图像去雾设计报告
基于直方图的图像去雾平台的设计与实现
基于直方图的图像去雾平台的设计与实现随着科技的不断发展，数字图像处理技术在各个领域都得到了广泛的应用，其中图像去雾技术是其中的重要研究方向之一。
图像去雾的目的是将被大气颗粒散射和吸收所导致的模糊和低对比度的影响去除，提高图像的清晰度和质量。
基于直方图的图像去雾平台是一种较为高效和准确的去雾方法，本文将介绍关于基于直方图的图像去雾平台的设计与实现。
一、基于直方图的图像去雾原理基于直方图的图像去雾是一种基于图像亮度的去雾方法，其原理基于对图像直方图的分析。
图像的直方图是描述图像亮度分布的一种直观形式，对于去雾处理来说，图像的亮度分布对于雾的影响至关重要。
一般来说，受雾的影响，图像的直方图会呈现出明显的偏移和拉伸，即图像的亮度范围会受到一定程度的压缩和偏移。
基于这一原理，基于直方图的图像去雾方法通过对图像直方图进行分析和处理，来消除雾的影响，将图像恢复清晰度和对比度。
1. 数据输入与输出基于直方图的图像去雾平台的设计中，首先要考虑的是数据输入与输出的模块。
平台需要提供方便的数据输入接口，允许用户通过上传图像的方式进行去雾处理。
对于处理后的图像，平台要提供相应的数据输出接口，允许用户将去雾后的图像下载保存。
2. 直方图分析基于直方图的图像去雾方法中，直方图分析是一个关键的步骤。
平台需要设计相应的直方图分析模块，能够对上传的图像进行直方图的计算和分析。
通过对图像直方图的分析，平台能够得到图像的亮度分布情况，为后续的去雾处理提供依据。
3. 去雾算法实现在直方图分析的基础上，基于直方图的图像去雾平台需要设计相应的去雾算法实现模块。
根据图像直方图的分析结果，平台会选择合适的去雾算法进行处理，以消除图像中的雾气影响。
4. 参数调节与优化基于直方图的图像去雾平台还需要考虑参数调节与优化的模块。
不同的图像去雾算法可能会有不同的参数设置，平台需要根据实际情况提供相应的参数调节接口，让用户可以根据不同的需求和图像特点进行参数调节，以获得更加满意的去雾效果。
基于暗原色先验的图像去雾算法研究的开题报告
基于暗原色先验的图像去雾算法研究的开题报告一、研究背景及意义近年来，图像去雾是计算机视觉领域中备受关注的研究方向之一。
由于许多自然场景中存在着雾、烟雾等气溶胶，这些气溶胶对于图像质量和可视性的影响巨大。
因此，如何去除这些噪音并恢复清晰的图像，对于提高图像的质量和可视性具有重要意义。
图像去雾算法的研究和应用在计算机视觉、计算机图形学、遥感图像处理等领域广泛应用。
目前，已经有许多图像去雾算法被提出，如单尺度Retinex、Dark Channel Prior、全自动物理模型、分层反卷积等。
但是，在实际应用中，这些算法仍然存在以下几个问题：去雾效果不理想、存在较大的计算复杂度和较大的计算误差等问题。
因此，如何提出一种高效、准确、实用的图像去雾算法，是当前研究的重点。
二、研究目标和内容本文的研究目标是基于暗原色先验的图像去雾算法的研究，旨在解决现有算法的不足，提高去雾算法的准确性和效率。
具体研究内容包括：1. 基于暗原色的理论研究：分析暗原色与气溶胶之间的物理关系，研究暗原色先验在图像去雾中的作用和作用机理。
2. 基于暗原色先验的图像去雾算法设计：基于暗原色先验，设计一种新型的去雾算法，包括暗通道先验、暗原色先验和模糊先验等关键步骤。
3. 算法实现与优化：设计并实现基于暗原色先验的去雾算法，利用图像处理的相关技术对算法进行优化和改进，降低算法的时间复杂度和计算误差。
4. 算法评价：选取不同的数据集和评价指标，对所提出的算法进行定量和定性评价。
与现有的各种算法进行对比分析，检验本文算法的可行性和效果。
三、预期研究成果1. 基于暗原色先验的图像去雾算法：提出一种全新的图像去雾算法，以暗原色先验为主要思想，采用暗通道先验、模糊先验等关键步骤实现图像去雾。
2. 算法的优化和改进：利用图像处理技术和优化算法，降低算法的复杂度和误差，提高算法的运行速度和准确性。
3. 算法的应用分析：对算法的实际应用进行分析，如在图像处理、计算机视觉、计算机图形学等领域的应用。
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。
图像去雾设计报告
课程设计——图像去雾一、设计目的1、通过查阅文献资料，了解几种图像去雾算法，；2、理解和掌握图像直方图均衡化增强用于去雾的原理和应用；3、理解和掌握图像退化的因素，设计图像复原的方法；4、比较分析不同方法的效果。
二、设计容采用针对的有雾图像，完成以下工作：1、采用直方图均衡化方法增强雾天模糊图像，并比较增强前后的图像和直方图；2、查阅文献，分析雾天图像退化因素，设计一种图像复原方法，比照该复原图像与原始图像以及直方图均衡化后的图像；3、分析实验效果；4、写出具体的处理过程，并进展课堂交流展示。
三、设计要求1、小组合作完成；2、提交报告〔*.doc〕、课堂交流的PPT〔*.ppt〕和源代码。
四、设计原理〔一〕图像去雾根底原理1、雾霭的形成机理雾实际上是由悬浮颗粒在大气中的微小液滴构成的气溶胶，常呈现乳白色，其底部位于地球外表，所以也可以看作是接近地面的云。
霭其实跟雾区别不大，它的一种解释是轻雾，多呈现灰白色，与雾的颜色十分接近。
广义的雾包括雾、霾、沙尘、烟等一切导致视觉效果受限的物理现象。
由于雾的存在，户外图像质量降低，如果不处理，往往满足不了相关研究、应用的要求。
在雾的影响下，经过物体外表的光被大气中的颗粒物吸收和反射，导致获取的图像质量差，细节模糊、色彩暗淡。
2、图像去雾算法图像去雾算法可以分为两大类：一类是图像增强；另一类是图像复原。
图1-1介绍了图像去雾算法的分类:图1-1去雾算法分类从图像呈现的低亮度和低比照度的特征考虑，采用增强的方法处理，即图像增强。
比较典型的有全局直方图均衡化，同态滤波，Retine* 算法，小波算法等等。
基于物理模型的天气退化图像复原方法，从物理成因的角度对大气散射作用进展建模分析，实现场景复原，即图像复原。
运用最广泛、最权威的是由何凯明等人提出的暗通道先验的方法。
〔1〕图像增强技术为了改善视觉效果或者便于人们对图像的判别和分析，根据图像的特征采取简单的改善方法或者加强特征的措施叫做图像增强。
数字图像去雾算法研究毕业论文
毕业论文(设计) 题目数字图像去雾算法研究学生姓名学号院系计算机与软件学院专业计算机科学与技术指导教师声明本人郑重声明：1、持以“求实、创新”的科学精神从事研究工作。
2、本论文是我个人在导师指导下进行的研究工作和取得的研究成果。
3、本论文中除引文外，所有实验、数据和有关材料均是真实的。
4、本论文中除引文和致谢的内容外，没有抄袭其他人或其他机构已经发表或撰写过的研究成果。
5、其他同志对本研究所做的贡献均已在论文中作了声明并表示了谢意。
作者签名：日期：目录1 引言 (1)2 图像去雾算法 (1)2.1 基于光照分离模型的图像去雾算法 (2)2.1.1 算法概述 (2)2.1.2 同态滤波 (3)2.1.3 模型简介 (3)2.1.4 偏微分方程求解 (4)2.2 基于直方图均衡化的图像去雾算法 (7)2.2.1 算法概述 (7)2.2.2 直方图修正技术的基础 (7)2.2.3 直方图的均衡化 (8)2.2.4 直方图均衡化的算法步骤 (9)2.3 基于暗原色先验的图像去雾算法 (10)2.3.1 算法概述 (10)2.3.2 已有雾成像模型 (10)2.3.2 暗原色先验 (11)2.3.3 暗原色先验去雾算法分析 (11)3 数字图像去雾系统的设计 (12)3.1 开发工具—MATLAB (12)3.2系统设计 (13)3.3 菜单设计 (13)3.4 模块设计 (13)3.5 界面设计 (14)3.5.1 界面设计原则 (14)3.5.2 界面设计步骤 (14)4 数字图像去雾系统的实现 (19)4.1图片打开模块 (19)4.2基于光照分离模型的图像去雾模块 (19)4.2.1 同态滤波及光照分离代码 (19)4.2.2 去雾效果图 (21)4.2.3 结果分析 (21)4.3基于直方图均衡化的图像去雾模块 (22)4.3.1 代码 (22)4.3.2 去雾效果图 (23)4.3.3 结果分析 (23)4.4基于暗原色先验的图像去雾模块 (24)4.4.1代码 (24)4.4.2 去雾效果图 (25)4.4.3 结果分析 (26)4.5图片保存模块 (26)5 系统运行效果 (27)5.1 整体界面运行效果 (27)5.2 文件打开运行效果 (27)5.2 基于光照分离模型图像去雾效果图 (28)5.3直方图均衡化图像去雾效果图 (29)5.4基于暗原色先验的去雾效果图 (30)5.5文件保存界面效果图 (30)6 结论 (31)数字图像去雾算法研究摘要：图像去雾是指运用一定的模型或算法，对已经雾化的图像进行处理，达到还原图像本来特征的过程。
图像去雾前期报告
河北工业大学本科毕业设计（论文）前期报告毕业设计（论文）题目：图像去雾算法的研究专业：自动化专业学生信息：指导教师信息：教师号姓名职称报告提交日期：1.文献综述雾是一种常见的自然现象，它会使大气的能见度降低，景物图像发生退化，在雾天拍摄的图像内容模糊，对比度下降，这将会严重影响户外图像采集与处理，使工作无法正常进行。
因此，对这种自然现象引起的图像质量下降展开图像信号处理与研究具有普遍意义。
另一方面，由于计算机技术的迅猛发展，计算机技术的运算速度越来越快，图像处理系统的价格日益下降，随着计算机视觉与图像处理技术的快速发展，户外视觉系统的研究与应用也在飞速增长。
从而图像处理技术得以广泛用于科学和工程领域，为了保证视觉系统全天候正常工作，就必须使系统适应各种天气状况，而雾天图像对比度和颜色的会发生退化，导致这些系统无法正常工作。
因此，研究如何对尘雾等恶劣天气下获得退化图像进行有效的处理，对大气退化图像的复原，和景物细节信息的增强有着非常重要的现实意义，本论文展开了雾天天气下的景物清晰化技术的讨论，雾天图像的清晰化技术有可能对其他恶劣天气下的图像清晰化技术起到促进作用，此方面技术的研究有着很大的前景，图像处理科学与技术逐步向其他领域渗透是必然的。
2.课题研究的发展状况本课题主要研究图像去雾的算法，目前，各个文献提出的图像去雾处理的方法有很多，一般分为以下几种：第一类是常规图像增强算法，图像增强分为图像颜色增强和图像对比度增强，图像颜色增强主要通过颜色恒常算法和色调映射算法，例如，图像亮度曲线调节，图像亮度线性拉伸，直方图均衡化，伽马算法。
图像增强算法主要有频率域图像锐化算法，基于掩膜的图像锐化算法等。
这类算法没有考虑雾天大气对图像的影响。
第二类是基于大气退化物理模型的方法，这种方法需要获得额外信息，例如有的方法需要利用专用的已经标定的雷达装置获得深度信息，然后利用图像数据和深度信息来求物理模型的参数，然后把参数带入退化模型，才能求出估计图像。
基于直方图的图像去雾平台的设计与实现
基于直方图的图像去雾平台的设计与实现随着现代科技的发展，数字图像成为了人们生活和工作中不可或缺的重要元素。
然而，在实际应用中，由于各种物理、化学、气象等因素的影响，数字图像中常常会存在一定程度的雾霾现象，导致图像质量下降，影响人们对图像内容的理解和分析，进而影响决策的准确性。
因此，针对数字图像中存在的雾霾现象，提出一种能够有效去除雾霾的技术方案至关重要。
图像去雾是指通过对雾霾图像进行处理，消除或降低雾霾对图像内容的影响，以提高图像质量的处理过程。
在过去的几十年里，已经涌现了很多种基于不同原理的图像去雾技术，如天空模型、暗通道先验、多尺度算法等。
其中，基于直方图的图像去雾技术因其简单高效，易于实现和扩展，成为了研究热点之一。
基于直方图的图像去雾技术的主要思路是：根据图像各像素点的颜色值，构造出其在灰度值上的直方图，进而通过对直方图的分析和处理，得到图像中的雾浓度信息，进而对图像进行逐像素逐通道地去雾处理。
这种技术可以适用于不同领域的图像去雾，如航拍图像、自然景观图像、视频图像等。
1、图像预处理图像预处理是重要的一步，可通过滤波技术或配准算法对图像进行平滑或校正。
在预处理中，需要将原始图像进行灰度化处理，并通过直方图统计算法得到原始图像的灰度值分布情况，以准确分析和计算雾浓度信息。
2、雾浓度信息计算根据灰度直方图分析原理，可以得到雾浓度与图像背景的比例有关，进而计算出图像中每个像素点的雾浓度信息。
通常通过对灰度直方图进行双峰拟合、概率滤波等方式进行雾浓度信息的提取。
3、去雾算法实现基于直方图的去雾算法主要有两种：第一种是直方图拉伸法，通过拉伸灰度直方图，增加图像的对比度以减少雾效应。
第二种是直方图均衡化法，通过对图像的像素值进行重新分配，增强图像整体的亮度和对比度。
这两种算法可以相结合，得到更好的去雾效果。
4、性能优化和平台实现在实现过程中，需要针对不同场景选择最优算法和算法参数，并进行性能优化和算法调试。
基于 DSP 的同时偏振图像去雾系统设计
求解过程涉及到多次加减运算。 由于S0,S1, S2和参数为浮点数， 所以使用DSP浮点运算; 涉及5次 乘法运算，求解浮点乘法运算占 据大量内存空间; 涉及两次除法 运算，需要DSP专用除法指令 SUBC来计算。
图像处理的硬件系统设计
图像处理硬件总体系统设计 DSP选型 DSP电路设计实现
图像处理硬件总体系统设计
DSP芯片TMS320C6713内部有专用DDR2 SDRAM内存接口，支持与32位的DDR2 SDRAM 存储器进行信号传输。由于算法运算复杂且计算 量大，图像数据以数组形式保存在 DDR2 存储器 中，可有效节省计算时间。
2
EMIFA接口设计实现
EMIF是DSP进行数据传输处理的重要接口之一， 可以实现芯片与外部存储器进行数据传输处理。 C6713的EMIFA其总线宽度为32位，数据吞吐量较快， 可以访问SRAM（随机）, ROM只读, FLASH,FPGA 等多种外部存储器。
02 大气衰减过程中大气和目 标会产生偏振特性，利用基于 偏振信息的大气衰减模型进行 图像去雾具有去雾效果好，算 法实现简单的特点。
03 基于 DSP 多图高速处理 系统，使用DSP+FPGA（现 场可编程逻辑门阵列 ） 的结 构设计，具有数据运算能力 强，集成度高的优势。
雾天图像特征
1. 空气质量主要依据大气粒子浓度进行区别。空气质 量较差时，空气中弥漫着大量粒子，光波在其中穿梭会 发生吸收和散射现象，使得空气中物体亮度较低，不易 被观察。从而影响图像采集亮度和清晰度；
偏振相机光学模型及表述
偏振相机光学模型
利用三分束同时成像偏振模型，光经由 分光棱镜进行折射，分别被 0 度、45 度和 90 度的CCD光学传感器捕获，并输出偏振 图像，从而得到 3 个Stokes矢量，再由3 个 参数矢量即可完成偏振信息的求解过程。
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。
包含天空图像的去雾算法研究
包含天空图像的去雾算法研究近年来,环境污染已导致中国大部分城市雾霾天气严重。
在这些雾霾区域拍摄的图像一般都比较模糊灰暗,如何将雾霾从图像中去除,使图像尽量提高清晰度,是一个非常有意义,且具有广阔应用前景的研究课题。
所涉及到的研究领域,如无人机等设备在航空航天领域的目标检测、识别和跟踪,自动驾驶,以及日常生活中使用数码拍摄设备的图像美化等,皆与此课题相关。
为了更好解决去雾工作中的雾霾及色彩昏黄的问题,研究者们提出了一些基于近距离镜头的去雾方法。
然而,这些方法对于远距离拍摄,遥远的区域(背景)和天空区域较难恢复。
因为远距离物体的辐射被大气中大量的浑浊介质逐渐衰减,而当前尚未有标准来估计介质的浓度,这使得远景图像,尤其是包含天空图像的恢复成为一个具有挑战性的问题。
为解决以上问题,本论文提出两种图像去雾方法,尤其是针对包含天空区域的图像去雾。
本文的研究工作主要包括:(1)目前大多数的去雾方法都不能很自然地恢复远景图像,特别是天空区域的恢复。
为了解决这一问题,我们提出了一种基于自适应天空的软分割去雾方法来有效地恢复包含天空的远景图像。
本方法是基于亮度模型和暗通道先验模型估计的传输值,在软分割的分割权重基础上融合为一个传输图。
亮度模型估计的传输值主要贡献是对天空区域,而暗通道先验模型主要贡献在前景区域,并且通过对天空区域的检测,调整全局大气光以适应真实的光线。
本文通过与其他方法对比,更适合处理远景雾霾图像,并结合用户研究和客观评价表明了该方法在保留视觉真实性的同时,也对图像中的雾霾,尤其是天空中的雾霾,进行了有效地去除。
(2)现有的雾霾去除方法很难恢复晴朗的天空。
我们使用循环生成对抗网络框架构建端到端模型,使用两个数据集训练模型,其中包括一组不对应数据集和一组对应数据集。
不对应数据集是由真实室外不对应图像组成,其中包括蓝色晴天图像和重雾图,由循环一致和图像逼真化正则损失约束优化模型,使得图像能生成蓝色的天空。
-暗原色去雾霾处理c
北京航空航天大学数字图像处理–课程设计报告图像去雾霾１１１５１５班（１１１５１２０１）２０１４.６.２７1.实现目标1、算法功能雾霾是特定气候条件与人类活动相互作用的结果。
高密度人口的经济及社会活动必然会排放大量细颗粒物，一旦排放超过大气循环能力和承载度，细颗粒物浓度将持续积聚，此时如果受静稳天气等影响，极易出现大范围雾霾。
2、技术指标去雾霾方式是推测每一个像素点的雾霾浓度，将其去除。
现实中给我们的印象是，在雾霾天气下，近距离的物体看得比较清，雾霾的浓度小；远距离的物体看不清，雾霾的浓度大。
可以说，雾霾图像=清晰图像+雾霾浓度。
因此，为了准确恢复清晰图像，我们必须估计图像中物体所处位置的雾霾浓度，这是高性能去雾霾技术的关键所在。
2.研究现状分析1、国内外研究现状目前，国内外对于图像去雾的方法主要分为两大类，一类是基于大气退化物理模型的方法, 即从物理成因的角度对大气散射作用进行建模分析，进而得到场景深度模型，实现场景复原，另一类是基于图像增强的方法[，也就是单纯从图像的角度考虑，无须借助其他设备或者参考图像等辅助信息，直接利用图像增强方法改善图像质量，达到降低雾影响的目的。
2、目前存在的问题第一类方法一般需要复杂的建模过程，有些甚至还需要额外的特殊设备，或者需要无雾的图像作为参考，实现过程比较困难。
3、算法描述基于暗原色先验的单幅图像去雾算法（使用opencv）首先求出每个像素RGB分量中的最小值，存入一副和原始图像大小相同的灰度图中，然后再对这幅灰度图进行最小值滤波，滤波的半径由窗口大小决定，一般有WindowSize = 2 * Radius + 1; ．根据雾图成型模型，求出A，t(x)带入求出J即可。
暗原色先验是通过对户外无雾图像的观察得出的：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。
公式描述：J = ( I - A)/t + A其中I(X)就是我们现在已经有的图像（待去雾的图像），J(x)是我们要恢复的无雾的图像，A是全球大气光成分，t(x)为透射率。
图像复原—去雾总结报告
方法三：同方法二，将横轴梯度值进行 了归一化，分别在RGB，HSV，HSI， Lab，yCbCr五个颜色空间进行统计。
利用均值和中值方法提取背景
均值：分别对图像数据库中每个场景点 的图像利用均值方法进行背景提取，得 到每个场景点的背景。
中值：分别对图像数据库中每个场景点 的图像利用中值方法进行背景提取，得 到每个场景点的背景。
问题：得到的图像是灰度图像，并且保 存时候图像大小格式发生变化，无法提 取前景。
Author:Jean-philippe Tarel; Nicolas hautiere From:LEPSIS France Publish:ICCV 2009 本方法可以用于彩色和灰度有雾图像的能见度提高。
最大的优点是速度快。复杂度是图像像素数的线性函 数。主要是利用滤波器方法来推算出大气散射函数， 进而通过反解求出能见度提高的图像。
建视频和图像数据库
视频：正常场景和有雾场景下，五个拍摄点， 每个点分为远景、中景、近景。视频格式avi， 帧速率为30帧/秒。大小为1920*1080和 1440*1080。
图片：将视频每个场景下的视频拆分为图片。 并将其按比例缩小获得有雾和无雾两个图像数 据库，有雾为13776张，无雾为12876张。大小 为432*324和480*270，格式为bmp。
大气物理模型
I (x) J (x)t(x) A(1 t(x))
利用DCP 先验，能够快速估计出大气传输函数 t，进而求解清晰图像J。
算法非常简单，去雾效果很理想。 很多算法都是基于DCP 的改进算法。
平滑大气传输函数采用soft matting 的思路，效 果较好但是复杂度过大。
对于没有大气光，或者景物在本质上同空气层 接近并且没有阴影覆盖其上时，暗原色先验效 果不好。
面向有损压缩的视频图像的去雾算法的开题报告
面向有损压缩的视频图像的去雾算法的开题报告一、选题背景随着数字技术的飞速发展，视频技术已经成为了人们日常生活和社会经济发展中越来越重要的组成部分。
现在，视频技术已广泛应用于电视广播、电影制作、视频监控、远程教育和视频会议等多个领域。
然而，由于传输、压缩和储存等原因，视频图像中常常存在着大量的噪点和雾霾，这在一定程度上限制了视频图像的质量和清晰度。
因此，如何高效、可靠地去除视频图像中的雾霾，成为了视频技术发展中亟待解决的问题。
二、研究目的和意义目前，已经有很多学者提出了各种各样的去雾算法，如暗通道先验模型、无参加模型、基于雾霾模型的方法等等。
这些算法在一定程度上可以改善视频图像的质量，但是，这些算法都是面向无损压缩的视频图像设计的，对于有损压缩的视频图像去雾，则很难达到预期的效果。
因此，本文将针对有损压缩的视频图像进行研究，旨在提出一种高效、可靠的去雾算法，以提高有损压缩视频图像的质量和清晰度，为视频技术的发展提供基础理论和技术支持。
三、研究内容及方法本文将分为以下几个部分：1. 分析有损压缩视频图像中雾霾的特点和特征，探究有损压缩对雾霾去除效果的影响。
2. 综合各种去雾算法的优点和不足，提出适用于有损压缩视频图像的去雾算法，设计算法的框架和流程图，明确各模块的功能和实现方法。
3. 实验验证和评估提出的算法的效果和性能，将其与已有算法进行对比和分析，得出结论和总结。
四、预期成果及应用前景本文预计可以提出一种高效、可靠的面向有损压缩视频图像的去雾算法，实现对有损压缩视频图像中雾霾的去除，并且在性能和效果方面具有较大的优势。
这些成果可以为视频技术的发展提供基础理论和技术支持，也可以为视频监控、远程教育、视频会议等领域提供更好的图像质量和清晰度，具有广泛的应用前景。
数字图像处理课程设计(图像去雾)
数字图像处理课设题目：图像去雾学院：信息与电气工程学院专业：电子信息工程班级：姓名：学号：指导教师：哈尔滨工业大学（威海）年月日目录一 .课程设计任务 (3)二 .课程设计原理及设计方案................................................................................................... 错误！未定义书签。
三 .课程设计的步骤和结果 (6)四 .课程设计总结 (8)五 .设计体会 (9)六 .参考文献..................................................................................................................................................... 错误！未定义书签。
一. 课程设计任务由于大气的散射作用，雾天的大气退化图像具有对比度低、景物不清晰的特点，给交通系统及户外视觉系统的应用带来严重的影响。
但由于成像系统聚焦模糊、拍摄场景存在相对运动以及雾天等不利环境，使得最终获取的图像往往无法使用。
为了解决这一问题，设计图像复原处理软件。
要求完成功能：1、采用直方图均衡化方法增强雾天模糊图像，并比较增强前后的图像和直方图；2、查阅文献，分析雾天图像退化因素，设计一种图像复原方法，对比该复原图像与原始图像以及直方图均衡化后的图像；3、设计软件界面二. 课程设计原理及设计方案2.1设计原理在雾、霾等天气条件下 , 大气中悬浮的大量微小水滴、气溶胶的散射作用导致捕获的图像严重降质 , 随着物体到成像设备的距离增大 , 大气粒子的散射作用对成像的影响逐渐增加 . 这种影响主要由两个散射过程造成 : 1) 物体表面的反射光在到达成像设备的过程中 , 由于大气粒子的散射而发生衰减 ;2) 自然光因大气粒子散射而进入成像设备参与成像 . 它们的共同作用造成捕获的图像对比度、饱和度降低 , 以及色调偏移 , 不仅影响图像的视觉效果 , 而且影响图像分析和理解的性能 .在计算机视觉领域中 ,常用大气散射模型来描述雾、霾天气条件下场景的成像过程 .Narasimhan等给出雾、霾天气条件下单色大气散射模型(Monochrome atmospheric scat-tering model), 即窄波段摄像机所拍摄的图像灰度值可表示为（ 1）I /A e d1ed式中 , x为空间坐标 , A表示天空亮度 (Skylight),ρ为场景反照率 , d 为场景的景深 ,β为大气反射系数。
基于直方图的图像去雾平台的设计与实现
基于直方图的图像去雾平台的设计与实现一、引言随着现代科技的不断发展，数字图像处理技术已经得到了广泛的应用。
图像去雾作为图像增强的一种重要技术，在无人机航拍、视频监控、自动驾驶、遥感图像等领域具有重要的应用价值。
图像去雾的目的是通过尽可能准确的恢复被雾气遮挡的图像信息，提高图像的清晰度和可视性。
传统的图像去雾算法通常是基于颜色和深度信息或者纹理信息来实现的，这些方法在特定场景下效果可能不佳，而且计算复杂度相对较高。
基于直方图的图像去雾算法相对于传统方法来说，具有更快的计算速度和更好的效果，因此受到了越来越多研究者的关注。
本文将介绍一种基于直方图的图像去雾算法，并设计和实现一个图像去雾平台，以实现对雾霾图像的去除和改进，提高图像的质量和可视性。
二、基于直方图的图像去雾算法原理基于直方图的图像去雾算法是一种通过对图像的直方图进行分析和处理来恢复图像清晰度的方法。
其原理主要包括以下几个步骤：1. 直方图均衡化：首先对原始图像进行直方图均衡化处理，以增强图像的对比度和亮度。
2. 雾密度估计：根据直方图均衡化后的图像，通过对比原始图像和均衡化后的图像来估计雾的密度。
3. 雾遮挡估计：根据雾的密度估计，计算图像中每个像素点的雾遮挡值，用于去除雾气。
4. 去雾处理：根据雾遮挡值和雾密度对原始图像进行去雾处理，恢复图像的清晰度。
基于直方图的图像去雾算法通过对图像的直方图进行改进和分析，实现了对雾霾图像的快速去除和改进，具有一定的计算效率和较好的效果。
四、图像去雾平台实现基于上述设计，我们基于Python语言和OpenCV库实现了一个简单的图像去雾平台。
下面给出该平台的部分核心代码：```pythonimport cv2import numpy as npdef hist_equalization(img):img_yuv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2YUV)img_yuv[:,:,0] = cv2.equalizeHist(img_yuv[:,:,0])img_output = cv2.cvtColor(img_yuv, cv2.COLOR_YUV2BGR)return img_outputdef fog_density_estimate(img):# 雾密度估计算法# ...return fog_density五、总结本文介绍了基于直方图的图像去雾算法的原理，设计和实现了一个简单的图像去雾平台。
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课程设计——图像去雾一、设计目的1、通过查阅文献资料，了解几种图像去雾算法，；2、理解和掌握图像直方图均衡化增强用于去雾的原理和应用；3、理解和掌握图像退化的因素，设计图像复原的方法；4、比较分析不同方法的效果。
二、设计内容采用针对的有雾图像，完成以下工作：1、采用直方图均衡化方法增强雾天模糊图像，并比较增强前后的图像和直方图；2、查阅文献，分析雾天图像退化因素，设计一种图像复原方法，对比该复原图像与原始图像以及直方图均衡化后的图像；3、分析实验效果；4、写出具体的处理过程，并进行课堂交流展示。
三、设计要求1、小组合作完成；2、提交报告（*.doc）、课堂交流的PPT（*.ppt）和源代码。
四、设计原理（一）图像去雾基础原理1、雾霭的形成机理雾实际上是由悬浮颗粒在大气中的微小液滴构成的气溶胶，常呈现乳白色，其底部位于地球表面，所以也可以看作是接近地面的云。
霭其实跟雾区别不大，它的一种解释是轻雾，多呈现灰白色，与雾的颜色十分接近。
广义的雾包括雾、霾、沙尘、烟等一切导致视觉效果受限的物理现象。
由于雾的存在，户外图像质量降低，如果不处理，往往满足不了相关研究、应用的要求。
在雾的影响下，经过物体表面的光被大气中的颗粒物吸收和反射，导致获取的图像质量差，细节模糊、色彩暗淡。
2、图像去雾算法图像去雾算法可以分为两大类：一类是图像增强；另一类是图像复原。
图1-1介绍了图像去雾算法的分类:图1-1 去雾算法分类从图像呈现的低亮度和低对比度的特征考虑，采用增强的方法处理，即图像增强。
比较典型的有全局直方图均衡化，同态滤波，Retinex 算法，小波算法等等。
基于物理模型的天气退化图像复原方法，从物理成因的角度对大气散射作用进行建模分析，实现场景复原，即图像复原。
运用最广泛、最权威的是由何凯明等人提出的暗通道先验的方法。
（1）图像增强技术为了改善视觉效果或者便于人们对图像的判别和分析，根据图像的特征采取简单的改善方法或者加强特征的措施叫做图像增强。
图像增强可分为两大类：频率域法和空间域法。
空间域处理主要包括：点处理，模块处理即领域处理。
频率域处理主要包括：高、低通滤波、同态滤波等等。
图像增强可分为两大类：频率域法和空间域法。
空间域处理主要包括：点处理，模块处理即领域处理。
频率域处理主要包括：高、低通滤波、同态滤波等等。
（2）图像复原技术从广义上讲，图像复原是一个求逆问题，逆问题经常存在非唯一解，甚至无解。
图像复原的目的是将所观测到的退化图像恢复到退化前的原始图像，这种恢复过程在很多图像处理中的应用十分重要。
为了更好的对图像复原的理解，图1-2为图像复原的流程图：图1-2 图像复原流程图其中g(x,y)为降质图像函数，f(x,y)为真实图像函数。
图像复原技术可以分为以下几类：1）在给定退化模型条件下，分为无约束和有约束两大类。
2）根据是否需要外界干预，分为自动和交互两大类。
3）根据处理所在的域，分为频率域和空间域。
（二）从图像增强角度去雾基于直方图均衡化的算法以概率论为基础，用灰度变换达到图像增强的目的，是图像增强中最常用的算法之一。
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集中的某个灰度区间变成在全部灰度范围内的均匀分布。
1、图像灰度直方图定义一：一个灰度级在范围[0,L-1]的数字图像，其直方图是一个离散函数n是图像的像素总数，是滴k 个灰度级，。
定义二：一个灰度级在范围[0,L-1]的数字图像，其直方图是一个离散函数由于的增量是1，直方图可以表示为：即图像中不同灰度级像素的出现次数。
2、直方图变换的理论基础设连续图像的概率分布为：其中r为灰度其中A为图像的面积。
均衡化过程分析：设r和s分别表示原图像灰度级和经直方图均衡化后的图像灰度级，为便于讨论，对r和s进行归一化，使：；对于一幅给定的图像，归一化后灰度级分布在范围内。
对[0,1]区间内的任意一个r值进行如下变换：该变换式应满足条件：（1）对于，有（2）在区间内从s到r的反变换用下式表示r的概率密度为；s的概率密度可由求出假定变换函数为式中：w是积分变量，而就是r的累积分布函数。
下图为直方图均衡化的过程，体现了“均衡”的含义：即概率密度的均匀。
(a)是某一图像的的灰度分布(b)是该图进行直方图均衡化后的灰度分布图1-3 图像灰度分布给出灰度级在图像中出现的概率密度统计在MATLAB中，imhist 函数可以显示一幅图像的直方图。
其常见调用方法如下：imhist(I)其中I是图像矩阵，该函数返回一幅图像，显示I的直方图。
通过把原图像的直方图通过变换函数修正为分布比较均匀的直方图，从而改变图像整体偏暗或整体偏亮，灰度层次不丰富的情况，这种技术叫直方图均衡化。
在MATLAB中，用于直方图均衡化的函数是histeq，它的常见调用方式如下：J=histep(I)其中，I为输入的原图像，J是直方图均衡化后的图像。
3、直方图均衡化的算法步骤直方图均衡化的算法步骤如下：1）列出原始图像和变换后图像的灰度级：，,其中是灰度级的个数；2）统计原图像各灰度级的像素个数;3）计算原始图像直方图：,N为原始图像像素总个数；4）利用灰度变换函数计算变换后的灰度值，并四舍五入：；5）确定灰度变换关系,根据此将原图像的灰度值修正为统计变换后各灰度级的像素个数；6）计算变换后图像的直方图：。
图1-4 直方图均衡化示意图4、直方图均衡化的优缺点（1）优点：操作相当直观并且为可逆操作，如果已知均衡化函数，那么就可以恢复原始的直方图，并且计算量也不大。
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。
（2）缺点：变换后图像的灰度级减少，某些细节消失；某些图像，如直方图有高峰，经处理后对比度不自然的过分增强。
（二）从图像复原角度去雾说到图像去雾，就不得不提到由何恺明博士等人提出的基于暗通道的图像去雾算法。
这个算法因其新颖的思路和理想的效果而广受关注，相关论文也曾于2009年荣获CVPR最佳论文奖，同时也是该奖设立以来，首次由亚洲学者获此殊荣。
随着大气污染的日益严重，设法改善自动获取的图像质量其意义不言而喻。
另一方面，随着数码设备的普及，消费类电子产品的市场也催生出许多新的需求，其中人们对所拍照片质量的修正和优化就是一个显而易见的需求。
首先对于有雾气象状况下的大气物理退化模型，如图1-5所示：图1-5 大气物理退化模型通过估算参数，反演退化过程，获得退化前的场景清晰图像。
场景目标反射光强经过雾区，会受到雾霾颗粒的强散射和吸收作用，到达探测器的光强会受到影响。
1、暗通道概念在绝大多数非天空的局部区域里，某些像素总会有至少一个颜色通道具有很低的之。
换言之，该区域光强度的最小值诗格很小的数。
下面给暗通道一个数学定义，对于任意的输入图像J，其暗通道可以用下式表达：其中表示彩色图像的每个通道，表示以像素为中心的一个窗口。
暗通道先验的理论指出也就是说以像素点为中心，分别取三个通道内窗口内的最小值，然后再取三个通道的最小值作为像素点的暗通道的值，如图1-6所示：图1-6 取暗通道值实际生活中造成暗原色中低通道值的因素有很多。
例如，汽车、建筑物和城市中玻璃窗户的阴影，或者是树叶、树与岩石等自然景观的投影；色彩鲜艳的物体或表面，在RGB得三个通道中有些通道的值很低（比如绿色的草地、树木等植物，红色或黄色的花朵、果实或者叶子，或者蓝色、绿色的水面）；颜色较暗的物体或者表面，例如灰暗色的树干、石头以及路面。
总之，自然景物中到处都是阴影活着彩色，这些经无图像的暗原色总是表现出较为灰暗的状态。
暗原色先验是对户外无雾图像库的统计得出的规律。
在不包括天空的绝大部分局部区域，总会存在一些称之为“dark pixels”的像素，至少有一个颜色通道具备很低的强度值。
在被雾干扰的图像里，这些暗像素的强度值会被大气中的白光成分所充斥而变得较高。
2、暗通道去雾的原理首先，在计算机视觉和计算机图形中，下述方程所描述的雾图像形成模型被广泛使用：其中，就是现在已经有的待去雾图像，是要恢复的无雾图像，参数是全球大气光成分，为透射率。
现在的已知条件就是，要求目标值。
根据基本的代数知识可知这是一个有无数解的方程。
只有在一些先验信息基础上才能求出定解。
将上式稍作处理，变形为下式：首先假设在每一个窗口内透射率为常数，将其定义为，并且值已经给定，然后对上式两边求两次最小值运算，得到下式：根据前述的暗原色先验理论有：可推导出把结论带回原式中，得到：这就是透射率的预估值。
透射率还可表示为,为大气的散射系数，该式表明景物光线是随着景物深度按指数衰减的。
在现实生活中，即便是晴天白云，空气中也存在着一些颗粒，因此，看远处的物体还是能感觉到雾的影响。
此外，无得存在让人感到景深的存在，有必要在去雾的时候保留一定程度的雾。
这可以通过在上式中引入一个在[0,1]之间的因子来实现，则上式修正为：上述推论中都是假设全球大气光值是已知的，在实际中，可以借助暗通道图来从有雾图像中获取该值。
具体步骤大致为：1）首先从暗通道图中按照亮度的大小提取最亮的前0.1%像素；2）在原始有雾图像中寻找对应位置上的具有最高亮度的点的值，并以此作为的值。
当考虑投射图值很小时，会导致的值偏大，从而使图像整体向白场过渡，因此一般可以设置一个阈值，当值小于时，令。
因此，最终的图像恢复公式如下：当透射率图过于粗糙时，对应暗通道图中颜色较深的部分边缘明显不协调，为了获得更为精细的透射率图，何凯明提出了“soft matting”方法，能得到非常细腻的结果，但是该算法的一个致命弱点就是速度慢，所以何在利用导向滤波的方式来获得较好的透射率图过程中使用简单的盒子滤波相应的快速算法。
五、设计步骤（一）基于直方图均衡化的图像去雾算法1、转换为灰度图像后对图像进行直方图均衡由于直方图均衡仅限于灰度图像，所以我们将输入的RGB图像先转变为灰度图像，再进行图像增强。
简要过程如图2-1所示。
图2-1 RGB转灰度图像进行直方图均衡化过程（1）读入图像，将彩色图像进行降维转换成灰度图像；（2）对灰度图像的直方图进行均衡化处理；（3）输出均衡化后的灰色图像。
接下来我们考虑想要得到彩色图像，于是从不同空间对图像进行均衡化处理。
2、在RGB空间对图像进行直方图均衡（流程如图2-2）（1）读入图像，将图像存储于RGB空间；（2）分别对RGB空间的R、G、B三个分量的灰度直方图进行均衡化处理；（3）输出图像。
图2-2 在RGB空间对图像进行直方图均衡3、在HSV空间对图像进行直方图均衡（流程如图2-3）（1）读入图像，将图像由RGB空间转换到HSV空间；（2）对HSV空间饱和度和亮度分量（S、V分量）的灰度直方图进行均衡化处理；（3）将图像由HSV空间转换到RGB空间并输出。