大气散射模型知识讲解

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可见光大气衰减模型

可见光大气衰减模型一、概述可见光大气衰减模型是指用数学公式来描述大气对可见光的衰减程度。

这个模型可以用于计算大气折射、大气散射、大气吸收等现象，从而帮助我们更好地理解和研究地球的大气环境。

二、大气散射1. 瑞利散射瑞利散射是指空气分子对可见光的散射现象。

它是由于空气分子的大小比可见光波长小很多，因此可以看作是一个点源。

根据瑞利散射公式，散射角度越小，散射强度就越强。

2. 米氏散射米氏散射是指空气中的颗粒对可见光的散射现象。

这些颗粒包括水滴、灰尘等微小物质。

根据米氏散射公式，颗粒大小越大，散射角度就越小。

三、大气吸收1. 水汽吸收水汽是一种重要的吸收因素，在太阳辐照下会吸收很多可见光波长范围内的能量。

根据水汽吸收公式，水汽的浓度越高，吸收强度就越大。

2. 氧气吸收氧气也是一种重要的吸收因素，它会吸收可见光波长范围内的一部分能量。

根据氧气吸收公式，氧气浓度越高，吸收强度就越大。

四、大气折射1. 斯涅尔定律斯涅尔定律是指当光线从一个介质进入另一个介质时，它会发生折射现象。

根据斯涅尔定律公式，入射角和折射角之间的关系可以用来计算光线在大气中的路径。

2. 瑞利-索姆菲尔德散射理论瑞利-索姆菲尔德散射理论是一种用于描述大气中光线传播特性的模型。

它考虑了空气分子和颗粒对可见光波长范围内的散射和吸收作用，并且可以用来计算大气折射率。

五、总结可见光大气衰减模型是一个非常复杂而又重要的研究领域。

它涉及到光学、气象、大气物理等多个学科，需要建立起一个完整的数学模型来描述大气对可见光的影响。

通过深入研究和探索，我们可以更好地理解地球的大气环境，为环境保护和气象预报提供有力支持。

大气散射模型在雾天图像增强和海面小目标检测中的应用

大气散射模型在雾天图像增强和海面小目标检测中的应用大气散射模型在雾天图像增强和海面小目标检测中的应用引言：雾天对于图像处理和目标检测带来了许多挑战。

在雾天条件下，图像中的细节被模糊和遮蔽，同时海面上的小目标也因雾气的存在而变得难以识别。

为了克服这些问题，科学家们引入了大气散射模型，该模型可以帮助恢复被雾气所遮挡的图像信息，并提高海面小目标的检测率。

一、大气散射模型的原理大气散射模型是根据大气散射现象建立的数学模型。

在雾天条件下，光线与雾气中的微小颗粒相互作用，导致光线的散射现象。

根据散射模型，我们可以估计雾气对图像亮度和颜色的影响，进而利用这些信息进行图像增强和目标检测。

二、雾天图像增强1. 雾气的影响：在雾天条件下，由于光线的散射现象，图像的亮度和对比度会降低，同时出现色偏现象，使得图像细节难以辨认。

2. 大气散射模型在图像增强中的应用：大气散射模型可以估计图像中雾气的浓度和颜色参数，进而根据这些参数调整图像的亮度和对比度，减轻色偏现象。

通过该模型的应用，雾天图像的细节可以得到恢复，图像的视觉效果将更加清晰和自然。

三、海面小目标检测1. 雾气的影响：在海面上，雾气的存在会导致小目标在图像中的表示模糊，目标的边缘和纹理特征难以捕捉，从而给目标检测带来困难。

2. 大气散射模型在目标检测中的应用：大气散射模型可以帮助恢复由雾气导致的图像模糊，使得海面小目标的边缘和纹理特征得以增强。

在目标检测过程中，我们可以利用散射模型对原始图像进行预处理，将图像中的雾气效应去除后，再进行目标的特征提取和分类，从而提高小目标的检测率。

四、实验和应用科学家们通过实验验证了大气散射模型在雾天图像增强和海面小目标检测中的有效性。

他们使用了不同种类的雾天图像和海面小目标图像，通过调整大气散射模型的参数，成功地恢复了图像的细节并提高了小目标的识别率。

在实际应用中，大气散射模型的应用有着广泛的前景。

在军事上，利用该模型可以提高侦查和目标锁定的准确性；在海洋研究中，能够更好地识别和跟踪海洋中的小目标；在自动驾驶领域，可以增强汽车视觉系统在雾天条件下的图像处理能力。

大气散射模型原理

大气散射模型原理
大气散射模型是用来描述自然景物表面反射光线在大气中逐渐衰减的数学模型。

其原理可以简述为：当光线通过大气时，会被大气中的分子和颗粒物所散射。

这些散射事件会使得光线逐渐衰减、扩散和变色，最终到达人眼的光线成为不同颜色、亮度和方向的杂散光，使得物体在视觉上看起来更加模糊和暗淡。

在大气散射模型中，一般将大气分为多个不同的层，每一层具有不同的光学参数，如散射系数、吸收系数、逐渐变化的折射率等。

这些参数决定了光线在大气中的传播和衰减方式，从而影响景物的视觉品质。

通过对这些参数的建模和计算，可以得到不同大气条件下光线传播的特性，以及不同特定条件下景物的表面颜色、亮度和对比度等视觉特征，为计算机图形学和计算机视觉领域提供了重要的理论基础。

转载大气粒子的光散射

转载大气粒子的光散射地球大气中含有多种多样的粒子，从气溶胶、水滴、冰晶到雨滴、雪花和刨冰，这里我们重点介绍气溶胶粒子和云粒子的光散射。

大气中气溶胶粒子的源多种多样，自然源气溶胶主要包括干旱半干旱地区的灰尘、海洋上海浪沫产生的粒子、火山尘、林火的烟尘、地球外或者行星际的宇宙尘，以及自然界中的气体发生化学反应而生成的细小颗粒。

人造气溶胶源于燃烧过程直接排放的粒子以及排放的气体所形成的粒子。

气溶胶通常按照其地点和类型可分为大陆性、海洋性和极地型气溶胶。

大陆性气溶胶又可以细分为清洁型的（农村、森林）、一般的、沙漠（有风条件下）型以及城市或者工业型几种情况。

这种类型的气溶胶其成分包括水溶性粒子、尘状粒子、烟尘粒子以及矿物粒子等。

海洋性气溶胶又可以分为清洁型、矿物型、污染型几种情况，包括海盐粒子、矿物粒子、硫酸盐离子和烟尘粒子。

极地型气溶胶可以细分为污染型、北极清洁型以及南极清洁型几种情况，包括烟尘粒子、矿物粒子、海盐粒子以及硫酸盐粒子。

在不同的地区，气溶胶类型多种多样，这说明在某种程度上，它们受到大气环流输送的控制。

尘状物质是在非沙漠地区形成的矿物尘，代表土壤条件。

水溶性气溶胶可以在水中溶解，它是由硫酸盐、硝酸盐、以及有机化合物以及组成，气混合比随着源的变化而不同。

烟尘是指所有含碳的物质，不是燃烧过程中直接向大气中排放的粒子的产物就是与燃烧的有关气体转化而成的粒子。

硫酸盐粒子是含硫气体氧化的产物，既有自然过程生成的，还有人类活动产生的。

自然界的硫酸盐主要是由生物沉积生成，人类活动产生的硫酸盐只要是由于煤以及石油的燃烧、熔炼以及运输的过程中产生。

对流层中的气溶胶通常分为五个基本大类：尘土气溶胶，烟尘气溶胶、硫酸盐、海盐和有机气溶胶。

大气中气溶胶的尺度分布非常复杂，根据尺度大小通常分成两类，并且分别代表两种不同的主要生产机制。

直径大于1um的粒子是大块物质经过风化而形成的（例如海盐粒子以及土壤尘埃粒子）。

小于1um的细小微粒通常是大气中气体粒子通过燃烧或者化学反应形成的固体或者液体生成物。

大气散射模型

基于大气散射模型的实时视频去雾方法研究摘要：近年来，我国空气质量大幅下降，导致雾霾天气日渐频繁。

在雾霾天气情况下，大气中存在着很多混浊介质（如，颗粒、水滴等），户外场景的视频图像出现了退化和降质，表现为清晰度和对比度低、色彩失真、细节特征模糊不清等特点。

视频图像的降质退化使得户外视觉系统不能正常发挥效用，降低了工作效率及其可靠性。

例如，在雾霾天气情况下，能见度降低，航拍视频中目标不可见，且色彩及对比度等特征严重衰减，无法满足航拍工作系统的灾害监测预警等后续要求。

因而，在计算机视觉这一领域内，有雾视频的清晰化是一个重要的问题。

本文对雾天视频图像的退化和降质进行了详细的分析，阐述了雾天视频图像降质的原因，研究了国内外研究人员在视频图像去雾方面的成果，分析了各研究人员去雾方法的理论基础和核心技术，在此基础上，详细研究了基于大气散射模型的暗通道先验去雾方法，并且进行改进和完善，作出创新。

本文建立基于大气散射原理的视频图像去雾模型，以暗通道先验去雾方法为基础，用导向滤波进行改进，采用VS2013和Opencv编写去雾算法程序，实现单幅图像去雾，然后进行CUDA加速，使对常用的1920×1080大小的视频图像进行去雾处理的运算速率达到每秒15帧以上，实现实时视频去雾。

最后，将本文的去雾算法与其他算法进行比较，对比不同去雾方法得到的恢复图的效果，以及不同方法的利弊，完善细节，将该算法应用于实际待去雾的视频中。

关键词：图像降质；图像去雾；暗通道先验；大气散射模型第1章绪论1.1 课题研究背景和意义一般情况下，获得清晰的视频图像是户外视觉系统正常工作和发挥效用的前提，因此，它对于天气情况非常敏感。

然而，近年来，我国空气质量大幅下降，多地频繁出现雾霾天气。

雾天条件下，户外场景的视频图像受到严重影响，这是由于大气中存在着许多混浊介质，包括颗粒、水滴等，这些介质会吸收和散射部分可见光，使成像设备接收到的光的强度产生衰减，这导致获取的视频图像产生退化和降质。

大气散射模型

入射光衰减模型：描述了光从场景点到观测点之间的削弱衰减过程。

大气散射模型大气光成像模型：描述了周围环境中的各种光由于大气粒子的散射作用,对观测点所接收到的光强的影响。

表现：室外视觉系统所捕获的场景图像其对比度、颜色和分辨率等特征衰减明显。

原因：光线在从场景点到接收点的传播过程中,遇到悬浮于大气中粒径较大的气溶胶粒子,与之发生,从而使光能的亮度、颜色等特性发生改变。

其中散射是可见光波段导致雾天图像降质的主要因素,而吸收和福射作用所造成的影响则相对较小。

瑞利散射(Rayleigh)（分子散射）：粒子尺度远小于入射波长的散射现象。

散射米氏(Mie)散射：粒子尺度与波长可比拟。

瑞利散射：使天空呈现蓝色,纯净的水面由于反射天空的光线,也呈现蓝色。

散射体中往往包含很多散射粒子,因此每个粒子的散射光都可能会被其他粒子再散射。

根据入射光在传播过程中被大气粒子散射后是否再次发生散射,可以将散射分为单散射现象和多散射现象。

雾天散射：一方面部分物体表面的反射光因散射而损失,使得到达观测点的光强降低,并随着传播距离的增大而呈指数衰减;另一方面,大气粒子的散射作用还来自附加在目标图像上的大气光,以使大气表现出光源的特性,且环境光的强度随着传播距离的增大而逐渐增加。

以上两方面的作用导致雾天捕获图像的对比度、颜色等特征衰减明显。

入射光衰减模型：大气散射引起观测点接收到的场景点福射光强随景深的增而呈指数衰减。

大气光成像模型：由于光路上粒径较大的大气微粒对周围环境中的入射光具有反射作用,因此会有部分光沿着观测路线射向观测点,这部分光照可以看作是由大气产生的光源,称为大气光。

大气光的主要来源为直射的阳光、散射的天空光以及由地面反射的光等。

大气对光吸收、散射

其中，
A
(
,
Z) 为待求波长的散射系数，λ为1.06um波长，Z高度处散射系
数，
( (0, Z )) 0.104 ln( (0, Z)) 0.62
美国标准大气下气溶胶与分子的散射系数
25
Background Aerosol
Enhance Aerosol
20
Molecular
Altitude(km )
中心波长：λ(nm)
半宽度：ΔO
吸收峰变宽原因：
（1）自然宽度
照射光具有一定的宽度。（2）温度变宽（多普勒变宽） ΔVo
多普勒效应：一个运动着的原子发出的光，如果运动方向离开观察者（接受器），则在观察者看来，其频率较静止原子所发的频率低，反之，高。
VD 7.162107 V0
T M
（3）压力变宽（劳伦兹变宽，赫鲁兹马克变宽）ΔVL
• 理想无阻尼的振子，当达到谐振时，其尼，使振幅限于一定的范围，并稍微使谐振频率加宽。
偶极距及次波
• 当有外来电磁波时，电子受力为：
• 由于阻尼足够小，忽略之，则有：
分子偶极矩的几何图形
二阶一元微分方程
• 其稳态解为：
• 振动的负电荷与相对静止的正电荷构成一个平行于入射波电场矢量的偶极距P，P的大小为：
大气气溶胶散射的光谱宽度是由于气溶胶粒子的布朗运动造成的多普勒展宽由于气溶胶粒子质量较大气溶胶粒子的速度偏差一般在1ms量级因此由热运动造成的频谱增宽也很小其光谱可以近似用激光光谱表示激光发射光谱一般为高斯分布则气溶胶的后向散射光也近似为高斯分布线宽等于激光线宽
大气与光的相互作用
卜令兵
主要内容
• 大气辐射吸收 • 散射

大气散射模型

大气散射模型
大气散射模型是指用于描述光线在大气中传播时受到散射以及
吸收等影响的数学模型。

在遥感、计算机图形学、摄影等领域，大
气散射模型被广泛应用。

大气散射模型分为分子散射模型和颗粒散射模型两种，分子散
射模型适用于低海拔地区，而颗粒散射模型适用于高海拔地区和有
大气污染的城市等恶劣环境。

常见的大气散射模型有以下几种：
1. Rayleigh散射模型：用于描述高层大气中气体分子的散射
作用，特别适用于可见光和近红外光区域的散射模型。

2. Mie散射模型：用于描述大气中颗粒的散射作用，包括云、烟、雾、雨等。

Mie散射模型适用于波长较长的光线，如红外光。

3. Henyey-Greenstein散射模型：用于描述大气中散射物的非
均匀性。

因为大气中的散射物往往不是完全随机分布的，这个模型
能更好地描述大气中光线的传播情况和反射率。

大气散射模型可用于对空气质量、天空颜色、摄影曝光、遥感
图像处理等问题进行有效的建模和仿真。

第13章大气散射

射比红光强
红光散射比蓝光强
所有色彩光散射相同
历法年鉴：同一月份的第二次满月，并非蓝色。平均约32个月出现，我国 2012年8月2、31日 2015年7月2、31日
晚霞：小气溶胶粒子 (0.1-1微米)
蓝月亮：大气溶胶粒子 (>1 微米) once in a blue moon 千载难逢地
天色：蓝色
蓝光比紫光能量小得多人眼对紫色的反应要低得多
瑞利（Rayleigh）解释天空蓝色 1871，弹性固体以太 1899，用麦克斯韦电磁理论，正确解释
天色：白色
天色：黑色
没有大气，没有散射，天空黑色，太阳白色夜空黑色，因为蓝光散射弱
3、米散射球状粒子，球体介质均匀古斯塔夫米（G. Mie）洛伦兹（L. Lorenz）德拜（P. Debye）洛伦兹-米-德拜理论
黎卡提-贝塞尔（Riccati-Bessel）函数和与非整数阶的贝塞尔函数Jn+1/2和J-n-1/2的关系为
散射效率因子
水滴在可见光波段
相函数 = 0.5 m
～10 m ～1 m ～10-4 m
大气气溶胶的散射削弱系数实际大气中 n(a) 的变化很大
对分子散射，取 b = 4 。对大颗粒的散射，b < 4 ，其数值根据大气气溶胶或云滴半径而变。
46o 晕和幻日
类似22晕

小结 • 散射分类 • 描述散射的参数 • 瑞利散射与米散射的比较 • 光学现象习题 13.2-13.6 本周习题：下周三上课交
实际应用中近似：
量纲分析
散射截面s 散射削弱系数
散射强度普遍表达式，对尺度大于入射波长粒子也适用。
标准状况下

大气污染模型介绍

AERMOD模型系统流程图
AERMOD模型应用的优缺点优点：1）用于控制AERMOD运行的Inp参数文件语法简洁，相关控制参数简单明了。
2）该模型能按用户需要，一次计算同时输出各种各样格式和要求的文件，如输出小时浓度、日均、季均、年均不同保证率的浓度值，以及不同污染源的影响值、预测区各点最大浓度值等。若配合相关软件（如Excel、Sufer和Arcview等），后期分析制图会更加方便。缺点:1)部分气象数据获取不易。 2）目前常用的AERMOD模式系统为美国EPA网站推出的DOS版本，没有Windows用户熟悉的窗口式界面。
AERMOD模型应用 ① 杨洪斌、张云梅、邹训东、刘玉彻等在沈阳应用 AERMOD模型系统还礼并验证了空气扩散模型。 ② 丁峰、李时蓓、蔡芳等对 AERMOD模型系统在国内环境影响评价中实例验证的研究成果，宁波市北仑地区SO2、NO2 预测浓度值与现状监测的比值在0.5～2.0的频率数分别为64.3%、85.7%。 ③ 王格利用铁岭市在2004年的PM10（可吸入颗粒）和SO2大气环境监测资料、污染排放清单资料和气象资料，运用AERMOD模型对铁岭市大气环境质量区域进行了评价。 ④ 刘永清对AERMOD模型种采用的大气边界层理论和大气扩散方法进行了分析。
1、ADMS（Atomspheric Dispersion Modeling
System）模型应用基于Monin-Obukhov（M-O）长度和边界层高度来描述边界层结构和参数的最新物理知识。 ADMS模型是一个三维高斯模型，以高斯分布公式为主计算污染浓度，但在非稳态条件下的垂直扩散使用了倾斜式的高斯模型。ADMS模型系统包括气象数据输入模块，边界层参数计算模块，烟羽抬升和浓度计算模块，干湿沉降和化学处理模块和复杂地形模块及建筑物模块。

大气散射模型的推导过程_人工智能

大气散射模型的推导过程_人工智能Abstract大气散射是理解大气中不同类型的光的行为的一种基本模型。

本文探讨了大气散射模型的推导过程，同时介绍了可以帮助估算大气散射强度的人工智能技术。

它们可以帮助我们准确估算大气散射系数，从而计算出散射强度。

1 Introduction大气散射是由空气中的悬浮颗粒对光的一种反射，准确地说，是由空气中的气体和悬浮微粒反射和透射光的过程。

它使得太阳落山时出现粉红色的景象，也使得当我们看到远处对象时，可以看到其轮廓。

因此，大气散射是理解大气中不同类型的光的行为的一种基本模型。

2 Atmospheric Scattering Model大气散射模型假设空气中有一些透明的悬浮微粒，它们会反射、折射和散射光，从而影响光的传播方向。

考虑到这些因素，大气散射模型由几个基本的方程式组成：（1）散射系数：散射系数是表示大气光透射度的参数，它用来估算每种波长的散射强度和角度分布情况；（2）反射率：反射率是一个表示大气中反射率的参数，它用来估算每种波长的反射强度和角度分布情况；（3）折射率：折射率是表示大气中折射率的参数，它用来估算每种波长的折射强度和角度分布情况；（4）衰减率：衰减率表示大气中光衰减率的参数，它用来估算每种波长的衰减率和角度分布情况。

3 Artificial Intelligence for Atmospheric Scattering为了更加精确估算大气散射强度，人工智能技术可以提供很大的帮助。

人工智能能够根据实时观测的大气状况，利用其各种工具模型，估算出大气散射系数，从而计算出散射强度。

例如，神经网络模型可以根据输入的大气参数，估算出大气散射系数。

在这种情况下，神经网络模型会模拟空气中的气体分布以及悬浮微粒的数量，以及它们对光的反射、折射和散射作用。

有了这些参数，神经网络模型就可以估算出当前大气中的散射系数。

另外，支持向量机（SVM）也可以用来估算大气散射系数以及计算散射强度。

基于大气散射模型的雾霾天道路图像清晰化

基于大气散射模型的雾霾天道路图像明晰化一、引言近年来，雾霾天气持续加剧，给人们的生活和交通出行带来了很大的困扰。

雾霾天气中的道路图像屡屡受到大气粒子的散射影响，导致图像模糊不清，给车辆驾驶和交通监控带来了安全隐患。

因此，探究如何对雾霾天道路图像进行明晰化处理，对于提高交通安全性和可视化效果具有重要意义。

二、雾霾天大气散射模型雾霾天气中的道路图像模糊屡屡是由大气中的颗粒物散射引起的。

大气散射模型是描述光在大气中传播过程的数学模型。

依据光在大气中的传播特性，常用的大气散射模型包括Mie散射模型和Rayleigh散射模型。

1. Mie散射模型Mie散射模型适用于颗粒物尺寸较大的状况，例如大气中的雾霾颗粒。

Mie散射模型可以描述光在颗粒上的散射和吸纳过程。

在图像处理中，可以利用Mie散射模型对雾霾天道路图像进行去雾处理。

该方法主要通过预估图像中散射光的强度，消除雾霾颗粒造成的影响，使道路图像恢复明晰度。

2. Rayleigh散射模型Rayleigh散射模型适用于颗粒物尺寸遥小于光波长的状况。

在雾霾天气中，颗粒物的尺寸通常较小，因此Rayleigh散射模型更适用于描述光在大气中的传播。

然而，在实际应用中，Rayleigh散射模型对雾霾天道路图像的明晰化处理效果较差。

三、基于大气散射模型的道路图像明晰化方法1. 视频图像去雾算法雾霾天气中的道路图像往往是由连续的视频图像组成的。

因此，可以利用视频图像的时空信息，结合大气散射模型进行去雾处理。

该方法起首对视频图像序列进行背景建模，预估每帧图像中的散射光分布。

然后依据大气散射模型，去除散射光的影响，最终得到明晰的道路图像。

2. 多标准图像去雾算法基于大气散射模型的道路图像明晰化还可以利用多标准图像处理技术。

该方法通过将道路图像分解为不同标准的图像，分别进行去雾处理。

起首对图像进行小波变换，得到不同标准的图像重量。

然后依据大气散射模型，对每个标准的图像进行去雾处理。

大气物理分子散射

大气物理分子散射1.引言1.1 概述大气物理分子散射是大气科学中的重要研究领域，它主要研究大气中的分子与辐射之间的相互作用过程。

在大气中，分子散射是指大气分子与入射辐射之间发生的相互作用，导致辐射的方向、能量以及波长发生变化。

大气物理分子散射的研究对于理解大气中的光学特性以及气象学、气候学等相关学科有着重要意义。

首先，由于大气中的分子散射会改变入射辐射的传播方向，因此它对大气透明度、天空的颜色以及日落时的红光现象等有着重要影响。

其次，大气散射还会导致辐射传播过程中的能量损失，可能会对大气层的能量平衡产生一定的影响，从而对气候的变化产生影响。

此外，大气散射还与空气质量、空气污染等有一定的关联。

因此，深入研究大气物理分子散射能够帮助我们更加全面地认识和理解大气环境，并提供科学依据用于解决大气环境问题。

本文将重点介绍大气物理分子散射的基本概念和特点。

首先，将详细解释物理分子散射的定义以及相关理论基础，从微观角度探讨根据分子尺寸和入射波长来判断分子散射过程中的散射机制。

接着，将进一步阐述大气物理分子散射的特点，包括其与入射辐射波长的关系、散射过程中的能量转移、散射角度分布等。

同时，将讨论大气物理分子散射在大气科学和环境科学研究中的应用，以及当前对于大气物理分子散射认识的不足之处和未来的研究方向。

通过对大气物理分子散射的深入研究，我们可以更好地理解大气中的光学特性和辐射传输过程，为解释和预测气象现象、气候变化等提供科学依据。

希望通过本文的阐述，能够增加对大气物理分子散射的认识和理解，推动相关研究的发展，并为未来的大气科学研究提供新的思路和方向。

1.2 文章结构文章结构部分的内容可按照以下方式撰写：在本文中，将对大气物理分子散射的研究进行详细探讨。

该文章共分为引言、正文和结论三个部分。

引言部分将对大气物理分子散射的概念进行概述，介绍物理分子散射的基本概念，并阐述本文的目的。

通过引言，读者将对大气物理分子散射有一个整体的了解，并明确文章的研究目标。

大气散射模型在雾天图像增强和海面小目标检测中的应用

大气散射模型在雾天图像增强和海面小目标检测中的应用大气散射模型在雾天图像增强和海面小目标检测中的应用引言雾天图像增强和海面小目标检测是计算机视觉领域的热点研究方向。

雾天图像的低对比度和模糊性给目标检测和目标跟踪等视觉任务带来了很大的挑战。

而在海面小目标检测中，由于大气散射的存在，图像中的小目标往往被混杂在噪声和背景中，使得检测变得困难。

为了克服这些问题，在雾天图像增强和海面小目标检测中，大气散射模型被广泛应用。

本文将重点探讨大气散射模型在这两个领域中的应用及其效果。

一、大气散射模型大气散射模型用于描述光在大气中传播时与空气中的微粒发生散射的过程。

在光学成像中，大气散射导致图像的对比度降低、细节模糊化。

这是由于大气散射会使得图像中的目标物体的边缘模糊不清，导致目标检测的困难。

大气散射模型主要包括低参数模型和高参数模型两种。

在低参数模型中，它们将大气散射看作是一种全局的光强衰减。

而在高参数模型中，不仅考虑光的衰减，还将大气散射当作是像素级别的变化。

二、大气散射模型在雾天图像增强中的应用1. 光学模型光学模型是利用大气散射模型估计雾天图像中的大气光照分量。

光学模型假设雾天图像中的每个像素点的辐射率可由以下公式计算：I = J * t + A * (1 - t)其中，I是观测的雾天图像，J是透射率较高的背景图像，t是大气传输系数，A是大气光照。

2. 直方图均衡化直方图均衡化是一种常见的图像增强方法。

在大气散射模型中，直方图均衡化可以应用于估计透射率t。

通过对雾天图像进行直方图均衡化，可以使得透射率区域更加明显，进而提高雾天图像的对比度。

3. 去雾方法为了减弱雾天图像中的大气散射效应，一种常用的方法是去雾。

基于大气散射模型，去雾方法将图像分解成散射分量和背景分量，并进行衰减校正。

去雾方法的目标是尽可能减少散射分量，保留背景分量的细节。

三、大气散射模型在海面小目标检测中的应用1. 散射影响消除在海面小目标检测中，大气散射会使得小目标的边缘模糊不清，导致检测的困难。

Matlab中的图像去雾和图像去除技术

Matlab中的图像去雾和图像去除技术引言：当我们拍摄照片或者录制视频时，面临的一个常见问题就是雾气的干扰。

雾气可以降低图像的清晰度和对比度，使得图像看起来模糊、暗淡。

虽然现在有许多图像后期处理软件可以解决这个问题，但是Matlab作为一种强大的计算工具，也提供了很多图像去雾和去除技术。

本文将介绍Matlab中的几种常见图像去雾和去除技术，包括大气散射模型、暗通道先验以及Retinex算法。

1. 大气散射模型大气散射模型是一种常见的图像去雾技术，它基于对大气散射过程的建模。

该模型假设在雾天拍摄的图像中，每个像素的亮度值由两部分组成：场景亮度和雾气散射成分。

该模型可以表示为以下公式：I = J * t + A * (1 - t)其中，I是观测到的图像，J是场景的亮度，t是透射率，A是大气光照。

在这个模型中，透射率t越小，图像就越模糊，反之，透射率越大，图像就越清晰。

在Matlab中，我们可以使用大气散射模型对图像进行去雾处理，提高图像的清晰度。

2. 暗通道先验除了大气散射模型外，暗通道先验也是一种常用的图像去雾技术。

该技术基于观察到的一个有趣现象：在大多数室外场景中，至少有一个通道在任何地方都是非常暗的。

这就是暗通道。

根据这一观察，我们可以使用暗通道先验来恢复图像。

在Matlab中，暗通道先验主要通过以下步骤实现：1）计算暗通道图像：对于每个像素，选择具有最小像素值的通道作为暗通道。

2）估计大气光照：在暗通道图像中，选择亮度值最高的像素作为估计的大气光照。

3）估计透射率：使用大气光照和暗通道图像计算透射率。

较高的透射率表示较少的雾气。

4）恢复场景亮度：使用透射率和原始图像计算恢复的场景亮度。

5）修正结果：对恢复的场景亮度进行修正，以提高图像的视觉效果。

通过以上步骤，我们可以使用暗通道先验技术对图像进行去雾处理，改善图像的清晰度和对比度。

3. Retinex算法Retinex算法是一种经典的图像去除技术，它基于人眼在不同亮度条件下对光照敏感度变化的观察。

大气激光信道模型

大气激光信道模型
大气吸收模型大气散射模型大气湍流模型
大气吸收模型
• 比尔定律 I (v, z) I0 (v)e( s)z
吸收系数由分子吸收光谱决定完整描述分子吸收特性应包括： • 光频率 • 分子谱线线型 • 光强度
分子吸收谱线
线型函数 g(v, v0 ) 气体分子谱线加宽机理
• 谱线加宽
(n 1)2
V N1
I0 (1 cos2 )
米耶散射
• 针对球形质点粒子 • 存在吸收 • 散射光强度随粒子尺度改变 • 散射光偏振性随粒子尺度改变 • 近似处理气溶胶粒子散射
霾、云滴、冰晶、冰雹、雪花
s
0
Qs
(
x,
n)n(r
)r
2
dr
大气湍流模型
光束宽度与湍流尺度 l 的相对大小相关
/
6
dh
• Rytov 近似下
2
ACn2k07/6 z11/6
光强闪烁
• 对数强度起伏方差
2 ln I
4
2
• 误码率
BER
1
erfc
4
2
2
2 ln I
ln(P0
/
P)1
2 c
光强闪烁
• 均匀各向同性弱起伏湍流大气 • 闪烁概率分布 • 对数正态分布
0.3
P ()
1
e
(
)2
2
2
2
ln A
A0
光强闪烁
• 5~20km，γ<60°，红外和夜间 • • 对数振幅起伏方差
2
4.787/8 (sec )11/6
hA hT
Cn2
(h)h5

大气散射现象

大气散射现象
大气散射是重要而且普遍发生的现象，大部分进入我们眼睛的光都是散射光。

如果没有大气散射，则除太阳直接照射的地方外，都将是一片黑暗。

大气散射作用削弱了太阳的直接辐射，同时又使地面除接收到经过大气削弱的太阳直接辐射外，还接收到来自大气的散射辐射，大大增加了大气辐射问题的复杂性。

大气散射是大气光学和大气辐射学中的重要内容。

也是微波雷达、激光雷达等遥感探测手段的重要理论基础。

通常，根据光的散射的原因不同而将光的散射分为两类：一类是：廷德尔散射。

颗粒浑浊媒质（颗粒线度和光的波长差不多）的散射，散射光的强度和入射光的波长的关系不明显，散射光的波长和入射光的波长相同。

另一类是：分子散射。

光通过纯净媒质时，由于构成该媒质的分子密度涨落而被散射的现象。

分子散射的光强度和入射光的波长有关，但散射光的波长仍和入射光相同。

其原理是：光和粒子的相互作用，按粒子同入射波波长（λ）的相对大小不同，可以采用不同的处理方法：当粒子尺度比波长小得多时，可采用比较简单的瑞利散射公式；当粒子尺度与波长可相比拟时，要采用较复杂的米散射公式；当粒子尺度比波长大得多时，则用几何光学处理。

一般考虑
具有半径的均匀球状粒子的理想散射时，常采用无量纲尺度参数= 2πr/λ作为判别标准：当无量纲尺度参数<0.1时，可用瑞利散射；当无量纲尺度参数≥0.1时，需用米散射；当无量纲尺度参数>50时，可用几何光学。

同一粒子对不同波长而言，往往采用不同的散射处理方法，如直径1微米的云滴对可见光的散射是米散射；但对微波，却可作瑞利散射处理。

大气吸收与散射损耗预测模型

第12章大气吸收与散射损耗预测模型本章研究无线电波在对流层晴空大气中传播时的损耗。

晴空大气的一个重要传播效应是，大气中的水汽和氧气会吸收无线电波的能量，引起无线电波场强和能量的衰减。

在更高的频率，还有二氧化碳等其它气体也会对电磁波的能量产生吸收。

大气吸收现象主要发生在10GHz 以上的频段。

大气吸收的理论性分析可参考本书的第七章或书[1]。

对流层晴空大气的另一个重要传播效应是，大气中的湍流不均匀体对无线电波的散射。

大气湍流散射效应，既是一种有效的无线电通信手段，也是引起无线电干扰的有害因素。

无论在超短波还是微波频段，对流层湍流散射均可发生。

对流层湍流散射的详细论述可参考专著[4]。

12.1 地面电路大气吸收模型从量子力学的观点来看，电磁波是由光粒子组成的，光子具有固定的能量（普朗克常数与频率的乘积）。

当电磁波在大气中传播时，气体的分子吸收电磁波光子的能量，实现了其分子内能能级的跃迁，而电波能量则遭受衰减。

氧气的主要吸收谱线位于60GHz 、118.75GHz 和368.5GHz 。

而水汽的吸收谱线则位于22.235GHz 、183.310GHz 和325.153GHz 。

在气体分子吸收谱线的频率上，无线电波的能量会被强烈地衰减，这对地面和地空通信是非常不利的；但是，对于卫星间的通信却可以使用这些频率，因为在高空气体分子密度非常稀薄，气体吸收引起的损耗自然就很小，而且由于低层大气对这些频率的电波有很强烈的衰减，利用这些频率的卫星间通信就不会干扰地面的通信业务。

首先，我们需要计算无线电波在大气中每通过单位距离时被衰减的分贝数，即大气对无线电波的衰减率。

然后沿传播路径对衰减率进行积分便可得到该电路上大气衰减的总效果。

为此，在工程实践上，可以采用ITU-Rec.P.676-4大气气体衰减模型[2]，该模型也被国家标准GB/T 14617.3—93“陆地移动业务和固定业务传播特性”[5]所采用。

在地面电路上，氧气和水汽对电波的吸收损耗可以表示为[2]：()[]d L w o a ργγ+= (12.1)⎪⎪⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎪⎪⎨⎧<<⨯+⎥⎦⎤⎢⎣⎡+-++-+⨯<⨯⎥⎦⎤⎢⎣⎡+-+++⨯=---- GHz 350 GHz 63,10)198(47.1)118(028.059.1)633(265.01079.357,1050.1)57(81.4227.06091019.73222732223f f f f f GHz f f f f o γ （12.2）()()()GHz 350 103.264.3259.80.93.1836.105.82.226.30021.0050.04222<⨯⎪⎩⎪⎨⎧⎭⎬⎫+-++-++-++=-f f f f f w ，ρργ(12.3)以上三式中，a L ——大气气体（氧气和水汽）吸收损耗，dB ；o γ——氧气吸收率，dB/km ； w γ——水汽吸收率，dB/km ； d ——干扰信号传播路径距离，km ；f ——频率，GHz ；ρ——水汽密度，g/m 3。