運動模糊霧霾圖像增強算法研究.pdf

1、近年來霧霾天氣增多，由于霧霾中大氣粒子的散射作用，道路的能見度下降，導致了硬件拍攝設備獲取景物圖像的嚴重退化。無論是在軍事、交通、日常生活等領域，這類霧霾圖像都給人們的生活帶來了諸多不便。在獲取圖像的過程中往往會由于手動或是拍攝設備的搖晃，致使成像結果產(chǎn)生運動模糊現(xiàn)象。因此，處理這類運動模糊的霧霾圖像在實際中具有重要的意義。
　　本文圍繞運動模糊霧霾圖像增強問題主要做了一下研究工作:(1)研究了運動模糊圖像中PSF（點擴散函數(shù)）的

2、成因，分析了圖像微分和自相關函數(shù)的模糊長度的估計方法，發(fā)現(xiàn)該方法對于水平方向的模糊長度的人工鑒別效果較好，而對于有角度的運動模糊圖像旋轉至水平方向后的模糊長度鑒別會有較大誤差。本文提出了一種分段的鑒別長度的方法，實現(xiàn)了在不同運動方向下鑒別運動長度的目的;(2)研究了全局的Retinex增強算法，分析了Retinex算法的原理，針對Retinex理論中的對數(shù)調(diào)節(jié)能力有限以及多尺度會增加計算復雜性的問題，本文提出一種改進的基于單尺度Reti

3、nex的去霧霾算法，把圖像從RGB空間轉換到HSI空間，保持色度不變，先對亮度分量引入m log(·)函數(shù)，對飽和度分量進行線性拉伸完成顏色補償;(3)研究了基于大氣散射函數(shù)去霧霾算法。針對大氣散射函數(shù)去霧霾算法存在的Halo偽影現(xiàn)象、算法參數(shù)多且不易調(diào)整、易產(chǎn)生色偏等問題，選取雙邊濾波器對大氣散射函數(shù)進行估計，然后引入大氣傳遞函數(shù)及系數(shù)復原圖像，最后對于復原得到的圖像進行色調(diào)映射去除色偏;(4)根據(jù)本文提出的處理運動模糊霧霾圖像算法構