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去雾通用框架及算法研究

作　者: 张冰冰
导　师: 戴声奎
学　校: 华侨大学
专　业: 电子与通信工程
关键词: 图像去雾 空间连续性原理 通用去雾框架 图像退化 图像增强
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
下　载: 3次
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内容摘要


户外监控成像系统的性能极大地受制于天气、光照等因素。雾天环境下，成像系统所获得的图像会产生严重的退化现象，这种现象是由大气中粒子的散射作用所导致的，一定程度上降低景物的清晰度、产生色彩失真、降低对比度同时丢失图像的细节信息，使图像的应用价值受到影响。为了降低雾气对成像系统的影响，本文首先分析了雾天成像的物理模型和图像的退化原因，总结和讨论经典去雾算法的基础理论和核心技术。本文研究和实现了以下成果：（1）分析了基于暗原色先验去雾算法的不足，提出了针对性的改进算法：利用最大值滤波来代替He算法中耗时最多的修复模块。经过实验证明，该算法在保证去雾效果的前提下，将速度提高了10至20倍。（2）通过分析雾气分布的物理特征，总结和提出了大气光幕估计的基本原则：深度一致性原则和空间连续性原则（DCP和SCP）。基于这两个原则提出了图像去雾的通用框架，并将多种滤波组合用于该框架中，取得了良好的效果，通过CNC综合评价体系验证两个原则的合理性以及去雾框架的通用性。（3）通过简化双边滤波，提出了基于DCP和SCP的快速去雾算法。并且研究了算法的优化方法：采用整数型查表法进行Range滤波，在进行均值滤波时利用积分图的方法对算法进行优化，进一步提高算法的处理速度和实时性能。（4）针对去雾复原后的图像存在整体亮度偏低的问题，本文提出了简单有效的后处理模块：采用线性增强的方法提高图像中各像素点的亮度值，提高了图像的视觉效果，并能保证色彩不发生偏移。本研究课题最后将去雾算法编译成动态库文件，利用数组指针操作进一步优化算法性能来提高其运行速度，最后编程实现了图像和视频去雾的算法演示程序。

全文目录


摘要  3-4
Abstract  4-9
第1章 绪论  9-18
  1.1 引言  9
  1.2 课题的研究背景及意义  9-10
  1.3 国内外的研究现状  10-15
    1.3.1 基于图像处理的增强方法  11-13
    1.3.2 基于物理模型的复原方法  13-15
  1.4 本文研究的主要内容以及章节安排  15-18
    1.4.1 本文研究的主要内容  15-16
    1.4.2 本文的章节安排  16-18
第2章 雾天图像退化模型及暗原色先验  18-28
  2.1 雾的形成以及分类  18-19
  2.2 大气散射模型  19-23
    2.2.1 入射光衰减模型  19-21
    2.2.2 大气光成像模型  21-23
    2.2.3 雾天成像退化模型  23
  2.3 暗原色先验去雾算法  23-26
  2.4 实验环境  26-27
  2.5 本章小结  27-28
第3章 基于最大值滤波的改进型去雾算法  28-44
  3.1 大气光幕及其特性  28-29
  3.2 边缘白边现象  29-32
  3.3 Soft Matting 修复模块  32-34
  3.4 基于最大值滤波的改进型去雾算法  34-42
    3.4.1 修复模块  34-36
    3.4.2 参数自适应模块  36-38
    3.4.3 后处理模块  38-39
    3.4.4 算法的具体流程  39-42
  3.5 本章小结  42-44
第4章 通用去雾框架及去雾算法  44-75
  4.1 大气光幕的常用估计方法  44-47
  4.2 大气光幕估计的基本原则  47-48
    4.2.1 深度一致性原则（DCP）  47
    4.2.2 空间连续性原则（SCP）  47-48
  4.3 去雾框架  48-49
  4.4 组合滤波用于大气光幕估计  49-60
    4.4.1 双边滤波+均值滤波  50-53
    4.4.2 迭代滤波+均值滤波  53-57
    4.4.3 自引导滤波+高斯滤波  57-60
  4.5 基于 DCP 和 SCP 的快速去雾算法  60-67
    4.5.1 简化的双边滤波——Range 滤波  60-61
    4.5.2 局部对比度增强处理  61-62
    4.5.3 算法的具体流程  62-64
    4.5.4 算法的去雾效果分析  64-67
  4.6 去雾效果量化指标分析  67-72
    4.6.1 基于可见边的对比度增强评估方法  67-69
    4.6.2 基于视觉感知的去雾效果评价方法  69-70
    4.6.3 去雾效果评价  70-72
  4.7 单一滤波用于大气光幕估计  72-74
  4.8 本章小结  74-75
第5章 算法的优化以及 UI 设计  75-85
  5.1 算法优化  75-78
    5.1.1 整数型查找表  75-76
    5.1.2 积分图优化  76-78
  5.2 去雾平台的 UI 开发  78-84
    5.2.1 动态链接库  78-80
    5.2.2 采用 MFC 开发去雾平台  80-81
    5.2.3 去雾平台测试  81-84
  5.3 本章小结  84-85
第6章 总结与展望  85-87
  6.1 总结  85-86
  6.2 展望  86-87
参考文献  87-91
致谢  91-92
个人简历、在学期间发表的学术论文和研究成果  92

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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