基于物理模型圖像去霧算法的研究.pdf

1、霧霾環(huán)境下，大氣中的懸浮固體粒子對光線有散射作用，影響光線的傳播。在這種天氣環(huán)境下，成像設(shè)備上獲取的圖像質(zhì)量較差，圖像信息丟失，圖像的視覺效果變差。圖像去霧在計算機視覺領(lǐng)域具有很高的研究價值，在實際生活中也具有廣泛的應(yīng)用價值?，F(xiàn)有的去霧算法存在一定的缺陷和局限性，所以對去霧算法的研究仍有很大的提升空間。
　　本研究主要內(nèi)容包括：⑴根據(jù)圖像去霧原理的不同，將圖像去霧算法分成兩大類：圖像增強去霧算法和圖像復(fù)原去霧算法。詳細(xì)介紹了圖像復(fù)

2、原去霧算法所依據(jù)的物理模型，即大氣散射模型，該模型包括了入射光衰減模型和環(huán)境光成像模型，從本質(zhì)上闡述了霧天圖像退化的原理。⑵傳統(tǒng)的暗原色先驗去霧算法容易產(chǎn)生Halo效應(yīng)，即在景深突變處易產(chǎn)生白色的光暈。為此，本文給出了尺度自適應(yīng)暗原色先驗去霧算法。方法是在圖像景深邊緣的位置和非景深邊緣的位置分別采用不同的模板進(jìn)行最小值濾波，獲得圖像的暗原色圖像和粗略透射圖，引導(dǎo)濾波對粗略透射圖進(jìn)行修復(fù)。仿真結(jié)果表明:通過采用新增可見邊之比、梯度化均值、

3、有效細(xì)節(jié)強度對去霧圖像進(jìn)行客觀評價，證明了本文算法能有效地降低去霧圖像的Halo效應(yīng)。⑶基于大氣耗散函數(shù)的去霧算法存在不足之處：由于Tarel算法采用中值濾波對大氣耗散函數(shù)進(jìn)行細(xì)化，因此去霧圖像的邊緣保持性不好；Tarel算法對霧氣分布不均勻的場景，去霧效果不理想。對此本文給出了改進(jìn)算法：首先利用直方圖均衡化對有霧圖像進(jìn)行預(yù)處理，然后采用雙邊濾波對大氣耗散函數(shù)進(jìn)行細(xì)化。仿真結(jié)果表明:與傳統(tǒng)的Tarel去霧算法相比，本算法能獲得更好的去霧