法包括直方图均衡化、灰度拉伸等。

这些方法通过调整图像的灰度分布来增强图像的对比度,使得图像更加鲜明和清晰。

3. 实验结果与分析本文在恶劣雾霾天气拍摄的图像数据集上进行了实验,并与其他常用的方法进行了比较。

图像快速去雾与清晰度恢复技术研究

图像快速去雾与清晰度恢复技术研究

图像快速去雾与清晰度恢复技术研究一、本文概述随着计算机视觉和图像处理技术的飞速发展,图像去雾与清晰度恢复技术已成为当前研究的热点之一。

在实际应用中,由于大气散射、光照条件不佳、摄像头设备质量等因素,拍摄的图像常常出现雾霾、模糊等问题,严重影响了图像的视觉效果和后续处理的准确性。

因此,研究图像快速去雾与清晰度恢复技术,对于提高图像质量、增强图像信息的可读性具有重要意义。

本文旨在探讨图像快速去雾与清晰度恢复技术的研究现状和发展趋势,分析现有算法的优点和不足,并在此基础上提出一种新型的图像去雾与清晰度恢复方法。

该方法结合了深度学习、物理模型和多尺度分析等技术,通过构建高效的去雾网络模型,实现对雾霾图像的快速去雾和清晰度提升。

本文还将对所提方法进行实验验证,并与其他经典算法进行比较分析,以验证其有效性和优越性。

通过本文的研究,不仅可以为图像去雾与清晰度恢复领域提供新的理论和技术支持,还可以为相关领域的实际应用提供有益的参考和借鉴。

本文的研究成果也将为计算机视觉、图像处理、模式识别等领域的发展提供新的思路和方向。

二、图像去雾技术原理及方法图像去雾技术的目标是消除或减弱图像中的雾气效果,恢复图像的清晰度和细节。

这项技术主要基于大气散射模型和图像增强理论。

大气散射模型描述了光线在大气中的传播和散射过程,为去雾算法提供了理论基础。

而图像增强技术则用于提升图像的视觉效果,使其更接近无雾状态。

目前,图像去雾的方法大致可分为两类:基于物理模型的方法和基于深度学习的方法。

基于物理模型的方法:这类方法主要依据大气散射模型,通过估计场景深度和大气光等参数,恢复图像的清晰度和颜色。

代表性的算法有暗通道先验去雾、颜色衰减先验去雾等。

这些方法通常需要在图像中选取合适的区域进行参数估计,因此对图像内容有一定的依赖性。

基于深度学习的方法:近年来,随着深度学习技术的快速发展,其在图像去雾领域也取得了显著成果。

基于深度学习的去雾方法通常通过构建深度神经网络模型,学习从有雾图像到无雾图像的映射关系。

基于深度学习的雾霾图像去雾算法研究

基于深度学习的雾霾图像去雾算法研究

随着数字图像处理技术的不断发展,图像去雾技术已经成为计算机视觉领域 的一个研究热点。在雾霾天气下,由于空气中的颗粒物导致光线散射,拍摄的图 像往往呈现出模糊、对比度低等问题。因此,研究如何通过去雾算法来提高图像 的质量具有重要意义。
近年来,深度学习技术在图像处理领域取得了巨大的成功。其中,卷积神经 网络(CNN)在图像分类、目标检测、图像生成等方面表现出色。因此,我们考 虑将深度学习技术应用于单幅图像去雾算法的研究。本次演示提出了一种基于深 度学习的单幅图像去雾算法,通过对CNN的深入学习和训练,实现了对模糊图像 的高效恢复。
一、背景及意义
在过去的几十年中,随着工业化和城市化的快速发展,空气污染问题越来越 严重。雾霾是一种常见的空气污染现象,它主要是由于大气中各种颗粒物和气溶 胶的含量增加而形成的。雾霾对人们的健康和生活质量产生了严重的影响,同时 也对光学成像系统产生了干扰。因此,研究一种基于深度学习的雾霾图像去雾算 法具有重要意义。
三、研究内容及方法
本次演示提出了一种基于深度学习的雾霾图像去雾算法。具体的研究内容和 方法如下:
1、数据采集与预处理
首先,我们采集了大量的雾霾图像和对应的清晰图像作为训练数据。然后, 我们对数据进行预处理,包括灰度化、裁剪和归一化等操作,以提高算法的收敛 速度和精度。
2、卷积神经网络模型构建
3、去雾处理:将训练好的模型应用于单幅模糊图像的去雾处理。首先将输 入图像输入到训练好的模型中,得到预测的清晰图像。然后对预测的清晰图像进 行后处理,包括锐化、色彩校正等操作,以进一步提高视觉效果。
四、实验结果与分析
为了验证本次演示提出的去雾算法的有效性,我们在公开数据集上进行实验。 实验结果表明,我们的算法在去雾效果和视觉效果方面均优于传统的方法。此外, 我们还对不同场景下的模糊图像进行了测试,结果表明我们的算法具有较强的泛 化能力。

基于深度学习的大气光学图像去雾算法研究

基于深度学习的大气光学图像去雾算法研究

基于深度学习的大气光学图像去雾算法研究近年来,深度学习在计算机视觉领域有了广泛应用,其中之一就是大气光学图像去雾算法。

在雾霾天气中,图像通常会被环境中的水汽、烟雾等气体散射、吸收,从而使图像变得模糊,降低了视觉效果和图像质量。

大气光学图像去雾算法可以通过深度学习技术,将雾气影响降到最低,还原出原本的图像。

一、传统的大气光学图像去雾算法传统的大气光学图像去雾算法主要包含以下几个步骤:1.对于输入的有雾图像进行直方图均衡,使图像的亮度分布更加均匀。

2.计算图像中每个像素点的深度,即雾层浓度,采用单幅图像深度估计算法或多幅图像深度估计算法。

3.根据经验公式计算大气光照射参数A,同时得到平均大气光照射参数,即全局大气光A。

4.使用已知的雾层模型模拟有雾图像中雾气的分布,通过退化模型计算出无雾图像。

使用传统的大气光学图像去雾算法会存在以下问题:1.大气光照射参数A需要事先预设一个值,在不同场景下,这个值的准确性会受到影响,调整不当会导致图像过曝或暴光不足。

2.深度估计算法容易受到噪声干扰,容易出现估计偏差。

3.传统的去雾算法对于复杂场景的雾化图像处理效果不佳,难以去除雾气带来的噪声和变形。

二、基于深度学习的大气光学图像去雾算法近年来,深度学习技术广泛应用于计算机视觉领域,尤其是卷积神经网络在图像去噪、图像分割、目标检测等方向上有了非常成功的应用。

随着深度学习的发展,越来越多的研究者开始探索将神经网络应用到大气光学图像去雾方向上。

基于深度学习的大气光学图像去雾算法包含以下几个步骤:1.将有雾图像和无雾图像输入到神经网络模型中,通过学习去除雾气带来的影响,生成无雾图像。

2.使用深度学习技术提取出图像中的深度信息。

其中,不同的模型结构和训练方法都会影响去雾算法的性能。

通过使用深度学习技术,研究人员可以根据不同的场景,训练不同性质的模型,以达到优化算法性能的目的。

三、深度学习在大气光学图像去雾算法中的应用在深度学习的帮助下,研究者探索了许多不同的算法来解决大气光学图像去雾的问题。

雾天条件下图像的恢复研究的开题报告

雾天条件下图像的恢复研究的开题报告

雾天条件下图像的恢复研究的开题报告文献综述:雾天天气对图像的影响十分显著,会使图像变得模糊、失真、色彩偏差严重,给人类的视觉观感以及计算机视觉算法的准确性带来了很大的影响。

因此,对于雾天条件下图像的恢复的研究一直是计算机视觉、图像处理领域的热点问题之一。

近年来,国内外学者对于雾天条件下图像恢复的算法进行了广泛的研究。

研究结果可以分为两种主要的方向:一种是基于图像退化模型的图像去雾算法,另一种则是基于深度学习的图像去雾算法。

1. 基于图像退化模型的图像去雾算法通过建立雾天天气的图像退化模型,来恢复图像的清晰度。

其中,常见的模型为简单的线性模型,即将雾天图像分解为雾图像和场景图像两个部分,从而将去雾过程简化为去除雾图像的过程。

对于雾图像的去除又可分为以下几种方式:(1)固有图像分解法固有图像分解(intrinsic image decomposition)可以将雾图像分解为固有图像和雾图像两部分,进而提取雾图像的深度信息,并基于深度信息来进行图像去雾处理。

(2)暗通道先验法暗通道先验法(dark channel prior)是一种基于物理学原理的去雾算法,该算法基于“任何天空区域上的像素在某种颜色通道上至少有一个值非常小”,从而提出了类似“暗通道”的概念,并以此来推理出雾世界中的深度信息。

(3)多尺度分解法多尺度分解法是将图像进行多尺度分解,并使用多尺度信息来辅助图像去雾处理。

该方法被广泛应用于加速去雾算法的运算速度,同时在增加去雾的效果上也有很好的表现。

2. 基于深度学习的图像去雾算法深度学习在图像去雾中发挥了非常重要的作用。

可以通过构建深度学习模型来进行雾天图像的恢复。

其中,更为流行的是针对图像去雾的卷积神经网络(CNN),其可以直接学习图像的高层次特征,并在反卷积的过程中恢复出原始图像。

研究内容:本论文主要是针对雾天条件下图像的恢复研究,并基于此设计出一组基于深度学习的图像去雾算法。

具体的研究内容如下:1. 对雾天天气下的图像恢复技术深入研究,包括基于图像退化模型的图像去雾算法以及基于深度学习的图像去雾算法。

基于偏振特性的雾霾降质图像融合复原方法

基于偏振特性的雾霾降质图像融合复原方法

第22卷第3期2017年5月集美大学学报(自然科学版)Journal o f Jim e i U n iv e rs ity( N atu ral S cience)V o l. 22 No. 3M ay 2017[文章编号]1007 -7405(2017)03-0060-09基于偏振特性的雾霾降质图像融合复原方法彭文竹\王钦、吴亚建\张禹2(1.集美大学诚毅学院,福建厦门361021; 2.福建江夏学院电子信息科学学院,福建福州350108)[摘要]在大气散射理论模型的基础上,分析了利用图像的偏振信息复原雾天图像的方法。

根据图像偏振信息的复原算法原理,研究了偏振特性的图像配准融合方法,并在此基础上采用搜索最佳正态分布算法及自适应二维维纳滤波方法对模型参数的大气光和环境光深度图进行估算,从而根据偏振图像复原方程达到复原清晰景物图像的目的。

在M A T L A B仿真平台进行图像复原测试,并进行主客观评价分析,结果表明该方法可以取得较好的图像复原效果。

[关键词]偏振光;图像融合;正态分布;深度图;维纳滤波[中图分类号]TP391Image Fusion Restoration Algorithm Based onPolarization Characteristics of HazePENG Wenzhu1,WANG Qin1,WU Yajian1,ZHANG Yu2(1. C hengyi U n ive rsity C o lle g e,Jim ei U n iv e rs ity,X iam en 361021,C h in a;2. E le ctro n ic and In fo rm a tio n Science C olleg e,F u jia n Jiangxia U n iv e rs ity,Fuzhou 350108,C h in a)Abstract :This paper analyzes the fog and haze days degraded image restoration method by polarization properties of light based on atmospheric scattering model.The principle of image registration and fusion is considered in depth,and a different image fusion method based on the polarization characteristics of fog is proposed according to the principle of polarization image fusion.To achieve a clear image from the fog degrad­ed image,the parameters of atmospheric light and ambient light's depth map are estimated by using the opti­mal normal distribution algorithm and adaptive wiener filtering.The results show that,the proposed method in this paper can bring about better image restoration effect through the MATLAB simulation platform and ana­lyze the experiments by subjective and objective evaluation.Keywords:polarized light;image fusion;normal distribution;depth map;wiener filtering0引言雾霾天气时,由于大气散射的影响使户外自然场景图像出现对比度降低的现象,无法满足大多视 觉系统准确提取图像特征的要求,造成这些应用系统无法正常工作。

图像快速去雾与清晰度恢复技术研究

图像快速去雾与清晰度恢复技术研究

图像快速去雾与清晰度恢复技术研究摘要:图像去雾和清晰度恢复是计算机视觉领域的热点研究方向之一。

本文基于Retinex理论和深度学习算法,综述了图像去雾与清晰度恢复的关键技术,并探讨了未来的研究方向。

一、引言在实际应用中,由于气候、传感器质量等因素的影响,图像往往会受到雾霾的干扰,导致图像质量下降,且细节不清晰。

为了提高图像质量,研究者们提出了一系列图像去雾与清晰度恢复的算法。

二、Retinex理论Retinex理论提出了图像恢复的一种解决方案。

该理论认为,人眼观察到的图像是由反射率场和光照场构成的。

基于Retinex理论,图像去雾算法在估计反射率场的同时,通过对比不同尺度下的图像信息,去除雾霾干扰并提高图像清晰度。

三、传统图像去雾算法1. 单尺度Retinex算法该算法通过估计反射率场的对数来抑制雾霾干扰。

然而,该算法对光照场的估计存在误差,导致结果不准确。

2. 多尺度Retinex算法为了提高去雾效果,研究者们引入了多尺度Retinex算法。

该算法通过分析不同尺度下的图像信息,可以更好地估计反射率场和光照场。

然而,该算法计算复杂度较高,导致实时性不足。

四、深度学习算法为了解决传统算法的不足,研究者们开始应用深度学习算法进行图像去雾与清晰度恢复。

深度学习算法可以通过学习大量的图像数据,自动提取特征并进行图像去雾。

研究表明,基于深度学习的算法可以在保持图像细节清晰的同时,有效去除雾霾。

五、未来的研究方向虽然深度学习算法在图像去雾与清晰度恢复方面取得了良好的效果,但仍存在一些挑战和未解决的问题。

例如,如何提高算法的实时性、如何应对复杂场景下的图像去雾等。

未来的研究方向可以集中在以下几个方面:1.设计更高效的深度学习模型,以提高图像去雾与清晰度恢复的速度;2.研究复杂场景下的图像去雾算法,以适应各种复杂的环境;3.探索多模态图像去雾算法,将多源数据融合起来,提高去雾效果;4.研究图像去雾与清晰度恢复的评价指标,进一步优化算法的效果。

雾天降质图像的增强复原算法研究

雾天降质图像的增强复原算法研究

雾天降质图像的增强复原算法研究雾天降质图像的增强复原算法研究摘要:在雾天环境下,由于气溶胶和水汽的存在,图像质量下降,导致视觉效果模糊和细节丢失。

为了提高雾天图像的质量,许多算法被提出来进行增强复原。

本文对雾天图像的增强复原算法进行了综述和研究,包括暗通道先验算法、颜色恢复算法、大气散射估计算法、去雾滤波算法等。

通过对比实验,验证了其中的有效性和优缺点。

最后,展望了未来的研究方向和挑战。

关键词:雾天图像,增强复原,暗通道先验,颜色恢复,大气散射估计,去雾滤波1. 引言在自然环境中,雾天是一种常见的天气现象。

由于气溶胶和水汽的存在,雾天图像受到气体散射的影响,视觉效果差,图像质量下降。

这对于许多应用场景,如交通监控、遥感图像等,都带来了一定的挑战。

因此,研究雾天图像的增强复原算法具有重要的理论和应用意义。

2. 雾天图像增强复原算法的分类目前,针对雾天图像的增强复原算法可以分为以下几类:暗通道先验算法、颜色恢复算法、大气散射估计算法、去雾滤波算法等。

2.1 暗通道先验算法暗通道先验算法是一种常用的雾天图像增强复原算法。

该算法利用了雾天图像中大部分区域的某个通道(一般取RGB图像的最小值通道)存在较暗的像素值。

根据这个先验,暗通道先验算法通过计算暗通道图像来估计雾的浓度,进而恢复图像。

2.2 颜色恢复算法颜色恢复算法是通过估计雾天图像中的散射分量来恢复图像的颜色。

该算法假设雾天图像的颜色分布与非雾天图像的颜色分布之间存在一定的相似性。

通过对颜色分布进行建模和匹配,可以恢复出较好的图像颜色。

2.3 大气散射估计算法大气散射估计算法是通过估计雾天图像中的大气散射分量来恢复图像的亮度。

该算法利用了大气散射和背景辐射的特性,通过不同通道之间的亮度差异来估计大气散射,进而恢复图像亮度。

2.4 去雾滤波算法去雾滤波算法是一种将传统图像复原方法与雾天图像增强复原算法相结合的算法。

通过应用滤波器来消除雾的散射分量,同时保留恢复后的图像细节,并最终得到增强复原的图像。

雾霾退化图像场景再现新算法

雾霾退化图像场景再现新算法
2 0 1 3年 1 0月 第 4 O卷 第 5期
西 安电子科技大学学报 ( 自然 科 学 版 )
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a n d r e s o l v e t h e Mo n o c h r o me At mo s p h e r i c S c a t t e r i n g mo d e l i n e a c h c h a n n e l t o g e t t h e Re f l e c t a n c e i ma g e ;
Fi n a l l y,t h e Co l o r Co n s t a n c y i s a d o p t e d t o r e s t o r e t h e c o l o r o f t h e d e h a z e d i ma g e . Ex p e r i me n t a l r e s u l t s s h o w t h a t t h e p r o p o s e d me t h o d c o u l d r e mo v e h a z e r a p i d l y a n d e f f e c t i v e l y ,a n d h a s s o me a d v a n t a g e s o v e r o t h e r a l g o r i t h ms . Ke y Wo r d s : i ma g e d e f o g;i ma g e r e s t o r a t i o n;i ma g e e n h a n c e me n t ;a t mo s p h e r e s c a t t e r i n g mo d e l ;r e t i n e x

雾霾天气下的图像处理技术研究

雾霾天气下的图像处理技术研究

ABSTRACTWith the rapid economic development,also accompanied by a number of environmental problems,more and more cities appear bad haze weather.Fog haze weather not only causes great distress to people's breathing,but also to people's traffic bringing a lot of inconvenience,such as video surveillance in the transportation sector. Clear and effective images and video are important channels for obtaining various kinds of information in modern society.Therefore,it is necessary to obtain the image with acceptable quality for the fogging processing of the image in the haze weather.In this paper,the fog-forming algorithm is studied by two aspects.The first is the use of image enhancement,and then the physical model of image restoration.Image enhancement is based on the contrast and brightness of an image,regardless of the quality of the image.In this paper,the Retinex algorithm is mainly studied.Aiming at the existing problems of the existing algorithms,an adaptive scale parameter Retinex defog algorithm is proposed.Then we compare the results of several Retinex image enhancement algorithms on the fog and haze weather image processing,and then evaluate the pros and cons of various defogging algorithms.Based on the reason of image degradation under fog and haze,combined with the atmospheric physical model,this paper presents a defog algorithm based on the optimization of guided filtering.At the same time,the algorithm of quad-tree search is used to estimate the atmospheric light accurately,and the sky region is estimated by the difference image obtained by the maximum filter and the minimum filter,and the transmittance is compensated.At the same time,In this paper,a filter window based on weight optimization is used to improve the guide map by using gamma correction. Finally,the guided filter is used to improve the transmittance and the fog-free clear image is reconstructed based on the dark scattering model.Simulation results show that the algorithm proposed in this paper is fast,which satisfies the real-time processing of image.KEY WORDS:Haze removal,Adaptive scale parameter Retinex,Dark channel prior,Quad-tree search,Minimum filter,Maximum filter,Guided filter目录摘要 (I)ABSTRACT (III)目录 (V)第1章绪论 (1)1.1课题研究背景及意义 (1)1.2国内外研究现状 (2)1.2.1雾霾天气下图像去雾技术的分类 (2)1.2.2基于图像增强的去雾算法 (3)1.2.3图像复原法去雾技术 (5)1.3本文主要研究内容及结构安排 (6)1.3.1本文的主要研究内容 (6)1.3.2论文结构安排 (6)第2章去雾算法的基础 (9)2.1不同天气对光线的影响 (9)2.2不同能见度下图像的特点分析 (10)2.3图像增强基础 (12)2.3.1空域增强 (12)2.3.2频域增强 (15)2.4大气散射模型 (15)2.4.1入射光衰减模型 (16)2.4.2大气光模型 (17)2.4.3雾天图像成像物理模型 (18)2.5雾天图像评价标准 (18)第3章改进的雾霾天气图像增强算法 (21)3.1色彩恒常性及Retinex理论 (21)3.1.1算法原理 (21)3.1.2Retinex算法的实现 (22)3.2几种常见的Retinex算法 (23)3.2.1单尺度Retinex算法 (23)3.2.2多尺度Retinex算法 (24)3.2.3带有色彩恢复的多尺度Retinex算法 (25)3.3改进的自适应Retinex算法 (25)3.3.1视觉敏感度研究 (25)3.3.2自适应尺度参数设计 (26)3.4几种算法去雾结果对比 (27)3.4.1主观评价 (27)3.4.2客观评价 (29)第4章导向滤波优化的单幅去雾算法 (31)4.1基于暗原色先验的去雾清晰化算法 (31)4.1.1大气光和透射率的求取 (33)4.1.2透射率的优化 (35)4.2暗原色算法的改进 (37)4.2.1四叉树搜索算法 (37)4.2.2天空区域透射率的补偿 (38)4.2.3导向滤波的改进 (41)4.2.4滤波窗口的改进 (44)4.3去雾结果与分析 (46)4.3.1主观评价 (46)4.3.2客观评价 (49)第5章总结与展望 (51)参考文献 (53)发表论文和参加科研情况说明 (57)致谢 (59)第1章绪论1.1课题研究背景及意义随着科技的飞速发展,人类也随之进入信息化时代。

恶劣雾霾天气退化图像的处理与优化研究

恶劣雾霾天气退化图像的处理与优化研究

恶劣雾霾天气退化图像的处理与优化研究恶劣雾霾天气退化图像的处理与优化研究1.引言近年来,雾霾天气频频发生,严重影响人们的健康与生活质量。

雾霾天气的一大特点是空气中的颗粒物增多,导致景物图像的可见度下降,使拍摄的图像出现明显的退化。

因此,对于雾霾天气退化图像的处理与优化研究具有重要的理论意义和实际应用价值。

2.雾霾天气退化图像的特点与挑战雾霾天气退化图像有以下几个主要特点和挑战:2.1 低对比度:雾霾天气中颗粒物的散射效应导致图像的对比度明显下降,使得图像中的细节难以观察和分析。

2.2 色彩失真:雾霾天气会使光线发生散射,导致图像中的颜色被混淆和失真,使得图像无法真实地再现场景的色彩。

2.3 细节模糊:雾霾天气下,图像的细节信息被颗粒物遮挡和散射,导致图像细节模糊不清,无法辨认和识别。

3.雾霾天气退化图像处理方法为了改善雾霾天气退化图像的质量,研究学者提出了一系列的处理方法,主要包括以下几种:3.1 对比度增强:通过增大图像对比度,突出图像中的细节信息,使图像更加清晰可见。

常用的方法包括直方图均衡化、拉伸变换、自适应对比度增强等。

3.2 色彩校正:通过调整图像的颜色分布,使得图像中的色彩更加真实,恢复场景中的本来色彩。

常用的方法包括白平衡校正、颜色映射等。

3.3 图像去雾:通过去除图像中的雾霾效应,使得图像的可见度得到提升。

常用的方法包括暗通道先验法、偏振滤波法、Retinex算法等。

4.雾霾天气退化图像优化研究除了对雾霾天气退化图像进行处理,还可以通过优化传感器和相机设备,提高雾霾天气下图像的采集质量。

具体的研究不仅需要从硬件层面进行优化,还需提出相应的图像处理算法。

4.1 优化传感器:通过改进传感器的结构和材料,提高传感器的敏感度和动态范围,使得传感器能够更好地适应雾霾天气的拍摄需求。

4.2 优化相机设备:通过改进相机的成像系统和图像处理算法,提高相机在雾霾天气下的成像效果和可见度。

4.3 图像复原算法:通过对雾霾天气退化图像进行复原和修复,恢复图像中的细节和色彩,提高图像的质量和可见度。

雾天降质图像的清晰化技术研究

雾天降质图像的清晰化技术研究

雾天降质图像的清晰化技术研究雾天降质图像的清晰化技术研究引言雾天降质图像是指在雾霾等恶劣环境中拍摄的图像,由于大气散射和光线的交互作用,图像会出现模糊、失真等降质现象,降低了图像的清晰度和视觉效果。

随着现代科技的发展和图像处理技术的成熟,对于雾天降质图像的清晰化技术的研究和应用具有重要的意义。

1. 雾霾成因及对图像质量的影响雾霾主要是由于大气中的细颗粒物质和水汽的聚集,导致光线被散射和吸收,使得远处的目标物体无法清晰地显示在图像中。

这种大气散射现象会引起图像的模糊、失真、边缘模糊和细节丢失等问题,严重影响了图像质量和可视性。

2. 雾天降质图像清晰化技术2.1 图像增强图像增强是最常见的一种清晰化技术,通过调整图像的亮度、对比度、色彩等参数来提高图像的整体质量。

其中,直方图均衡化、灰度拉伸和颜色校正是常用的增强方法。

这些方法可以有效地改善雾天降质图像的视觉效果,使得图像的细节更加清晰可见。

2.2 大气光照估计大气光照估计是在雾天降质图像中获得大气光照分布的一种方法。

通过计算图像中的全局光照分布,可以将图像中的大气散射效应减弱,提高图像的清晰度。

该方法需要从图像中估计出雾霾的程度,并计算出光照衰减因子,进而恢复出真实的目标物体信息。

2.3 多尺度图像分解多尺度图像分解是将图像分解成多个分辨率的子图像,分别处理不同尺度的图像细节,再将其合并为重构的清晰图像。

常见的多尺度图像分解方法有小波变换和金字塔分解方法。

这些方法可以有效地降低大气散射对图像细节的影响,提高图像的清晰度。

3. 雾天降质图像清晰化技术的应用雾天降质图像清晰化技术在许多领域都有广泛的应用,如交通监控、图像识别、无人驾驶等。

在交通监控中,通过清晰化处理雾天图像可以提高交通事故的预警能力。

在图像识别中,清晰化处理可以提高图像的分析和识别能力,对于人脸识别、物体检测等任务有重要的影响。

在无人驾驶中,清晰化处理可以提高车辆对前方障碍物的识别能力,减少交通事故的发生。

雾天低质量可见光侦察图像复原算法

雾天低质量可见光侦察图像复原算法

雾天低质量可见光侦察图像复原算法侯智斌;陈向春;宗军君【摘要】The visible images in the target area which are obtained by scout equipment under log conditions can not satisfy the commanders for the battlefield target recognition because of the poor contrast of the images. Firstly, a degraded model for the long distance images in foggy days is established based on the atmospheric scattering theory. Secondly, the optical depth for the visibility change is calculated according to the visibility, wavelength, depth of field and so on. Finally, some degraded visible scout images are restored in order to validate the effectiveness and practicality of this method.%雾天条件下,利用侦察设备获取的目标区可见光图像对比度低,不能满足指挥员对战场目标的识别判断.文章基于大气散射理论建立了适于远距离雾天图像退化模型,根据雾天能见度、波长和景深等计算所需空间变化光学深度,并通过实例验证了该方法能有效复原低质量可见光侦察图像,具有很强的实用性.【期刊名称】《合肥工业大学学报(自然科学版)》【年(卷),期】2012(035)007【总页数】4页(P922-925)【关键词】低质量可见光侦察图像;退化模型;图像复原;光学深度【作者】侯智斌;陈向春;宗军君【作者单位】陆军军官学院基础部,安徽合肥230031;陆军军官学院基础部,安徽合肥230031;陆军军官学院基础部,安徽合肥230031【正文语种】中文【中图分类】TP391.41利用侦察设备对敌方目标进行照相侦察和监视,是现代战争中获取敌方情报的主要方式之一。

雾霾环境下图像去雾算法的对比研究

雾霾环境下图像去雾算法的对比研究

雾霾环境下图像去雾算法的对比研究种方法通常用来增加许多图像的全局对比度,尤其是当图像的有用数据的对比度相当接近的时候。

通过这种方法,亮度可以更好地在直方图上分布。

这样就可以用于增强局部的对比度而不影响整体的对比度,直方图均衡化通过有效地扩展常用的亮度来实现这种功能。

这种方法对于背景和前景都太亮或者太暗的图像非常有用,这种方法尤其是可以带来X 光图像中更好的骨骼结构显示以及曝光过度或者曝光不足照片中更好的细节。

这种方法的一个缺点是它对处理的数据不加选择,它可能会增加背景噪声的对比度并且降低有用信号的对比度。

1.1.2基于 Retinex 理论的图像增强该算法基于颜色恒常性基本原理模型,这是一种描述颜色不变性的模型,颜色恒常性是人类都有的一种倾向,即对物体的特定颜色的判断的心理倾向,这种倾向不因光源等外界环境因素而改变。

Land 和 Mc Cann 认为人类的视觉识别系统对于物体表面颜色的感知与物体的反射特性直接相关,而与达到人眼色光谱特性关系并不密切。

彩色增强用于模拟人眼视觉系统的自适应特性对彩色图像增强,使得处理过后的增强图像符合人眼观察时候的视觉感知;白平衡则是对不同通道光照导致的图像偏色进行校正,从而获得逼近场景的真实颜色。

在雾霭天气中,由于大气中各种粒子的散射作用,采集的图像对比度低、色彩失真,颜色恒常性能够较好的应用于图像去雾。

1.2 物理模型的角度该方法认为图像退化的第一因素是雾,通过精确的雾天成像模型,将图像退化的全过程进行反向推算,还原出无雾的图像,这种方法仅对雾天图像有效,还原后的去雾图像效果较好,边缘特征没有较大丢失。

模型参数的估算是该方法的要害,参数的数值直接影响图像还原的结果。

暗通道先验去雾算法:何凯明等提出过简便易行的图像复原方法,其基础是暗原色先验的单幅图像去雾算法。

这种方法去雾效率极高。

,在天气晴朗时拍摄的图像RBG 三通道中总会有一些颜色通道值低的点。

出现雾霾的时候,利用空气中光对它们的影响,估算此时雾霾的浓度。

雾天退化图像的清晰化方法研究的开题报告

雾天退化图像的清晰化方法研究的开题报告

雾天退化图像的清晰化方法研究的开题报告题目:雾天退化图像的清晰化方法研究研究目的和意义:随着社会的发展,图像处理技术在物体识别、人机交互、虚拟现实等领域得到了广泛应用。

然而,在环境不良的条件下拍摄的图像往往存在着雾天退化现象,即图像显示模糊、色彩失真、细节模糊等,严重影响了图像的质量和增强了图像处理的难度。

因此,对于雾天退化图像的清晰化方法的研究具有重要的意义,对于提高图像质量、增强图像处理的效果具有实际应用价值。

研究内容:本文将从以下几个方面进行研究:1. 雾天退化图像的成因和特点分析:对雾天退化图像的成因进行深入的研究,以及雾天退化图像的特点进行分析,为研究清晰化方法提供基础。

2. 基于传统算法的清晰化方法:通过对基于传统算法(如直方图均衡化、中值滤波、锐化等)的清晰化方法进行研究和实验验证,给出相应的优缺点和适用范围,为后续研究提供基础。

3. 基于深度学习算法的清晰化方法:针对深度学习算法在图像处理领域的优势,结合卷积神经网络(CNN)等深度学习算法,提出对雾天退化图像进行清晰化的方法,为图像处理提高效果提供新思路。

预期结果:通过上述研究,预期可以得到以下几个结果:1. 对雾天退化图像成因和特点有更加深入的认识。

2. 对传统清晰化算法在雾天退化图像中的效果进行了充分的研究和实验验证。

3. 针对深度学习算法在图像处理领域的优势,提出基于CNN等深度学习算法的雾天退化图像清晰化方法,并得到相应的实验验证。

参考文献:1. Zhang, K., Patel, V. M., & Chellappa, R. (2018). Densely connected pyramid dehazing network. IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition.2. He, K., Sun, J., & Tang, X. (2009). Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence.3. Berman, D., Treiber, A., & Avidan, S. (2016). Non-local Image Dehazing. IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition.。

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而在 单 幅 图像 清 晰度 恢 复技 术 取 得 突破 的 同 时 ,直 方 图均 衡化 去 雾 技 术也 在 被 改进 创 新 。 直 方 图均 衡 化 处 理 的 “ 中 心 思想 ”是把 原始 图像 的 灰 度 直方 图从 比较 密 集 的某 些 灰 度 区 间均 匀 分 布 在 全部 灰 度 范 围 内[ 简 单 来 说 ,直 方 图均 衡 化 就 是对 图像 进 行 非线 性 拉 伸 ,重 新 分配 图像 像 素 值 ,使 全 部 灰 度 范 围 内的 像素 数 量 基本 相 同 。 因 此 直 方 图均 衡 化 就是 把 给 定 图像 的 直 方 图分 布 改 变成 “ 均 匀 ”分布 的 直 方 图 。在 传 统 的直 方 图均 衡 化 算法 中常 用 灰度 增 强 算法 ,一 般 分为 三 个 步 骤: ( 1 )求 出 原始 图的 直 方 图 : ( 2 )求 出灰 度 值 的变 换 表 ; ( 3 )进 行 灰度 值 均匀 分 布 。 但 是 此 种 算 法 经 常 会 出现 因 原 始 图 中灰 度 级 过 多 合 并 ,造 成 图 像 的 灰 度 级 减 少 , 易 造 成 信 息 的 丢 失 :而 且 经 处 理 后 对 比 度 不 自然 的过 分增强 。 3 . 设计思路 般来讲 ,雾 霾天气 下采集到 的实物 图像退 化 比较严重 ,对 于此类 色素 下降 图像 的清晰化 处理 , 主 要依靠 于对有 限色 素动 态范 围的非 线性拉 伸 ,加 强 图像对 比度从 而 实现对 降质 图像清 晰化 处理 ,但 又要防止 对 比度 过 分增强造 成 的图像 不 自然 。本 文 对 雾霾 天气下 降质 图像清 晰化方 法的 研究 ,主要 是 在 以往 的直方 图均衡 化算法 法及 其衍 生 出来 的算 法 的基础上 实现 的,对 以往 的直方 图均衡 法进 行 了一 定 的改进 ,且结 合 了单幅 图像清 晰度恢 复算法 。 直 方 图 均 衡 化 是 多 种 空 间域 处 理 技 术 的 基 础 ,而单 幅 图像 清晰 度恢 复是 计算机 视觉研 究领 域 的重要分 支 .随着 人们对 单幅 图像清 晰度恢 复技 术 的日益重 视 ,使 得 该技术 日趋成 熟 ,本文将 通过对 该 技术 的学 习,并加 以研 究 ,使 其与 直方 图均衡 化 相 结合 ,利 用m a t l a b 进 行编程 ,应 用所 依托 的设 备 获 取 外 界 图像 帧 ,并 对 图 像帧 加 以实 时处 理 并 显 示 ,使其 可进 一步开 发 以实现车 载实 时 图像 去雾 的 功 效,让 驾驶 员在 显示器 中清 晰地看 到前方 状况 , 为 车辆安 全 、快 速行 驶保 驾护航 。 4 . 算 法的 实验 结 果 分析 研 究 从 国 内外对 单 幅 图像 去 雾和 直 方 图均 衡 化 技 术 的 应用 中 ,我 们不 难 看 出两 者 都存 在着 一 定 的 缺 点 , 而本 文 提 出 了一 种 改进 后 的 直 方 图均 衡化 算 法 ,使 其 与 单 幅 图像 清 晰度 恢 复 算法 相 结 合 , 相 比 于 以往 的 直 方 图均 衡 化算 法 ,本算 法 的 优 点 在 于 它 既有 单 幅 图像 清 晰 度恢 复 算 法 的速 度 , 又 能 在原 有 的清 晰化 处 理 上 加强 图像 的色 彩 , 且 不 会 因灰 度 级 过 多合 并 而 造 成信 息 丢 失 ,使 其 具 有 实 时 处理 应 用 ,例 如 将 其 运用 在 车载 摄 像 头 中 ,
【 关键词 】雾霾 ;单 幅图像清 晰化;直方图均衡 化;灰度 ;非线性拉伸 1 . 研 究 意 义 现 今 社 会 是 一 个 高 度 复 杂 的 人 口密 集 型 社 会 ,人 们 的 活 动 方 式 越 来 越 多 样 、活 动 范 围 越 来 越 大 , 使汽 车 成 为 了重 要 的 交 通 工 具 , 但 随 着 我 国工 业 化 进 程 加 快 , 造 成 了雾 霾 等 恶 劣 天 气 ,对 交 通 存 在 着 巨大 安 全 隐 患 。在 雾 天 情 况 下 , 由于 场 景 可 见 度 较 低 , 造 成 驾 驶 员 的 视 觉 模 糊 .是 我 国 车 祸 的 重 大 原 因 之 一 。然 而 随 着 计 算 机 软 硬 件 技 术 的 快 速 发 展 , 单 幅 图像 清 晰 化 技 术 曰 益 成 熟 , 使 得 我 们 对 雾 霾 天气 图 像 清 晰 度 的 处 理 成 为 了可 能 , 但 是 雾 霾 的 日益 加 重 , 又 对 去 雾 图 像 的 清 晰度 和 真 实 感 提 出 了 更 高 的 要 求 。 本 文 将 在 以往 图 像 清 晰 化 技 术 的 基 础 上 ,加 以深 入 研 究 , 设计 出 一 种 效 果 更 好 的 程 序 , 为拓 宽 驾 驶 员 视 野 , 构 造 顺 畅 、 安 全 的 交 通环 境 提供 一 种 更好 的 思路 。 2 . 国 内 外 研 究 现 状 雾天 场 景恢 复 是 一 个 十 分 困难 的 问题 , 因 为 雾 对 图 像 的影 响 程度 与 场 景 深 度 相 关 , 然 而 图 像 深 度 的获 取 却 是 一个 不 完 全 约 束 的 问 题 。 目前 , 国 内 外 对 去 雾 的 方 法 主 要 有 两 种 : 单 幅 图 像 清 晰 度 恢 复 技 术 和 图像 色 彩 均 衡 技 术 ( 直 ; 6 - 图均 衡 化 ) 。 如 今 ,单 幅 图像 清 晰化 技 术 取 得较 大 突破 , 这 些 方 法 的成 功 是 因 为众 多 前 辈 的实 践 或假 设 。 2 0 0 9 年 ,何凯明博士在 《 S i n g 1 e I m a g e H a z e R e m o v a l U s i n g D a r k C h a n n e l P r i o r ) >一 文 中提 出 了一 种基 于 暗 通道 先 验 知 识统 汁[ 1 ] 的方法 ,用 于单 幅 图像 去 雾 , 此 方 法 认为 在 绝 大 多数 非 天空 的 局 部 区域 里 ,某 一 些像 素 总 会有 至 少 一个 颜 色 通 道 具 有 很低 的值 , 换言 之 , 该 区域 光 强 度 的最 小 值 是 个 很 小 的数 在雾 天 图 像 中 ,暗 原 色 的强 度 值 大 小 主要 由大 气 光组 成 , 此 方法 直 接应 用 暗 通 道 来 估计 透 射 率 图 ,并 运 用 图像 修 补 的方 法 对 透 射 率 图进 行 了平 滑操 作 ,利 用修 补 后 的透 射 率 图能 够 恢 复 出清 晰 的 图像 ,并 从 中获 得 雾天 图像 的 深 度 图, 因 此 该 方 法 虽 然 具 备物 理 有 效 性 , 但 当 图像 目标 在 很 大 的 区域 和 大 气光 本 质 上十 分 相 同时 ,并且 无 暗 影 投 到物 体 上 时 ,暗 通 道 先验 知 识 统 计 将会 无效 , 并且 修 补 透 射率 图时存 在 局 限 性 ,因 为 当修 补 的 参数 过 小 时 ,透 射 率 图 的细 节 较 多 ,层 次感 虽 然 较好 ,但 平 滑过 少 ,将 会 出现 大 量 的 局 部 错 误 :而 当 修 补 参 数 过 大 时 , 局 部 错 误 虽 然 会 减 少 , 但 是 修 补 之 后 细 节 将 会 变 得 十 分 不 明 显 ,使 得 整 幅 透 射 率 图 层 次 感 缺 失 , 丧 失 了 图像 的深 度 感 。 I 》 一 探索 察………………………一
雾 霾 天 气 下 降 质 图 像 复 原 算 法 研 究
西藏 大学 王新胜 陈 贤花 苏 倩 周张颖
【 摘要 】随着工 业化的发展,雾霾天气已经严 重影响了人们 的 日常生活,特别对 交通 安全造成了巨大影响,是我国车祸的一个 重要原因。 目前,国内外对雾霾的处理方法 主要有 两种 :单 幅图像清晰化与直方图均衡化 ,本文将结合这 两种方法 ,基 于m a l f a b 图像处 理对去雾进行研 究。
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