單幅自然圖像復(fù)原算法研究.pdf

1、在圖像處理研究領(lǐng)域中，圖像復(fù)原是一個(gè)熱點(diǎn)難點(diǎn)問(wèn)題。由于圖像在采集過(guò)程中容易受到惡劣天氣條件以及人為條件如圖像采集過(guò)程中的設(shè)備抖動(dòng)等的影響，使得到的圖像存在噪聲、霧氣和模糊等現(xiàn)象，引起圖像質(zhì)量下降。圖像復(fù)原便是針對(duì)這些圖像降質(zhì)情況，建立與各種情況相對(duì)應(yīng)的退化模型，然后根據(jù)各個(gè)退化模型的逆過(guò)程進(jìn)行圖像恢復(fù)處理，從而得到接近于真實(shí)場(chǎng)景信息的復(fù)原圖像。圖像復(fù)原在智能交通、醫(yī)學(xué)影像、空間探索、遙感遙測(cè)、國(guó)防軍事以及刑事偵察等領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用前景

2、。
　　 隨著人們對(duì)圖像退化過(guò)程以及各種條件下的成像研究的不斷深入，目前不管是圖像去模糊還是圖像去霧都已經(jīng)取得了很大的突破。但是研究者通常對(duì)只存在一種降質(zhì)現(xiàn)象的圖像進(jìn)行研究，如只存在模糊現(xiàn)象或者只存在霧氣的現(xiàn)象的圖像進(jìn)行復(fù)原研究，研究成果不全面。本文主要研究了當(dāng)圖像同時(shí)存在霧氣和相機(jī)抖動(dòng)模糊兩種降質(zhì)類(lèi)型的圖像復(fù)原方法。在結(jié)合現(xiàn)有的圖像去霧和圖像去模糊方法優(yōu)點(diǎn)的基礎(chǔ)上，根據(jù)圖像的統(tǒng)計(jì)特性，提出了一種對(duì)同時(shí)存在霧氣和模糊現(xiàn)象的圖像進(jìn)

3、行復(fù)原的方法。首先，本文提出了一種基于暗通道先驗(yàn)的改進(jìn)算法方法，通過(guò)改進(jìn)暗通道圖像計(jì)算方法，并采用圖像引導(dǎo)濾波來(lái)優(yōu)化透射圖，使本文提出的方法相比較前人的方法在算法處理速度上有了很大的提高，并且得到的不錯(cuò)的圖像視覺(jué)效果。接著，對(duì)去霧后的圖像進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析發(fā)現(xiàn)，利用本文方法對(duì)圖像去霧之后得到的圖像其梯度依然符合重尾分布。利用這一統(tǒng)計(jì)特性，提出了一種可以復(fù)原同時(shí)存在霧氣和相機(jī)抖動(dòng)模糊現(xiàn)象的降質(zhì)圖像的方法。最后，應(yīng)用基于變分貝葉斯模型的圖像去模糊