雨霧天氣圖像的清晰化技術(shù)研究.pdf

1、雨霧天氣圖像清晰化是數(shù)字圖像處理的一個(gè)重要分支，對(duì)高速公路車輛智能駕駛有非常重要的意義。本文研究工作圍繞雨霧天氣圖像清晰化問題展開，主要研究?jī)?nèi)容如下：
　　 研究了空間域、頻域增強(qiáng)方法，這兩種方法主要應(yīng)用于灰度圖像處理。為了解決彩色圖像處理時(shí)遇到的問題，研究了Retinex理論的一系列算法，使用大量霧天圖片進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，分析比較實(shí)驗(yàn)結(jié)果，發(fā)現(xiàn)可變框架模型Retinex算法較Retinex系列的其他算法處理速度較快，適用范圍較廣，但仍

2、存在光暈效應(yīng)、需迭代求解、處理得到圖像顏色信息不豐富等問題。
　　 針對(duì)原始可變框架模型Retinex算法存在的缺點(diǎn)，提出了基于PCA的可變框架模型Retinex圖像增強(qiáng)算法。PCA變換可以提供通道間良好的正交性，可避免由于亮度調(diào)整而帶來的色度失真；改進(jìn)了原始可變框架模型Retinex算法中兩個(gè)參數(shù)的取值，有效減少了光暈效應(yīng)的產(chǎn)生、降低了運(yùn)算復(fù)雜度；去相關(guān)拉伸技術(shù)可進(jìn)一步拓寬顏色范圍，突出圖像的特征信息，提高圖像的對(duì)比度。實(shí)驗(yàn)結(jié)

3、果從主觀效果分析、信息熵、均值、方差三個(gè)方面，證明了改進(jìn)算法的優(yōu)越性。
　　 研究了視頻去雨的幀序列差分方法和K-means方法，提出了改進(jìn)的幀序列差分法。原始幀序列差分法僅適用于視頻背景完全靜止的情形，對(duì)于視頻中含有運(yùn)動(dòng)物體的情形，容易產(chǎn)生誤檢測(cè)現(xiàn)象，去雨后視頻中的運(yùn)動(dòng)物體較模糊。改進(jìn)的幀序列差分法引入顏色信息約束，設(shè)置了R、G、B三通道色差約束值，通過與原始算法檢測(cè)出雨滴候選區(qū)域的對(duì)比，表明改進(jìn)算法可有效排除視頻中運(yùn)動(dòng)物體的