图像去雾技术研究图像去雾技术研究任务书

基于超像素分割的图像去雾技术研究

基于超像素分割的图像去雾技术研究一、引言雾天对于许多场景来说是一大噩梦，它会让飞行员看不清路、让司机无法看清前方的交通信号和车辆，还会让安保人员和监控摄像头难以识别人脸和车牌号码等。

因此，研究图像去雾技术对于各行业来说都是非常重要的。

基于超像素分割的图像去雾技术是一种目前比较流行的方法，它可以帮助我们快速、准确地去除图像中的雾气。

这种技术的原理是将图像分成一系列超像素，然后通过对每个超像素的颜色和亮度进行分析，去除雾气对图像造成的影响。

本文将详细介绍这种技术的原理和应用。

二、基于超像素分割的图像去雾技术原理基于超像素分割的图像去雾技术的核心原理是对图像进行超像素分割，然后对每个超像素计算它的颜色、亮度和透射率等信息，将这些信息组合起来，得到去雾后的图像。

1、超像素分割超像素是一种类似于像素的单位，但与传统的像素不同，超像素通常包含多个像素点，并且它们在空间上是相邻的、颜色相似的。

在图像去雾过程中，超像素可以使得去雾后的图像更加平滑，同时也可以加快计算速度。

超像素分割是将一张图像分割成多个超像素的过程。

这个过程中，我们先将整个图像与一个固定大小的滑动窗口进行比较，找到颜色和亮度相似的部分，然后将它们归类到同一个超像素中。

这个过程可以用形态学运算和聚类算法实现。

2、颜色和亮度信息的计算在对图像进行超像素分割之后，我们需要对每个超像素的颜色和亮度等信息进行计算。

在雾天环境中，雾气会让物体变得模糊、色彩变暗，因此我们需要通过一些补偿方法来还原出原本的颜色和亮度。

对于颜色信息，常用的方法是通过颜色恢复算法，如Retinex算法、白平衡算法等；对于亮度信息，可以通过图像增强技术、gamma校正等方法来进行处理。

3、透射率估计在超像素分割和颜色亮度信息计算完成之后，我们需要进一步估计图像中不同区域的透射率，以便去除雾气对图像造成的影响。

透射率是一个介于0和1之间的值，它表示了光线在通过雾气时所遭遇的屈折和散射效应的影响。

图像去雾技术研究进展

图像去雾技术探究进展一、引言雾霾天气给城市生活带来了很大的困扰，不仅降低了人们的生活质量，也给城市管理者带来了很大的挑战。

在此背景下，图像去雾技术的探究迅速进步，在改善图像质量的同时，也为我们熟识雾霾天气提供了一种新的途径。

本文将详尽介绍图像去雾技术的探究进展，包括基础算法、改进算法以及应用领域。

二、基础算法图像去雾的基础算法主要有两种，分别是单幅图像去雾算法和多幅图像去雾算法。

1. 单幅图像去雾算法单幅图像去雾算法是最早提出的一种算法，它通过从单幅图像中预估雾的传输矩阵来恢复明晰的图像。

最常见的算法是使用暗通道先验原理进行预估。

该算法假设在绝大多数的非雾像素区域中，至少存在一个颜色通道的像素值靠近于0，通过计算每个像素点在颜色通道中的最小值，可以预估出雾的浓度和传输矩阵，从而实现图像去雾的效果。

2. 多幅图像去雾算法多幅图像去雾算法是在单幅算法的基础上进步起来的。

由于单幅图像去雾算法需要对雾的传输矩阵进行预估，这个过程中很难准确地预估雾的浓度和传输矩阵。

为了解决这个问题，探究者们提出了多幅图像去雾算法。

这种算法通过利用多幅具有不同对比度的图像，来进行雾的浓度和传输矩阵的预估，从而提高了去雾效果。

三、改进算法虽然基础算法在一定程度上可以去除雾霾的影响，但是依旧存在一些问题，如去雾结果中可能会出现颜色失真、细节丢失等状况。

为了进一步改善去雾效果，探究者们提出了一系列的改进算法。

1. 多标准算法多标准算法是一种常用的改进算法，它通过将图像分解为多个标准的子图像，然后对每个子图像进行去雾处理，再将处理结果进行融合。

这种算法可以充分利用图像的局部特征，并且能够提高去雾结果的质量。

2. 深度进修算法深度进修算法是目前探究较为活跃的一种改进算法。

它通过构建深度神经网络模型，利用大量的真实雾霾图像训练模型，从而实现对雾霾图像的去雾。

深度进修算法不仅可以提高去除雾霾的效果，还可以缩减人工干预，提高算法的自动化程度。

图像去雾算法研究综述

图像去雾算法研究综述一、本文概述随着计算机视觉技术的快速发展，图像去雾技术已成为近年来的研究热点之一。

图像去雾旨在从有雾的图像中恢复出清晰、无雾的图像，从而提高图像的质量和视觉效果，为后续的图像处理和分析提供更为准确和可靠的信息。

本文旨在对图像去雾算法进行全面的研究综述，探讨各种去雾算法的原理、优缺点及适用场景，以期为后续的研究提供参考和借鉴。

本文将对图像去雾技术的研究背景和意义进行介绍，阐述图像去雾在各个领域中的应用价值。

接着，本文将从去雾算法的基本原理出发，详细介绍各种去雾算法的实现过程，包括基于物理模型的去雾算法、基于深度学习的去雾算法等。

在此基础上，本文将对各种去雾算法的性能进行评估，包括去雾效果、计算复杂度、实时性等方面的比较和分析。

本文还将对去雾算法的未来发展趋势进行展望，探讨去雾算法在新技术、新场景下的应用前景。

本文期望通过全面、系统的综述，为图像去雾技术的研究提供有益的参考和启示，推动图像去雾技术的进一步发展。

二、图像去雾技术基础理论图像去雾技术，作为计算机视觉和图像处理领域的一个重要研究方向，其基础理论涉及大气散射模型、图像增强与复原、深度学习等多个方面。

深入了解这些基础理论，对于设计和实现有效的去雾算法至关重要。

大气散射模型：大气散射模型是图像去雾算法的理论基础，其中最具代表性的是McCartney模型。

该模型描述了光线在大气中的传播和散射过程，将观察到的图像分解为直接衰减部分和大气光散射部分。

通过估算这两个部分，可以恢复出清晰的无雾图像。

图像增强与复原：图像增强和复原技术在去雾过程中发挥着重要作用。

图像增强技术，如对比度增强、色彩增强等，可以提高图像的视觉效果，使去雾后的图像更加清晰自然。

而图像复原技术则通过去除图像中的噪声和失真，恢复图像的原始信息，进一步提高去雾效果。

深度学习：近年来，深度学习在图像去雾领域取得了显著进展。

通过构建深度神经网络模型，可以学习到去雾过程的复杂映射关系，从而实现更加精确和高效的去雾。

图像去雾技术研究毕业设计

诚信声明本人声明：1、本人所呈交的毕业设计是在老师指导下进行的研究工作及取得的研究成果；2、据查证，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，毕业设计中不包含其他人已经公开发表过的研究成果，也不包含为获得其他教育机构的学位而使用过的材料；3、我承诺，本人提交的毕业设计中的所有内容均真实、可信。

作者签名：日期：年月日目录摘要 (I)Abstract (II)第1章绪论 (1)1. 1 图像去雾技术分类 (2)1.1.1 基于图像处理的雾天图像增强 (3)1.1.2 基于物理模型的雾天图像复原 (5)1.2 常见的去雾方法 (7)1.2.1 最小失真图像去雾算法 (7)1.2.2 偏振成像去雾算法 (10)1.3 本文采用的去雾方法 (12)1.3.1 简介 (12)1.3.2 背景 (14)1.3.3 暗通道先验算法 (15)1.3.4 利用暗通道先验算法去雾 (16)第2章MATLAB简介 (19)2.1 MATLAB 语言的传统优点 (19)2.2 语言新特点 (19)2.2.1 数据类型和面向对象编程技术 (19)2.2.2 控制流和函数类型 (20)2.3 工作环境 (20)2.3.1 传统工作环境 (20)2.3.2 工作环境新特点 (21)第3章主要程序与图像处理结果 (22)3.1 流程图 (22)3.2 具体程序 (23)3.3 图像处理结果 (27)结束语 (30)致谢 (31)参考文献 (32)图像去雾技术研究摘要: 在这篇论文里，我们找到了一个简单有效的去雾算法——暗通道先验算法，来去除单一图像的薄雾。

暗通道先验算法是室外无雾图像的一种统计规律。

它是基于一个重要的观察结果——室外无雾图像的每一个局部区域在至少一个颜色通道内有很低的值。

把这种算法应用在有雾图像的模型中，我们可以直接估计出雾的浓度，并且还原出高品质的无雾图像。

许许多多我们处理过的无雾图像展示了我们先前应用的算法是多么的强大。

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。

基于深度学习的图像去雾技术研究

基于深度学习的图像去雾技术研究第一章：绪论随着计算机视觉技术的不断发展，图像处理技术也得到了长足的发展。

其中，图像去雾技术是图像处理领域中一项重要的技术之一。

图像去雾技术指的是通过对被大气雾霾改变的图像进行处理，使其在视觉上更加清晰明了的过程。

而基于深度学习的图像去雾技术则是近年来取得了突破性进展的一项技术。

本文将对基于深度学习的图像去雾技术进行研究分析。

第二章：基于深度学习的图像去雾技术研究现状目前，基于深度学习的图像去雾技术已经广泛应用于自动驾驶、航拍、智能视频监控等领域。

其主要技术路线主要分为两类，一类是基于全卷积神经网络的端到端训练方法，另一类则是基于多阶段细节调整的方法。

其中，深度学习算法主要包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、对抗神经网络（GAN）等。

已经有许多学者对基于深度学习的图像去雾技术进行了研究分析，并取得了显著的研究进展和成果。

第三章：基于深度学习的图像去雾技术研究方法分析对于基于深度学习的图像去雾技术，其研究方法主要基于以下两方面的思路：数据驱动方法和物理模型驱动方法。

其中，数据驱动方法主要是通过大量带有雾霾图像和清晰图像的数据集，利用深度学习算法进行训练，从而生成更高质量的去雾图像。

物理模型驱动方法则是针对不同环境下的雾霾现象，建立相应的物理模型，并应用深度学习算法进行计算求解，生成更加真实的去雾结果。

第四章：基于深度学习的图像去雾技术研究应用案例分析目前，基于深度学习的图像去雾技术已经广泛应用于多个领域。

例如，基于深度学习算法的图像去雾技术可应用于自动驾驶领域，实现更加清晰的行车视角；在航拍领域，通过基于深度学习的图像去雾技术，可以实现更加真实的航拍效果；在智能视频监控领域，应用基于深度学习的图像去雾技术可以提升监控图像清晰度，提高监控效果。

第五章：基于深度学习的图像去雾技术研究存在的问题与展望尽管基于深度学习的图像去雾技术已经取得了较大的进展和成果，但是在实际应用中仍然存在一些问题，例如，算法效率不高、处理时间长等。

图像去雾方法和评价及其应用研究

图像去雾方法和评价及其应用研究图像去雾方法和评价及其应用研究一、引言在自然环境中，雾是一种常见的气象现象。

不可避免地，雾会影响人们对远距离物体的识别和辨认能力，同时也降低了图像的质量。

因此，图像去雾技术的研究和应用变得越来越重要。

本文将介绍图像去雾的基本原理和常见方法，并重点探讨目前应用于图像去雾评价的指标和方法。

二、图像去雾方法图像去雾的目标是恢复被雾遮挡的真实场景。

目前，已经有多种图像去雾方法被提出和研究。

根据去雾方法的基本原理，可以将图像去雾方法分为物理模型方法和统计模型方法。

1. 物理模型方法物理模型方法基于对雾的形成机制进行建模和分析，通过估计雾的传输模型来去除图像中的雾。

典型的物理模型方法有海平面模型、单一scatter模型和双scatter模型等。

（1）海平面模型海平面模型认为景物表面具有 Lambertian 反射特性，雾的光传输模型可以表示为 I(x) = J(x)t(x) + A(1 - t(x))，其中I(x) 和 J(x) 分别表示观测到的雾图像和无雾图像在像素 x 处的亮度值，t(x) 表示像素 x 处的透射率，A 表示大气光值。

根据这个模型，可以通过估计透射率 t(x) 和大气光值 A 来去除图像中的雾。

（2）单一scatter模型单一scatter模型认为雾粒子只发生一次散射，透射率可以通过改进的Retinex算法进行估计。

改进的Retinex算法可以通过最小二乘法和约束优化方法去除雾图像中的散射成分。

（3）双scatter模型双scatter模型认为雾粒子发生了两次散射，透射率可以通过解半无限光传输方程进行估计。

然后可以利用估计的透射率和大气光值去除雾图像中的散射成分。

2. 统计模型方法统计模型方法通过研究和利用图像中不同区域的统计特性来去除雾。

典型的统计模型方法有基于局部特征的方法和基于全局特征的方法。

（1）基于局部特征的方法基于局部特征的方法主要通过分析图像的纹理信息和对比度来去除雾。

遥感技术中的高分辨率图像去云与去雾技术研究

遥感技术中的高分辨率图像去云与去雾技术研究第一章引言遥感技术是一种通过无需接触被测目标，利用能传播在空间中的电磁波进行观测、获取和记录地球和其他天体物体信息的技术。

遥感图像是遥感数据处理和分析的基础，然而，由于云和雾的存在，高分辨率遥感图像中的目标信息常常被掩盖或模糊化。

因此，高分辨率图像去云与去雾技术的研究具有重要的实际意义。

第二章高分辨率图像去云技术研究2.1 云检测与分割云检测与分割是高分辨率图像去云的第一步，通过对图像中的云区域进行检测和划分，可以准确提取出其他地物信息。

传统的云检测方法包括阈值分割、谱特征分析和纹理特征提取等，而基于深度学习的方法（如卷积神经网络）在云检测方面表现出更好的效果。

2.2 云补偿与填充云补偿与填充是针对云区域的处理方法，旨在通过利用周围无云区域的信息来还原云掩盖的地物信息。

常用的云补偿与填充方法包括基于像素相似性的插值方法和基于图像分解的方法，如小波变换和低秩矩阵重建等。

2.3 云去除与恢复云去除与恢复是通过对云区域进行处理，从而使图像中的地物信息更加清晰和真实。

常用的云去除与恢复方法包括传统的多时相合成方法和基于机器学习的方法，如随机森林和支持向量机等。

2.4 云降噪与增强云降噪与增强是为了减少云区域中的噪声，并增强云区域的边缘和纹理等细节信息。

常见的云降噪与增强方法包括基于滤波的方法和基于边缘保留的方法，如双边滤波和非局部均值滤波等。

第三章高分辨率图像去雾技术研究3.1 雾图像恢复模型雾图像恢复模型是去雾技术的关键，其主要目标是从有雾图像中还原出真实的无雾图像。

常见的雾图像恢复模型包括传统的暗通道先验模型和最小二乘模型，以及基于深度学习的模型，如卷积神经网络和生成对抗网络等。

3.2 雾图像去噪与增强雾图像经常伴随着噪声和细节丢失的问题，因此，去噪与增强是雾图像处理中必不可少的步骤。

传统的去噪与增强方法包括基于小波变换和图像分析的方法，而基于深度学习的方法则能够进行更精确的去噪与增强。

基于深度学习的图像去雾技术研究

基于深度学习的图像去雾技术研究图像去雾是计算机视觉领域的重要研究方向之一，其目标是通过去除图像中的雾霾使图像更清晰。

而基于深度学习的图像去雾技术则是近年来的研究热点之一。

本文将围绕基于深度学习的图像去雾技术展开研究，介绍其原理、方法和应用。

深度学习作为人工智能领域的重要分支，以其在图像分类、目标检测等诸多方面的卓越表现，逐渐引起了图像去雾领域的重视。

基于深度学习的图像去雾技术主要包括两个关键步骤：雾霾密度估计和图像恢复。

其中，雾霾密度估计旨在通过深度学习网络对图像中的雾霾进行估计，而图像恢复则通过去除雾霾，使得图像更加清晰。

在雾霾密度估计方面，深度学习技术广泛应用于该问题的解决方案中。

一种常用的方法是使用卷积神经网络（CNN）进行雾霾密度的估计。

通过训练大量的标注图像样本，CNN可以学习到图像中雾霾的特征，并对雾霾的密度进行准确估计。

另一种方法是使用生成对抗网络（GAN）进行雾霾密度估计。

GAN由生成器和判别器组成，其中生成器负责生成逼真的雾霾图像，而判别器则负责判断生成的雾霾图像与真实图像之间的差异。

通过不断迭代训练，GAN可以生成更加准确的雾霾密度估计结果。

在图像恢复方面，基于深度学习的方法能够有效地降低雾霾对图像的影响，并恢复出高质量的图像。

一种常用的方法是使用卷积神经网络进行图像去雾处理。

通过输入雾霾图像和雾霾密度估计结果，卷积神经网络可以学习到雾霾图像和清晰图像之间的映射关系，并生成清晰的图像。

另一种方法是使用残差学习进行图像去雾处理。

残差学习是指在网络中引入残差模块，使网络能够学习到输入和输出之间的残差，从而更加准确地恢复图像。

基于深度学习的图像去雾技术在实际应用中具有广泛的前景。

其中，无人驾驶车辆是一个重要的应用领域之一。

在雾霾天气条件下，无人驾驶车辆通常会受到雾霾的干扰，导致视野模糊，从而影响行车安全。

基于深度学习的图像去雾技术可以有效地提升无人驾驶车辆的视觉能力，从而提高行车安全性。

图像去雾技术的研究与应用

图像去雾技术的研究与应用随着现代图像处理技术的不断发展，图像去雾技术也逐渐成为了一个火热的研究领域。

图像去雾技术的主要目的是消除图像中的雾霾，使得图像更加清晰明朗。

这可以为诸如地图、无人机飞行等领域提供更为精确的数据支持。

而去雾技术的应用也已经从早期的图像修复逐渐拓展到了城市监测、自动驾驶、机器人视觉等领域。

本文从原理、方法、应用等方面展开讨论，详细介绍了图像去雾技术的研究与应用进展。

一、去雾原理在进行图像去雾之前，需要了解一些基本原理。

图像中的雾是由于光的散射和反射而产生的。

当光线穿过地面、水面等透明或半透明的介质时，其波长会发生微弱的散射，导致图像变得模糊不清。

而经过处理后的图像，主要是减少图像中的散射光线，提高图像的对比度和清晰度。

二、去雾方法目前，图像去雾还没有一个标准的处理方法，各家研究机构和学者在此领域进行了许多的探索和实践。

以下介绍一些比较常见的去雾方法。

1.暗通道先验去雾法暗通道先验去雾算法是比较常见的一种方法，它要求图像中至少有一个通道的强度值在非雾部分为0，这个通道被称为暗通道。

该算法通过暗通道的一些特性和先验知识来减少图像中的散射影响，从而实现去雾。

优点是去雾效果比较好，但是会导致图像变暗。

2. 基于物理模型、多尺度分析的去雾方法基于物理模型、多尺度分析的去雾方法是比较新的一种方法。

它主要通过多尺度分析获取雾的密度和图像清晰度的之间的关系，然后采用物理模型进行计算，得出清晰的图像。

该方法在消除雾霾效果上，比较逼近于人眼看到的物体。

3. 其他方法还有一些其他的去雾方法，例如去雾滤波、全局对比度增强算法、快速无参考图像质量评价算法等。

这些算法都有其独特之处，可以根据实际需求来选择不同的处理方法。

三、应用领域图像去雾技术的应用领域非常广泛。

以下是一些具体的例子：1.城市监测和控制：在城市中，由于道路交通、工厂排放等原因，会产生大量的雾霾。

利用去雾技术，可以在监测设备的拍摄下，即时地评估环境质量，从而进行污染物的监测和控制。

偏振光谱图像去雾技术研究

ｎｒｎ图像对比度最低，但对比度提升量最大，提高了７．１３倍；８５０ｎｌＴｌ图像对比度最高，但对比度提升量最小，提高了３．８６倍；去雾后不同波长图像的灰度动态范围均有明显展宽，展宽范围为１３．５～２８．６，而
中图分类号：ＴＰ７５１
引言
目前严重的大气污染导致雾霾问题不断加重ｌ＿１］。雾霾
天气下，大气溶胶浓度显著提升＿３］，气溶胶粒子的散射会使景物光发生退化，严重影响了成像的对比度和分辨率，普通
究未见报道＿４ “ ］。本工作利用斯托克斯参数和穆勒矩阵提取偏振信息，根据大气散射光与景物透射光偏振特性差异复
国内外对偏振去雾的研究主要集中在单一的普通可见光
收稿日期：２ｏ１６０２ — ２４。修订日期：２ｏ１６ — ０６ — ０７
为大气散射光Ａ。大气溶胶除了会在图像中引入大气散射光
基金项目：国家自然科学基金项目（１１３２７３０３，６１４０５２３９，６１５０１４５６）资助作者简介：夏璞，１９８９年生，中国科学院西安光学精密机械研究所博士研究生
第３７卷，第８期
２０１７年８月
光
谱
学
与
光
谱Байду номын сангаас
分
析
ＳｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙａｎｄＳｐｅｃｔｒａｌＡｎａｌｙｓｉｓ

图像处理中的去雾算法研究

图像处理中的去雾算法研究近年来，图像处理领域的技术进步迅猛，其中去雾算法也在不断地发展。

去雾算法主要是用于消除雾霾对于图像的影响，使得图像能够更加清晰、真实。

本文将对去雾算法进行研究和探讨。

一、去雾算法的基础原理在深入研究去雾算法之前，我们需要了解雾霾对于图像的影响。

雾霾主要会导致以下三个方面的影响：色彩失真、对比度降低和细节丢失。

色彩失真：由于雾霾中颗粒的漫反射和吸收，使得图像中的颜色发生变化。

蓝色色调会变得更加浅，绿色色调会变成更加黄色。

对比度降低：由于雾霾会使得远处的物体变得模糊，因此图像中的对比度降低了。

就像照相机中的曝光不足一样。

细节丢失：雾霾影响了图像的细节，是图像看起来更加模糊不清。

通过分析雾霾对图像的影响，我们可以了解去雾算法的基础原理。

去雾算法主要是基于图像的物理模型，对图像进行数学建模，并尝试去除雾霾对于图像的影响，低噪音的图像恢复。

在进行去雾处理的时候，需要对雾的物理模型、雾的浓度和色彩以及图像的物理模型进行了解和分析。

二、去雾算法的分类根据去雾算法的思路和原理，我们可以将去雾算法分为以下四类：1. 基于直接估计模型的去雾算法基于直接估计模型的去雾算法，主要是通过对于整张图像进行雾霾的估计，然后再利用估计结果进行去雾处理。

其中比较流行的算法有Dark Channel Prior和Atmospheric Scattering Model等算法。

2. 基于物理模型的去雾算法基于物理模型的去雾算法，是将图像进行物理上的建模，利用物理模型中的参数和公式进行去雾处理。

其中比较流行的算法有Multi-Scale Retinex-based Image Enhancing and Dehazing（MRSIED）算法等。

3. 基于颜色恢复的去雾算法基于颜色恢复的去雾算法，是通过对于雾霾环境下颜色进行统计分析，将图像颜色进行恢复处理。

其中比较流行的算法有Color Attenuation Prior算法等。

图像去雾方法和评价及其应用研究

图像去雾方法和评价及其应用研究图像去雾方法和评价及其应用研究一、引言随着计算机图像处理技术的快速发展，图像去雾成为近年来受到广泛关注的研究领域之一。

图像去雾是指从被雾气污染的图像中恢复出雾霾造成的视觉信息损失，使被雾化的图像更加清晰和真实。

图像去雾方法和评价及其应用的研究对于许多应用场景都具有重要的实际意义，比如航空航天、交通监控、计算机视觉等。

二、图像去雾方法1. 基于暗通道先验的方法基于暗通道先验的方法是图像去雾研究中最经典的方法之一。

该方法利用了自然场景中的暗通道现象，通过对低灰度像素点进行统计分析，来估计雾的浓度和光照信息。

然后，通过对雾图像进行去雾处理，可以有效恢复图像中的细节和清晰度。

2. 基于天空线估计的方法基于天空线估计的方法是一种常用的图像去雾方法。

该方法通过检测雾化图像中的天空线，在天空区域进行光照估计，然后利用估计得到的光照信息对整个图像进行去雾处理。

该方法适用于室外场景，能够有效地提高图像的清晰度和对比度。

3. 基于传递函数的方法基于传递函数的方法是一种利用雾化图像和原始图像之间的传递函数关系进行去雾处理的方法。

该方法通过建立雾化图像和原始图像之间的映射关系，可以对雾化图像进行反卷积和去雾处理，从而恢复出原始图像的细节和清晰度。

三、图像去雾评价图像去雾评价是对去雾算法进行有效性和性能评估的重要手段。

常用的图像去雾评价指标有峰值信噪比（PSNR）、结构相似性指标（SSIM）、雾化像素数百分比等。

1. 峰值信噪比（PSNR）峰值信噪比是一种常用的图像质量评价指标，用于评估恢复图像和原始图像之间的失真程度。

峰值信噪比数值越高，表示去雾算法的效果越好。

2. 结构相似性指标（SSIM）结构相似性指标是一种评估图像相似度的指标，用于度量恢复图像和原始图像之间的结构相似性。

SSIM的数值范围为0到1，数值越接近1，表示去雾算法的效果越好。

3. 雾化像素数百分比雾化像素数百分比是衡量恢复效果的另一种重要指标。

图像去雾技术研究

图像去雾技术研究随着科技的不断发展，图像去雾技术成为了热门话题。

很多人对于图像去雾的具体概念并不十分了解，那么图像去雾技术究竟是什么呢？图像去雾技术指的是将有雾的图像进行去除雾霾处理的技术。

在日常生活中，特别是在城市中，我们经常会遇到雾霾天气，导致人们看到的风景变得模糊不清，色彩沉闷。

而通过图像去雾技术，可以在一定程度上还原出本来的真实景象。

在图像去雾技术中，最常用的方法是基于颜色空间的去雾方法。

这种方法是对远距离处于深灰色或者是蓝绿色的像素进行调整，以期望还原出原本的图像。

具体而言，去雾算法将雾化图像分为两部分来处理：一是对能量受到影响的图像部分进行去除雾霾处理；二是将去除雾霾处理后的图像和未受影响的图像部分进行融合，实现雾霾部分的消除和还原图像亮度、色彩等画面细节。

另外，针对不同的图像场景，也可以利用多种处理算法实现图像去雾的效果。

例如对于建筑、景观等场景的去雾，可以采用双边滤波等方法；对于人物场景的去雾，可以采用Retinex（色调映射）算法等方法。

除了以上所述的算法外，研究者们也在探索新的处理方式。

例如去雾卷积神经网络（DehazeCNN）技术，这种方法通过大量的数据处理和神经网络优化，实现图像去雾效果的提升。

在实际应用中，图像去雾技术已经被广泛使用。

例如在安防领域，去除监控图像中的雾霾可以提高识别精度；在航拍领域，对于经常出现雾霾的地区，通过去雾技术可以更清晰地展示地面情况，提高数据采集质量。

尽管图像去雾技术已经有了广泛的应用，但也存在一些问题和挑战。

例如对于颜色和亮度的还原误差、去雾效果受到天气和光线等因素影响等。

这也需要各界研究者不断努力，进一步提升技术的准确性和稳定性。

总之，图像去雾技术的不断发展，有助于提高视觉效果和数据采集质量，推动着人类社会的进步。

未来，我们也期待着图像去雾技术逐步成熟，为人类带来更多美好的视觉和旅程。

基于计算机视觉的图像去雾技术研究

基于计算机视觉的图像去雾技术研究图像去雾技术是现代计算机视觉领域的一项重要技术，通过理解雾的物理属性和图像的特征来恢复被雾覆盖的图像细节。

随着人们对高清晰度图像的需求越来越高，图像去雾技术也迎来了快速的发展，越来越多的行业开始采用基于计算机视觉算法的图像去雾技术。

1、去雾技术现状图像去雾技术主要分为两大类：物理模型和基于统计学的机器学习方法。

物理模型是借助传统的物理模型求解方法，基于图像的物理属性，通过复杂的物理公式以及对线性方程的求解进行去雾处理。

而基于统计学的机器学习方法，则是基于不同的神经网络模型设计出来的算法，通过通过样本集的训练，对其进行学习，然后再用训练好的模型去处理去雾问题。

2、物理模型与机器学习方法之间的差别物理模型方法由于原理比较简单，处理效果较为逼真，因此在一些专业领域内，如医疗和科学研究等，更为常见。

而基于统计学的机器学习方法虽然精度不如物理模型方法，但处理效率相对较高，因此在一些实际应用领域中得到了广泛使用，如智能交通等领域都采用了基于机器学习的去雾技术。

3、去雾技术的应用目前基于图像去雾技术的应用范围已经非常广泛，它已经成为当下最热门的技术之一，从智能手机、个人电脑中的程序到实际的物件与场景等，被涉及范畴越来越广泛。

具体领域如下：1）摄影和电影制作：摄影师和电影制片人可以使用图像去雾技术减少雾和烟雾对图像的影响，从而在拍摄时获得更清晰的影像。

2）交通指引：基于图像去雾技术的交通指引“看不见塔”的交通处理解决方案，适应于视野范围较小的情况下预防事故的发生。

3）建筑设计：在基于雾响计算的建筑设计中，去除雾和烟雾对建筑物的影响是非常重要的，因此图像去雾技术在这一领域发挥了重要作用。

4、小结作为当代计算机视觉领域的一项重要技术，基于图像去雾技术在不同领域得到了广泛应用，其重要性和实际价值不言而喻。

在未来的发展中，基于计算机视觉算法的图像去雾技术还需要不断优化，提高去雾精度，实现更加精准的处理，从而更好地满足实际应用需求。

图像去雾技术研究

编号图像去雾技术研究The research on image defoggingtechnology学生姓名XX专业电子科学与技术学号XXXXXXX学院电子信息工程学院摘要本文首先简单介绍了云雾等环境对图像成像的影响，接着从图像增强的角度研究图像去雾技术的基本方法，介绍了去雾算法的原理和算法实现步骤，并对去雾算法的优缺点和适用条件进行了总结。

基于图像增强的去雾原理，本文提出了联合使用同态滤波和全局直方图均衡的改进去雾算法。

先进行同态滤波使有雾图像的细节充分暴露，然后采用全局直方图均衡扩展图像的灰度动态范围。

去雾效果具有对比度高，亮度均匀，视觉效果好的特点，不足的是图像的颜色过于饱和。

关键字：图像增强图像去雾同态滤波全局直方图均衡AbstractFirstly, this paper simply introduces the influence of cloud environment of image formation, then from the enhanced image perspective of image to fog technology basic method, is introduced to fog algorithm principle and algorithm steps, and has carried on the summary to fog algorithm advantages, disadvantages and applicable conditions.As for the defogging theory based on the image enhancement, the paper puts forward the improved defogging algorithm which requires combining homomorphic filtering and global histogram equalization. We should use homomorphic filtering to get details of the fogging images clearly exposed and then use global histogram equalization to spread the images’ gray scale dynamic range. Defogging has features of high contrast ratio, uniform brightness and good visual effect. But its drawback is that the image color is too saturated.Key words: image enhancement; image defogging; homomorphic filtering; global histogram equalization;1.云雾等环境对图像成像的影响1.1 课题研究的背景和意义近年来国内的雾霾天气逐渐由中东地区向全国蔓延。

基于深度学习算法的图像去雾技术研究

基于深度学习算法的图像去雾技术研究在日常生活中，我们经常会遭遇雾气天气，雾气天气给人们的生活、出行等带来很多不便。

若在某些行业中（如无人驾驶、航空等）直接影响到运作的安全性和效率，因此图像去雾技术的研究迫在眉睫。

目前，图像去雾技术的研究仍是热门话题，许多学者和企业纷纷投入到相关领域的研发，其中，基于深度学习算法的图像去雾技术成为了研究的热点。

一、图像去雾技术基本原理图像去雾技术是指通过对模糊图像的处理来消除雾气对图像清晰度和质量的影响。

其基本原理成为去雾模型，其核心思路是将雾气图像转化为清晰图像，实现图像细节恢复和雾气消除。

一般来说，图像去雾技术主要分为两种策略：物理模型方法和数据驱动方法。

物理模型主要是通过复杂的数学模型来实现去雾，而数据驱动模型则是利用深度学习等算法将海量数据进行训练并达到模型推理的效果。

与物理模型相比较，数据驱动模型相对更具有生命力，因为模型完全建立在数据基础上，并具有较强的通用性和适应性。

二、基于深度学习算法的图像去雾技术基于深度学习算法的图像去雾技术依靠大量数据、深度神经网络以及GPU硬件等技术手段，实现了更加高效、快速、精准和鲁棒的图像去雾效果。

它在数据预处理、网络结构选型、损失函数设计和模型优化等方面得到了更精细的处理和升级。

此外，基于深度学习算法的图像去雾技术还可与其他计算机视觉技术相结合，用于目标检测、图像分割、场景识别等。

以最常用的基于深度学习算法的去雾算法——DehazeNet 为例，DehazeNet 的网络结构主要由三个部分组成：深度特征提取器、去雾特征生成器和去雾细节增强器。

其中，深度特征提取器使用 VGG16 模型进行训练，去雾特征生成器使用逆卷积网络对去雾图像进行重建，去雾细节增强器使用 Residual 卷积神经网络实现图像细节增强。

这一良好的网络架构使得 DehazeNet 在对室外图片进行去雾处理的表现方面不仅具有高效性，而且还能够保留一定的图像细节。

图像去雾方法和评价及其应用研究

图像去雾方法和评价及其应用研究图像去雾方法和评价及其应用研究随着科技进步和计算机视觉的发展，图像处理技术在各行各业都得到了广泛应用。

在一些特殊环境下，如雾霾天气或者高海拔地区，图像中常常会存在雾气，这会显著降低图像质量和可视性。

因此，图像去雾成为了计算机视觉研究中的一个重要方向。

本文将介绍一些常见的图像去雾方法及其评价方式，以及该领域的一些应用研究。

首先，我们来了解一些常用的图像去雾方法。

目前，图像去雾方法主要可以分为两类：物理模型方法和深度学习方法。

物理模型方法利用了光线传播和雾气散射的物理过程，通过建立数学模型来还原原始图像。

其中，最经典的方法是单幅图像去雾方法。

该方法基于以下假设：在雾天中，远处的物体看起来更模糊，而近处的物体看起来更清晰。

根据这一假设，可以通过估计雾的传输函数、恢复场景的深度信息和颜色信息来去除图像中的雾气。

另外，还有一些基于多尺度分解和局部对比度的方法，通过对图像进行滤波和修复来改善图像的清晰度。

深度学习方法则依靠大量的数据和强大的计算能力进行图像去雾。

这类方法利用深度卷积神经网络来学习雾去除的过程。

经过训练后，网络可以通过输入一张有雾的图像，输出一张去雾后的图像。

这种方法的优势在于不需要手动提取特征，能够自动学习复杂的图像特征，并且通用性强。

因此，深度学习方法在图像去雾领域取得了令人瞩目的成绩。

接下来，我们来讨论一下图像去雾方法的评价。

图像去雾方法的评价主要可以从两个方面进行：客观评价和主观评价。

客观评价是通过一些数学指标来评估去雾效果的好坏。

常用的客观评价指标有均方误差（MSE）、峰值信噪比（PSNR）和结构相似度（SSIM）等。

这些指标可以定量地测量去雾算法修复图像与原始图像之间的差异，从而评价去雾算法的性能。

主观评价则是通过人眼进行视觉感知的方式来评价去雾结果的质量。

主观评价主要通过请专家或者普通用户来进行图像质量的主观评估。

常用的方法有需要让专家打分的主观评估方法、要求专家进行辨认的实验以及要求参与者选择最佳结果的实验等。

自然图像去雾技术研究与应用

自然图像去雾技术研究与应用第一章绪论自然图像去雾技术是一种能够去除图像中由雾霾、烟雾等自然原因引起的模糊和降低图像质量的技术。

由于环境因素或拍摄的条件限制，自然图像中经常存在有致使图像质量下降的雾霾、流雾和色散等问题，而自然图像去雾技术则可以有效的解决这些问题。

自然图像去雾技术在实际应用中有着广泛的应用场景，例如无人驾驶、监控、医学图像等领域中的应用。

因此，本文将对自然图像去雾技术的研究与应用进行探讨。

第二章自然图像去雾技术的基本原理自然图像去雾技术的基本原理是利用图像中的局部特性和全局特性来去除雾霾和烟雾等影响。

这里，我们将介绍一些主要的自然图像去雾技术及其原理。

2.1 暗通道先验去雾技术暗通道先验去雾技术是一种比较经典的自然图像去雾方法，其基本假设是在自然图像中存在一个具有较低亮度值的暗通道，它表示了该图像中最少存在一条没有雾霾或烟雾的路径。

利用暗通道先验来消除图像中的雾霾，此方法不需要估算雾霾的密度等物理参数，计算速度快，效果较好。

2.2 多尺度变分去雾技术多尺度变分去雾技术是一种基于梯度优化的自然图像去雾方法。

其基本思路是将原始图像分为不同的尺度，并将逐步变化尺度的信息进行优化，由此得到除雾图像。

多尺度变分去雾技术将多个尺度的信息结合起来，从而得到更精确地去除雾霾和烟雾的状态。

2.3 统计模型去雾技术统计模型去雾技术是利用概率统计模型来进行自然图像去雾的一种方法。

其基本思想是将原始图像分解成低频、中频和高频三个部分，分别进行不同的处理。

其中低频和中频部分用于计算雾霾密度和图像亮度值，高频部分用于进行雾霾细节修正和颜色补偿。

通过建立统计模型，综合考虑每部分处理的结果，最终得到去雾图像。

第三章自然图像去雾技术的应用3.1 无人驾驶在无人驾驶领域，安全无疑是最为重要的因素之一。

而同时，雾霾和烟雾等天气因素的影响是无人驾驶的重要挑战。

对于无人驾驶汽车，去除雾霾和烟雾是至关重要的，这是因为这些天气因素会遮盖行车道路上物体的细节，从而影响无人驾驶汽车识别物体的能力。