基于同态滤波的图像去雾方法本科00950329

基于同态滤波的图像去雾方法本科00950329

本科毕业设计（论文）

题目：基于同态滤波的图像去雾方法

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基于同态滤波的图像去雾方法摘要

在雾霭等天气条件下获得的图像，模糊不清、颜色失真，影响视觉效果。因此有必要对图像进行去雾研究。图像去雾是通过一定的手段去除图像中雾的干扰，达到快速有效的去雾和清晰度恢复的作用，从而得到高质量的图像。

图像去雾的方法众多，同态滤波是一种在频域中进行的图像对比度增强和压缩图像亮度范围的特殊滤波方法。这种方法能减少低频并增加高频，即尽量保留低频中的灰度级（保存图像原貌），又锐化细节，从而达到去雾的效果。

本文把基于同态滤波的去雾算法，与全局均衡化的图像去雾算法等方法进行对比，借鉴其他算法的优点，优化同态滤波算法，使图像去雾效果更加理想。实验结果表明，同态滤波能较好的锐化细节，同时保持原图概况。若要使图片达到更好的清晰度，需结合多种算法，叠加运行。

关键词：图像去雾；图像增强；同态滤波；直方图均衡化

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Image defog method based on the

method of image filterin Abstract

The image obtained in bad weather conditions such as fog, blur, color distortion, visual effects.Therefore, it is necessary to study images defogging.Images defogging is through a certain means of removing fog interference and achieve rapid recovery of fog and clarity of role, resulting in high quality images.

Homomorphic filtering is an image in the frequency domain of contrast enhancement and special filtering method of image brightness range, homomorphic filtering can reduce the frequency and increase the frequency, that is, try to keep the low frequency of gray levels (save the original image) and sharpen details, so as to achieve the effect of fog.

This fog based on homomorphic filtering method, and global equalization algorithm for images defogging method compares the advantages of other algorithms, optimizing the homomorphic filter algorithm, making the image to fog effect is more ideal. Experimental results show that the homomorphic filtering can be used to sharpen detail, while keeping the original profile. To make the image better definition, should be combined with a variety of algorithms, stacking operation.

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Key words: image, image enhancement, image enhancement, image enhancement, image enhancement, histogram equalization.

目录

1 引言 (1)

1.1 课题研究的背景和意义 (1)

1.2 图像去雾的研究历史和发展现状 (2)

1.3 本文主要研究内容和结构安排 (3)

1.3.1 本文主要研究内容 (3)

1.3.2 本文结构安排 (3)

2 图像去雾概述 (5)

2.1 图像去雾的概念 (5)

2.2 图像去雾的分类 (5)

2.2.1 基于物理模型的方法 (6)

2.2.2 基于非物理模型的方法 (8)

2.3 图像去雾的应用 (12)

3 基于同态滤波的图像去雾方法 (13)

3.1 同态滤波概念与定义 (13)

3.2 同态滤波的原理 (13)

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3.3 同态滤波的操作的基本流程 (13)

4 实验结果 (18)

4.1 灰度版 (18)

4.2 彩色版 (20)

4.3 实验结果分析与评价 (22)

5 评价与改进 (24)

5.1直方图 (24)

5.2暗通道 (26)

5.3改进 (29)

5.3.1红外处理 (29)

5.3.2 红外与同态滤波结合优化 (29)

5.3.3实验结果图 (30)

结论 (31)

致谢 (33)

参考文献 (34)

附录 (37)

外文资料翻译及原文 (48)

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1 引言

图像去雾是图像处理中一个不可缺少的环节，在遥感、航拍、水下图像分析、户外视频、日常照片、处理等诸多方面有着广泛应用。本章对图像去雾的技术进行介绍，并着重阐述基于同态滤波的图像去雾方法，深入研究了基于同态滤波的图像去雾方法，对雾天退化图像的增强进行了实验验证。同时也增强了雾天降质图像的对比度和色彩保真度，提高了户外成像系统在雾霭等天气下工作的稳定性和可靠性。本章简要介绍了图像去雾处理的背景与意义，图像去雾的国内外研究现状，并给出了本文的主要研究内容。

1.1 课题研究的背景和意义

众所周知，雾和霾是一种常见的天气现象，在雾霾条件拍摄的图片就不是很清晰，因此有必要对图像进行去雾研究。图像去雾技术是通过一定的手段去除图像中雾的干扰，从而得到高质量的图像，以便于得到满意的视觉效果并获取更多有效的图像信息。图像去雾技术是图像处理领域一个重要的研究分支。因其具有跨学科、前沿性以及应用前景广阔等特点，而备受国内外的大批研究者的关注，目前已成为计算机视觉和图像处理领域的研究热点。同时作为一门新兴学科，由于去雾问题涉及到天气条件的随机性与复杂性，使得人们研究的起步比较晚，只有二十年的研究历程。目前虽然有新方法大量涌现，但几乎每一种方法都有一定的局限性，也都处于不断的发展中。一些己取得的研究成果虽然在某一方面得到大家的认可，但还是需要完善和改进。因此，为提高雾天退

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