霧霾圖像增強處理技術研究.pdf

1、近幾年霧霾天在我國北方出現(xiàn)次數(shù)極為頻繁，尤其是在冬季供暖時期，霧霾情況尤為嚴重。霧霾條件下由于空氣污染物導致能見度劇烈下降，使得室外圖像采集系統(tǒng)采集得到的圖像退化模糊，清晰度下降，很多圖像的重要特征信息丟失，給圖像信息提取工作帶來極大困難，同時也對室外物體追蹤，交通檢查等工作造成限制與影響，因此開展霧霾天的降質(zhì)圖像增強技術研究具有十分重要的研究價值和實際應用意義。
　　近些年來數(shù)字圖像處理技術飛速發(fā)展，處理霧霾圖像的方法也衍生出很

2、多。大致上分為兩類:一類是通過數(shù)字圖像處理的方法進行處理，退化的圖像一般亮度較暗，對比度較低，圖像增強方法不考慮圖像退化原因，從圖像亮度和對比度角度對圖像進行增強;另一類是通過了解霧霾圖像質(zhì)量退化的原因，建立數(shù)學模型，從而實現(xiàn)對圖像的去霧處理。
　　傳統(tǒng)的圖像增強方法在增強圖像的同時也丟失了圖像的細節(jié)、增強了圖像中包含的噪聲信息，導致信息熵下降。本文從霧天圖像增強角度出發(fā)，以此為研究主線，探討研究霧霾圖像增強算法的基本框架，并對算

3、法中的關鍵技術展開深入的研究學習，對傳統(tǒng)圖像增強算法存在的缺點進行改進。
　　在基于Retinex算法的圖像增強方法中，在傳統(tǒng)的多尺度Retinex算法(Multi-Scale Retinex，MSR)的基礎上，改進了原有的基本算法，進行實驗仿真得到的處理結果和算法速率，然后對比分析改進后算法與已有的算法。在基于小波變換的圖像增強方法中，結合小波變換多尺度、多分辨率的特點與對比度受限自適應直方圖均衡的特性，提出一種離散小波變換與對