信息的傳播形式主要有文字、聲音、圖像等,其中80%左右來(lái)自視覺所接收的圖像信息。圖像因其所蘊(yùn)含的信息更加直觀、形象和高效,已經(jīng)成為信息傳播的主要載體,這就促使人們對(duì)成像設(shè)備獲取圖像的清晰度要求日益增高。但是,在惡劣霧霾天氣下,成像設(shè)備采集到的圖像會(huì)出現(xiàn)質(zhì)量退化,圖像中蘊(yùn)含的許多特征被覆蓋或模糊,為圖像的后續(xù)處理帶來(lái)極為不利的影響。本文重點(diǎn)研究了基于暗通道先驗(yàn)理論的單幅圖像去霧算法,通過(guò)大量的實(shí)驗(yàn)分析,找出傳統(tǒng)暗通道先驗(yàn)理論去霧算法的不足并提出改進(jìn)措施。所做的主要工作和研究成果如下:(1)依據(jù)有霧圖像原始尺寸大小,自適應(yīng)匹配暗通道濾波窗口大小。用設(shè)計(jì)的自適應(yīng)濾波窗口替換原始固定的15×15大小的窗口,可在一定程度上排除其他光源對(duì)大氣光值A(chǔ)的干擾,達(dá)到優(yōu)化去霧圖像質(zhì)量的目的。(2)由于暗通道先驗(yàn)原理對(duì)高亮區(qū)域失效,如有霧圖像中存在大片天空區(qū)域,進(jìn)而導(dǎo)致去霧后圖像中的天空區(qū)域容易產(chǎn)生偏色,去霧效果不理想。對(duì)此,本文采用先對(duì)圖像進(jìn)行天空域分割,然后分別求取天空域和非天空域大氣光值,再求取整幅圖像的總體大氣光值的方法,從而對(duì)大氣光值進(jìn)行優(yōu)化處理。(3)通過(guò)設(shè)置動(dòng)態(tài)容差值K來(lái)優(yōu)化改進(jìn)有霧圖像透射率,...

【文章頁(yè)數(shù)】：94 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 課題的研究背景和意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀分析
        1.2.1 基于圖像處理的霧天圖像增強(qiáng)方法
        1.2.2 基于物理模型的霧天圖像復(fù)原方法
    1.3 研究?jī)?nèi)容與結(jié)構(gòu)安排
第2章 數(shù)字圖像處理技術(shù)
    2.1 數(shù)字圖像基本類型
    2.2 圖像去噪
        2.2.1 均值濾波
        2.2.2 中值濾波
        2.2.3 自適應(yīng)中值濾波
    2.3 圖像分割
        2.3.1 圖像閾值分割
        2.3.2 圖像區(qū)域分割
        2.3.3 圖像邊緣分割
    2.4 圖像降采樣和插值
    2.5 圖像復(fù)原
    2.6 本章小結(jié)
第3章 基于暗通道先驗(yàn)原理的去霧算法
    3.1 圖像去霧物理模型
        3.1.1 空氣中霧的形成
        3.1.2 大氣散射模型
        3.1.3 入射光衰減模型
        3.1.4 大氣光成像模型
        3.1.5 霧天圖像退化模型
    3.2 有霧圖像特征
        3.2.1 霧天圖像的對(duì)比度特征
        3.2.2 霧天圖像的頻譜特征
        3.2.3 霧天圖像的直方圖特征
    3.3 基于暗通道先驗(yàn)的去霧算法
        3.3.1 大氣光值的計(jì)算
        3.3.2 透射率的估計(jì)
        3.3.3 透射率的優(yōu)化
        3.3.4 場(chǎng)景輻照度復(fù)原
    3.4 基于暗通道先驗(yàn)去霧算法的不足
    3.5 本章小結(jié)
第4章 基于改進(jìn)的暗通道理論去霧算法及軟件實(shí)現(xiàn)
    4.1 濾波窗口的優(yōu)化
    4.2 大氣光值的優(yōu)化
        4.2.1 天空區(qū)域的檢測(cè)和分割
        4.2.2 大氣光值的求取
    4.3 透射率的優(yōu)化
    4.4 算法實(shí)時(shí)性優(yōu)化
    4.5 軟件實(shí)現(xiàn)
        4.5.1 GUI工具
        4.5.2 算法可視化設(shè)計(jì)
        4.5.3 軟件操作流程
    4.6 本章小結(jié)
第5章 圖像去霧效果評(píng)價(jià)與應(yīng)用
    5.1 圖像去霧主觀評(píng)價(jià)
    5.2 圖像去霧客觀評(píng)價(jià)
        5.2.1 客觀評(píng)價(jià)指標(biāo)
        5.2.2 客觀評(píng)價(jià)結(jié)果
    5.3 在交通標(biāo)志檢測(cè)中的應(yīng)用
        5.3.1 交通標(biāo)志檢測(cè)算法
        5.3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果和分析
    5.4 本章小結(jié)
第6章 總結(jié)與展望
    6.1 工作總結(jié)
    6.2 研究展望
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀碩士期間公開發(fā)表論文



本文編號(hào)：4007137