图像去雾霭算法及其实现..

图像去雾霭算法及其实现

电气工程及其自动化

学生姓名杨超程指导教师李国辉

摘要雾霭等天气条件下获得的图像，具有图像不清晰，颜色失真等等一些图像退化的现象，直接影响了视觉系统的发挥。因此，为了有效的改善雾化图像的质量，降低雾霭等天气条件下造成户外系统成像的影响，对雾霭图像进行有效的去雾处理显得十分必要。

本设计提出了三种图像去雾算法，一种是基于光照分离模型的图像去雾算法；一种是基于直方图均衡化的图像去雾算法；还有一种是基于暗原色先验的图像去雾算法。并在MATLAB的基础上对现实生活的图像进行了去雾处理，最后对不同的方法的处理结果进行了简要的分析。

关键词：图像去雾光照分离直方图均衡化暗原色先验

Algorithm and its implementation of image dehazing

Major Electrical engineering and automation

Student Yang Chaocheng Supervisor Li Guohui

Abstract Haze weather conditions so as to obtain the image, the image is not clear, the phenomenon of color distortion and so on some image degradation, directly influence the exertion of the visual system. Therefore, in order to effectively improve the atomization quality of the image, reduce the haze caused by outdoor weather conditions such as imaging system, the influence of the haze image effectively it is necessary to deal with the fog.

This design introduced three kinds of algorithms of image to fog, a model is based on the separation of light image to fog algorithm; One is the image to fog algorithm based on histogram equalization; Another is based on the dark grey apriori algorithms of image to fog. And on the basis of MATLAB to the real life to deal with the fog, the image of the processing results of different methods are briefly analyzed.

Key words:Image to fog Light separation histogram Dark grey

目录

摘要................................................................... I Abstract. ............................................................. II 目录

1绪论图像去雾霭算法及其实现 (1)

1.1研究背景及意义 (1)

1.2当前图像去雾霭技术发展现状及其趋势 (2)

1.3 本文的章节安排 (2)

1.4小结 (3)

2图像去雾霭基础理论 (4)

2.1雾霭的形成机理 (4)

2.2图像去雾算法 (4)

2.2.1图像增强技术 (5)

2.2.2图像复原技术 (5)

2.3基于图像增强的去雾霭算法 (5)

2.3.1同态滤波 (6)

2.3.2光照分离模型 (7)

2.3.3小结 (11)

2.4基于直方图均衡化的图像去雾算法 (11)

2.4.1直方图均衡化去雾原理 (11)

2.4.2直方图均衡化模型 (12)

2.4.3直方图均衡化的算法步骤 (12)

2.4.4小结 (16)

2.5基于图像复原的去雾霭方法 (16)

2.5.1暗原色先验去雾霭原理 (16)

2.5.2暗原色先验模型 (16)

2.5.3算法概述 (17)

2.5.4小结： (20)

3实验结果 (21)

4总结与展望 (22)

附录1 光照分离代码 (23)

附录2 基于直方图均衡化的图像去雾代码 (25)

附录3 暗原色先验的去雾代码 (27)

参考文献 (29)

致谢 (30)

图像去雾霭算法及其实现

1绪论

图像作为人类感知世界的主要视觉基础，是人类获取信息以及表达信息的重要方法。因此一些雾化图像十分有必要进行一些处理。在本设计的开头部分，这章讲述了图像去雾的一些研究背景以及意义，主要介绍了当前去雾的算法以及发展趋势。最后介绍了本文的主要工作内容。

1.1研究背景及意义

社会在不断的发展，各种高科技也在不断的更新，一年比一年的雾霾现象也比较严重了。近些年，在我国出现了比较频繁的、覆盖区域也比较广泛的雾霾天气。尤其是大陆南方等地区。近几年的空气质量逐步退化，一些恶劣天气也频繁出现，PM2.5值越来越引起人们的关注。在有雾天气下拍摄的图像，由于空气重混入了不少的浑浊杂质对光的吸收和散射产生了严重的影响，最终导致了图像模糊不清，给人一种不美观的第一感觉。上述视觉效果不好不仅仅只是针对图像成像而造成的影响，给判定目标会带来一定的麻烦。在图像、视频的获取与空气质量息息相关，然而随着工业化的进程，大气污染日益严峻。大气雾霭环境下图像成像欠佳，使得图像后续处理，如目标识别等任务难度增加；在卫星遥感监测、公路监控等各方面都会造成极大的影响。本设计以公路监控为例，由于大雾弥漫，道路的能见度很低，驾驶员通过视觉获得道路的信息往往很模糊，进一步造成一些不必要的事故发生。由此可见，对雾天图像进行快速有效的处理显得十分必要。