数字图像处理课程设计(图像去雾)
图像去雾算法PPT课件
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2021/3/7
CHENLI
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MATLAB 软件介绍
• 特点：
• 1) 高效的数值计算及符号计算功能，能使用户从繁杂的数学运算分析中 解脱出来；
• 2) 具有完备的图形处理功能，实现计算结果和编程的可视化；
• 3) 友好的用户界面及接近数学表达式的自然化语言，使学者易于学习和 掌握；
• 4) 功能丰富的应用工具箱(如信号处理工具箱、通信工具箱等) ，为用户 提供了大量方便实用的处理工具。
• 2009年CVPR最佳论文作者何凯明博士（2007年清华大学毕业，2011 年香港中文大学博士毕业）首次提出暗通道先验理论。2010年提出引导 滤波算法对滤波效果改进。
• 2011年对暗通道先验理论进行改进。
• 2013年对引导滤波算法进行改进。
• 何凯明主页( /enus/um/people/kahe/ )
2021/3/7
CHENLI
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。
利用Matlab进行图像去雾与增强的技巧
利用Matlab进行图像去雾与增强的技巧引言：随着数字图像处理技术的快速发展，人们对于图像的质量要求也越来越高。
然而，在拍摄或者采集图像时，由于天气、光照等各种原因，图像中常常存在雾霾现象，导致图像质量下降。
因此，图像去雾与增强成为了图像处理领域的重要研究方向。
本文将介绍利用Matlab进行图像去雾与增强的技巧。
一、图像去雾技术1. 传统去雾技术传统的图像去雾技术主要基于图像中的像素信息和颜色分布，通过调整图像的对比度、亮度以及增强局部细节来降低雾霾的影响。
其中，最常用的方法是通过估计全局大气光来进行去雾处理。
具体步骤如下：- 首先，通过计算图像中每个像素的亮度值，选择其中的亮度最大值作为全局大气光的估计值。
- 然后，根据全局大气光的估计值和经验参数，对图像进行调整，降低雾霾的影响。
- 最后，通过调整图像的对比度和亮度，增强图像的细节信息。
2. 基于深度学习的图像去雾技术近年来，随着深度学习的快速发展，基于深度学习的图像去雾技术取得了显著的进展。
与传统方法相比，基于深度学习的方法能够更准确地估计图像中的雾霾密度，并恢复出更清晰的图像。
具体步骤如下：- 首先，构建一个深度卷积神经网络模型，用于学习图像的雾霾特征。
- 然后，通过输入原始图像和雾密度的估计值，使用深度学习模型对图像进行去雾处理。
- 最后，根据去雾处理后的图像，调整图像的对比度和亮度，进一步增强图像的细节和质量。
二、图像增强技术1. 对比度增强对比度是指图像中不同区域之间的亮度差异程度。
对于低对比度的图像，可以使用以下技术来进行增强：- 线性变换：通过调整图像的灰度级分布，使得图像的对比度增加。
- 直方图均衡化：通过对图像的灰度级分布进行变换，使得图像的亮度均匀分布，增强图像的对比度。
- 自适应直方图均衡化：结合图像的局部信息，对图像的灰度级分布进行自适应调整，更好地增强图像的细节。
2. 锐化增强图像的锐化增强是通过增强图像的边缘和细节，使得图像更加清晰和鲜明。
数字图像处理的课程设计
数字图像处理的课程设计一、课程目标知识目标：1. 理解数字图像处理的基本概念，掌握图像的数字化表示方法；2. 掌握图像处理的基本操作，如图像变换、滤波、增强和复原；3. 了解常见的图像分割和特征提取方法，并应用于实际问题；4. 掌握图像压缩的基本原理及常用算法。
技能目标：1. 能够运用图像处理软件进行基本的图像编辑和操作；2. 能够编写简单的数字图像处理程序，实现对图像的基本处理功能；3. 能够运用所学的图像处理方法解决实际问题，如图像去噪、图像增强等；4. 能够对图像进行有效的压缩，以适应不同的应用场景。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对数字图像处理技术的兴趣和热情，激发其探索精神；2. 培养学生的团队合作意识，学会与他人共同解决问题；3. 增强学生的实际操作能力，使其认识到理论与实践相结合的重要性；4. 引导学生关注图像处理技术在日常生活和各领域的应用，提高其科技素养。
课程性质：本课程为高年级选修课程，旨在使学生掌握数字图像处理的基本原理和方法，培养其实际应用能力。
学生特点：学生具备一定的数学基础和编程能力，对图像处理有一定了解，但尚未深入学习。
教学要求：结合学生特点和课程性质，注重理论与实践相结合，以实际应用为导向，提高学生的动手能力和创新能力。
通过本课程的学习，使学生能够达到上述课程目标，为未来进一步学习和研究打下坚实基础。
二、教学内容1. 数字图像基础：包括图像的数字化表示、图像质量评价、颜色模型等基本概念；- 教材章节：第1章 数字图像处理基础2. 图像增强：介绍直方图均衡化、图像平滑、锐化等增强方法；- 教材章节：第3章 图像增强3. 图像复原：涉及图像退化模型、逆滤波、维纳滤波等复原方法；- 教材章节：第4章 图像复原4. 图像分割与特征提取：包括阈值分割、边缘检测、区域生长等分割方法，以及特征点的提取和描述；- 教材章节：第5章 图像分割与特征提取5. 图像压缩：介绍图像压缩的基本原理，如JPEG、JPEG2000等压缩算法；- 教材章节：第6章 图像压缩6. 数字图像处理应用：分析图像处理在医学、遥感、计算机视觉等领域的应用案例；- 教材章节：第7章 数字图像处理应用教学进度安排：1. 数字图像基础（2学时）2. 图像增强（4学时）3. 图像复原（4学时）4. 图像分割与特征提取（6学时）5. 图像压缩（4学时）6. 数字图像处理应用（2学时）三、教学方法为提高教学效果，本课程将采用以下多样化的教学方法：1. 讲授法：教师通过系统的讲解，使学生掌握数字图像处理的基本概念、原理和方法。
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。
-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。
(完整word版)数字图像处理课设
(完整word版)数字图像处理课设专业综合实验报告—-—-数字图像处理专业: 电子信息工程班级：学生姓名：学号：指导教师:年月日设计题目：图像去雾处理一、设计目的由于大气的散射作用，照相机接收到景物反射过来的光线经过了衰减.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。
鉴于图像处理和计算机视觉中有关图像理解、目标识别、目标跟踪、智能导航等领域的很多算法都是假设输入的图像或视频是在理想天气条件下拍摄的，因此有雾图像清晰化就显得格外重要，是目前人们研究的热点问题之一,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。
有雾天气条件下获取的图像对比度低、图像内容模糊不清而且颜色整体偏向灰白色,图像去雾的目的就是恢复有雾图像的对比度和真实色彩，重现在理想天气条件下拍摄的清晰图像。
二、设计内容和要求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;三、设计思路由于图像中存在噪声等干扰，使得图像模糊不清。
可以采用图像增强的方法对原图像处理,使图像变得清晰.而直方图均衡化是一种常用的图像增强的方法。
图像模糊，其图像的像素分布不均匀,采用直方图均衡化的方法使其图像像素分布均匀，从而达到均衡像素分布增强图像的目的。
设计方案在晴朗的天气条件下，洁净的空气一般是由氦气、氧气等气体分子、水蒸汽、微量的固体悬浮颗粒物等成分构成。
在这种大气条件下，从物体表面反射的光线在到达成像设备的过程中,基本不会受大气中各种成分的影响发生散射、吸收、发射等现象，而是直接到达成像设备。
相对在有雾天气条件下获得的图像,在这种理想天气条件获得的图像,我们称之为清晰无雾图像。
而在有雾天气条件下获得的图像模糊不清，图像对比度下降，图像的颜色发生漂移，偏向灰白色。
数字图像处理课设
标准文案专业综合实验报告----数字图像处理专业: 电子信息工程班级:学生:学号:指导教师:年月日设计题目：图像去雾处理一、设计目的由于大气的散射作用，照相机接收到景物反射过来的光线经过了衰减。
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。
鉴于图像处理和计算机视觉中有关图像理解、目标识别、目标跟踪、智能导航等领域的很多算法都是假设输入的图像或视频是在理想天气条件下拍摄的，因此有雾图像清晰化就显得格外重要，是目前人们研究的热点问题之一，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。
有雾天气条件下获取的图像对比度低、图像容模糊不清而且颜色整体偏向灰白色，图像去雾的目的就是恢复有雾图像的对比度和真实色彩，重现在理想天气条件下拍摄的清晰图像。
二、设计容和要求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；三、设计思路由于图像中存在噪声等干扰，使得图像模糊不清。
可以采用图像增强的方法对原图像处理，使图像变得清晰。
而直方图均衡化是一种常用的图像增强的方法。
图像模糊，其图像的像素分布不均匀，采用直方图均衡化的方法使其图像像素分布均匀，从而达到均衡像素分布增强图像的目的。
设计方案在晴朗的天气条件下，洁净的空气一般是由氦气、氧气等气体分子、水蒸汽、微量的固体悬浮颗粒物等成分构成。
在这种大气条件下，从物体表面反射的光线在到达成像设备的过程中，基本不会受大气中各种成分的影响发生散射、吸收、发射等现象，而是直接到达成像设备。
相对在有雾天气条件下获得的图像，在这种理想天气条件获得的图像，我们称之为清晰无雾图像。
而在有雾天气条件下获得的图像模糊不清，图像对比度下降，图像的颜色发生漂移，偏向灰白色。
第3章根据图像增强的去雾方法
第3章基于图像增强的去雾方法3.1 引言图像增强是数字图像处理技术中最为基本的内容之一。
在实际应用中，无论采用何种装置采集的图像，由于噪声、光照、天气等原因，获取的图像视觉效果不理想。
例如，雾天获取的图像模糊不清，难以提取细节信息；一幅户外自然风景图像色彩失真严重，视觉效果较差；夜间拍摄的图像，由于光线较暗，图像对比度低，暗处景物难以辨识等。
图像增强技术的目的是将图像转化为一种更适合于人或计算机进行分析处理的形式，通过相关算法的处理，使图像的动态范围扩大，拉伸图像对比度，突出图像中研究者感兴趣区域的细节信息，为图像的进一步处理和分析奠定基础。
雾天图像可以看作是清晰图像中引入了低频噪声，图像的灰度集中分布在某个区域，图像的对比度低，视觉效果较模糊。
图像去雾的目的主要是去除图像中的噪声(即雾)，提高图像的对比度，从而恢复出清晰的无雾图像。
基于图像增强的去雾技术以其方法简单、有效而得到较为广泛的应用。
本章主要研究图像增强技术中常用的直方图均衡、同态滤波、小波变换方法在图像去雾中的应用，重点研究基于Retinex理论的图像去雾算法，介绍Retinex算法中的单尺度、多尺度以及带彩色恢复的Retinex算法。
通过对各算法原理的研究和实验结果对比分析，总结各算法的优势与不足。
3.2 基于直方图均衡化的雾天图像增强技术直方图是多种空间处理技术的基础。
图像的直方图是图像的重要统计特征，是表示一幅数字图像中每一灰度级与该灰度级出现的频数间的统计关系。
直方图均衡化是传统的图像增强理论中常用的方法，图像中原本灰度级集中的区域经直方图均衡处理后均匀分布，从而增大反差，使图像细节清晰，它的根本目的是改善图像的对比度。
直方图均衡分为全局直方图均衡和局部直方图均衡。
全局直方图均衡主要是通过拉伸图像灰度值的动态范围达到图像整体对比度增强，局部直方图均衡化是针对图像内部细节进行增强处理从而达到图像局部对比度增强。
直方图在软件中计算简单，而且有助于商用硬件的实现，因此已成为实时图像处理的一种流行工具。
一种简单快速的图像去雾算法
一种简单快速的图像去雾算法今天，随着人工智能技术的飞速发展，信息处理领域取得了巨大的成就。
算法在多种信息处理领域中起着重要作用，其中包括图像处理领域。
图像去雾是图像处理的热点研究方向之一，在获取清晰的图像中发挥着至关重要的作用。
目前，一些去雾算法具有一定的精度，但是它们需要大量的计算量，而且往往不能及时实现。
因此，研究一种新的、简单而快速的图像去雾算法，对实时处理大规模去雾任务具有重要意义。
为此，该文提出了一种基于自适应局部补偿（ALC）的快速去雾算法。
该算法主要有以下几个步骤：（1）基于空间相关性的暗雾分割，（2）采用ALC的模型拟合方法，（3）贝叶斯去噪算法消除噪声，（4）重建恢复清晰的雾化图像。
首先，我们对原始图像进行处理，并基于空间相关性进行雾分割，以得到雾和非雾图像。
然后，我们针对去雾区域使用ALC模型拟合，从而得到较高的失真修复率和较低的耗费时间。
在噪声消除方面，本文采用贝叶斯去噪算法，该算法能够有效消除图像中的噪声，从而提高去雾结果的质量。
最后，我们采用一种重建算法，将去雾图像和非雾图像融合在一起，获得恢复后的清晰图像。
为了评估该算法的性能，我们对不同类型的雾图像进行了实验，实验结果表明，本文提出的算法在准确率和处理速度方面均有显著提高。
与现有算法相比，本文提出算法显著提高了失真修复率，耗时减少了50%，并有效抑制了噪声。
总结而言，本文提出了一种简单快速的图像去雾算法，该算法具有较低的计算复杂度，能够有效降低耗时，提高失真修复率和有效抑制噪声，在图像去雾任务中发挥重要作用。
今后，将继续努力完善算法，以达到更高的性能。
本文提出的图像去雾算法不仅可以解决实时处理大规模去雾任务的问题，还可以应用于智能交通、机器视觉、气象等多种领域中，为这些应用提供及时高效的图像去雾服务，提供一种新的方法和途径，有助于实现图像信息的深入挖掘和分析。
如何利用计算机视觉技术进行图像去雾处理
如何利用计算机视觉技术进行图像去雾处理概述：图像去雾是一种常见的图像处理技术，它通过消除图像中的雾霭效果，提高图像的清晰度和细节。
计算机视觉技术在图像去雾中发挥着重要作用，通过分析图像中的雾霭分布和光照条件，采取相应的处理方法，可以有效地还原图像的真实场景。
本文将介绍利用计算机视觉技术进行图像去雾处理的基本方法和常用算法。
一、图像去雾处理的基本思路图像去雾处理的基本思路是通过恢复图像中的传输场景来减少或消除雾霭效果。
雾霭是由于大气中的微小水滴或气溶胶导致光线散射而产生的。
因此，实现图像去雾的关键是准确估计图像中的雾霭分布和光照条件。
二、雾霭分布的估计1. 单帧图像去雾在单帧图像去雾中，常用的方法是估计图像中的全局雾密度。
全局雾密度可以通过分析图像的颜色特征和对比度信息来估计。
通过对图像进行颜色校正和对比度增强，可以有效地减少雾霭的影响并增强图像的清晰度。
2. 多帧图像去雾多帧图像去雾利用不同视角的多帧图像进行雾霭分布的估计，从而更好地消除雾霭效果。
通过分析多帧图像的视差信息和对应像素的差异，可以估计图像中的雾霭分布。
多帧图像去雾通常能够获得比单帧图像去雾更好的效果，但需要相对较复杂的算法和更多的计算资源。
三、光照条件的估计图像去雾不仅需要估计雾霭分布，还需要估计图像中的光照条件。
光照条件的估计通常基于全局光照模型或局部光照模型。
全局光照模型假设整个图像区域具有相同的光照条件，通过对图像进行颜色校正和增强来估计光照条件。
局部光照模型则假设图像中的不同区域具有不同的光照条件，通过分析图像中的对比度信息和光照反射特征来估计光照条件。
四、常用的图像去雾算法1. Dark Channel Prior算法Dark Channel Prior是一种广泛应用的图像去雾算法，它基于观察到的自然场景中，非雾部分在至少一个颜色通道上具有较低的值。
该算法通过计算图像的暗通道来估计雾霭分布，并利用全局光照模型来估计光照条件。
数字图像处理课程设计
《数字图像处理》课程设计1、课程设计目的1、提高分析问题、解决问题的能力，进一步巩固数字图像处理系统中的基本原理与方法。
2、熟悉掌握一门计算机语言，可以进行数字图像的应用处理的开发设计。
2、课程设计选题2.1 【课程设计选题一】简单图像处理系统整个系统要完成的基本功能大致如下：1、能对图像文件（bmp、 jpg、 tiff、 gif等）进行打开、保存、另存、打印、退出等功能操作；2、数字图像的统计信息功能：包括直方图的统计及绘制、区域图的面积、周长的统计、线条图中的距离测量等；3、数字图像的增强处理功能：（1）空域中的点运算、直方图的均衡化、各种空间域平滑算法（如局部平滑滤波法、中值滤波等）、锐化算法（如梯度锐化法、高通滤波等）（2）频域的各种增强方法：频域平滑、频域锐化、低通滤波、同态滤波等。
（3）色彩增强：伪彩色增强、真彩色增强等4、图像分割：（1）点、线（hough变换检测直线）、及边缘检测（梯度算子、拉普拉斯算子等）；（2）区域分割包括阈值分割、区域生长、分裂合并等；5、数字图像的变换：普通傅立叶变换(ft)与逆变换（ift）、快速傅立叶变换（fft）与逆变换(ifft)、离散余弦变换（DCT），小波变换等。
6、二值图像处理：膨胀、腐蚀、开运算与比运算。
在实现整个系统的时候，必须有1、2、3、4（1），及5中的这些基本内容，可以根据兴趣所在增加其他的内容。
2.2【课程设计选题二】复杂图像的区域分割与图形特征提取1、能对图像文件（bmp、jpg、tiff、gif等）进行打开、保存、另存、打印、退出等功能操作；2、图像预处理功能：（1）直方图的统计及绘制，根据此找到图像的阈值点；（2）可将图像的各种几何矫正变换；（3）彩色图像的灰度化变换等、一般灰度图像的二值化处理等；（4）数字图像的增强处理功能：空域中的点运算、直方图的均衡化、各种空间域平滑算法（如局部平滑滤波法、中值滤波等）、锐化算法（如梯度锐化法、高通滤波等）；色彩增强：伪彩色增强、真彩色增强等；3、图像分割：阈值分割、区域生长、分裂合并、区域增长法、特征空间聚类法、用分水岭变换分割法等各种方法，实现复杂区域的分割。
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。
如何使用计算机视觉技术进行图像去雾与增强
如何使用计算机视觉技术进行图像去雾与增强图像去雾与增强是计算机视觉领域中的重要研究方向，广泛应用于图像处理、计算机图形学、以及无人机等方面。
随着科技的进步，计算机视觉技术在图像去雾与增强方面取得了显著的进展。
本文将介绍如何使用计算机视觉技术进行图像去雾与增强，包括去除雾气、增强图像细节等相关技术。
首先，对于图像去雾技术，最常用的方法是基于暗通道先验原理的图像去雾算法。
这一算法基于观察到的现象，即在大多数非天空户外图像中，至少有一个颜色通道的像素值非常低。
在这种情况下，输入图像中的背景是包含在局部最小值上的一个暗通道。
利用这一原理，可以通过计算每个像素的暗通道，然后根据透射率来还原出去雾后的图像。
其次，图像增强是为了提高图像的质量，使其更具视觉效果和识别准确度。
常见的图像增强方法有直方图均衡化、灰度拉伸、锐化等。
直方图均衡化是一种通过增加灰度级之间的差异来增强图像对比度和亮度的方法。
它通过重新分配图像的灰度级，使直方图在整个灰度级范围内均匀分布。
这样可以使得图像中的细节更加清晰，但可能会导致图像的噪声增加。
因此，在应用直方图均衡化之前，可以先进行图像去噪处理，以提高图像增强的效果。
另外，除了以上提到的方法，还有一些基于深度学习的图像去雾与增强技术。
深度学习是一种机器学习的方法，通过构建多层神经网络模型来学习输入数据的表示和特征。
在图像去雾与增强中，可以通过训练深度神经网络来学习图像中的特征，进而进行去雾与增强处理。
这种方法能够自动学习图像中的模式和特征，并且在一定程度上克服了传统方法的局限性。
然而，由于深度学习方法需要大量的训练样本和计算资源，因此在实际应用中需要充分考虑数据和计算的限制。
值得一提的是，图像处理中还有一种常用的技术是图像超分辨率。
图像超分辨率是指通过一系列算法和处理技术将低分辨率图像转换为高分辨率图像的过程。
常用的图像超分辨率方法包括插值、基于样本的方法和基于深度学习的方法。
图像超分辨率技术可以提高图像的细节和清晰度，使得图像更适用于目标检测、人脸识别等应用场景。
深度学习技术中的图像去雾方法与实践指南
深度学习技术中的图像去雾方法与实践指南图像去雾（image dehazing）是深度学习领域中一个重要的问题，它可以提高图像的可视化效果和质量。
尤其在计算机视觉、图像处理和图形学等领域中，图像去雾技术具有广泛的应用前景。
在深度学习技术中，图像去雾方法的目标是消除图像中由于大气散射导致的雾气效应，还原出清晰的图像。
为了达到这个目标，研究者们提出了一系列的图像去雾方法。
下面将从基本原理、常用方法和实践指南等方面进行讨论。
首先，基于深度学习的图像去雾方法的基本原理是通过训练一个神经网络模型来估计图像中的雾气传播模型，从而消除雾气效应。
这种方法的优点在于它可以自动地学习和提取特征，从而更好地适应不同类型的图像和场景。
常见的深度学习模型包括卷积神经网络（CNN）、生成对抗网络（GAN）和循环神经网络（RNN）等。
其次，常用的图像去雾方法包括单图去雾和多图去雾。
单图去雾方法通过分析输入图像的局部特征和全局信息，利用卷积神经网络模型进行去雾处理。
这些方法的基本原理是通过训练神经网络来估计传输矩阵，然后通过去卷积操作和优化算法来还原清晰图像。
而多图去雾方法则利用多个输入图像的信息来降低雾气效应，通常使用生成对抗网络和循环神经网络来实现，在提高去雾效果的同时，避免过度增加计算量。
为了提高图像去雾方法的效果，一些实践指南也被提出。
首先，选择合适的训练数据集对于模型的训练非常重要。
清晰的图像和对应的雾气图像对模型的训练和效果评估起着关键作用。
其次，合理选择网络结构和参数设置，可以提高模型在不同场景下的泛化能力和鲁棒性。
此外，采用适当的数据增强方法可以增加训练样本的多样性，提高模型的鲁棒性和泛化能力。
最后，在进行图像去雾处理时，需要根据实际情况进行参数调整，以获得更好的效果。
除了基于深度学习的图像去雾方法，还有其他一些传统的图像去雾方法可以参考。
例如，暗通道先验方法利用图像的暗通道特性来估计雾气浓度，进而去除雾气效应。
图像去雾算法分析PPT课件
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研究思路
• 模拟图像处理
利用光学处理和电子处 理，特点是速度快实时 性好，但是精度较差， 灵活性差，很难有判别 能力和非线性处理能力， 不具有普遍性。
• 数字图像处理
采用计算机或实时硬件处 理，处理精度高、速度快， 可以进行复杂的非线性处 理，有灵活的变通能力。
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研究思路
•透 射 分 布 确 定 后 开 始 进 行 图 像 复 原 ， 因 直 接 复 原 得 到 的 原 始 图 像 包 含噪音，故对透射因子设置下限。然后结合估测的大气光带入模型 中。
•根 据 保 留 的 雾 霾 百 分 比 ， 利 用 原 始 图 像 ， 生 成 带 雾 霾 的 图 像 和 光 线
透射矩阵——最后根据原始图像，雾霾图像，和光线透射图，生成
目录
研究意义 研究思路 研究目标 研究过程 研究结果 研究总结
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研究意义
• 获取信息的重要来源以及表达信息的重要方式。
雾天获得的图像严 重减质，彩色图像 也出现了严重的颜
色偏移与失真
户外视觉系统需要以 户外景物图像为输入， 与图像处理技术结合 检测输入图像的特征
雾天下图像的清晰化技术有可能对其他恶劣天气条 件下图像的清晰化技术也起到促进作用
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利用小波变换进行图像去雾与增强的技巧与步骤
利用小波变换进行图像去雾与增强的技巧与步骤图像去雾与增强是数字图像处理领域中的重要任务之一。
在实际应用中，由于气候、环境等因素的影响，图像中常常存在雾霾、模糊等问题，导致图像质量下降，影响视觉效果和图像分析的准确性。
小波变换是一种广泛应用于图像处理的数学工具，具有良好的时频局部性质和多分辨率分析能力，因此可以用于图像去雾与增强。
首先，我们来了解一下小波变换的基本原理。
小波变换是一种将信号分解为不同频率分量的方法。
它利用一组基函数（小波函数）对信号进行分解，得到不同频率的子信号。
小波变换的核心思想是通过分解信号，将时域信息转化为频域信息，并能够根据需要选择不同的频率分量进行处理。
在进行图像去雾与增强时，我们可以利用小波变换的多分辨率分析能力，将图像分解为不同尺度的子图像。
首先，我们需要对原始图像进行预处理，例如去噪和增强对比度等。
然后，我们选择合适的小波基函数进行分解，常用的有Haar小波、Daubechies小波等。
通过小波变换，我们可以得到图像的低频部分和高频部分。
对于图像去雾，我们可以利用小波变换的高频部分来提取雾霾信息。
由于雾霾主要影响图像的高频部分，通过对高频部分进行处理，可以有效减弱或去除雾霾的影响。
一种常用的方法是通过调整高频部分的幅值，减少雾霾的强度。
具体操作可以通过对高频部分进行放大或减小来实现。
另外，我们还可以利用小波变换的多尺度分析能力，选择合适的尺度进行处理，以达到更好的去雾效果。
对于图像增强，我们可以利用小波变换的低频部分来增强图像的细节和对比度。
由于低频部分包含了图像的整体信息，通过对低频部分进行处理，可以增强图像的整体质量。
一种常用的方法是通过调整低频部分的幅值和相位，增强图像的对比度和细节。
具体操作可以通过对低频部分进行放大或减小，调整相位，以及应用滤波等方法来实现。
另外，我们还可以利用小波变换的多尺度分析能力，选择合适的尺度进行处理，以达到更好的增强效果。
除了基本的图像去雾与增强方法，还有一些进阶的技巧可以提升效果。
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。
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矿产资源开发利用方案编写内容要求及审查大纲
矿产资源开发利用方案编写内容要求及《矿产资源开发利用方案》审查大纲一、概述
㈠矿区位置、隶属关系和企业性质。
如为改扩建矿山, 应说明矿山现状、
特点及存在的主要问题。
㈡编制依据
(1简述项目前期工作进展情况及与有关方面对项目的意向性协议情况。
(2 列出开发利用方案编制所依据的主要基础性资料的名称。
如经储量管理部门认定的矿区地质勘探报告、选矿试验报告、加工利用试验报告、工程地质初评资料、矿区水文资料和供水资料等。
对改、扩建矿山应有生产实际资料, 如矿山总平面现状图、矿床开拓系统图、采场现状图和主要采选设备清单等。
二、矿产品需求现状和预测
㈠该矿产在国内需求情况和市场供应情况
1、矿产品现状及加工利用趋向。
2、国内近、远期的需求量及主要销向预测。
㈡产品价格分析
1、国内矿产品价格现状。
2、矿产品价格稳定性及变化趋势。
三、矿产资源概况
㈠矿区总体概况
1、矿区总体规划情况。
2、矿区矿产资源概况。
3、该设计与矿区总体开发的关系。
㈡该设计项目的资源概况
1、矿床地质及构造特征。
2、矿床开采技术条件及水文地质条件。