文档介绍：摘要关键词对比度增强,雾天图像,狈酵迹〔ū浠目前数字图像处理技术已成为计算机科学、信息科学、生物学、医学等学科研究的热点,在军事、“工业等领域获得了广泛应用。图像增强技术作为数字图像处理的重要研究内容之一,目的是便于人或机器分析、理解图像的内容。本文分析了图像增强技术,并针对雾天图像的增强进行了较细致的研究。针对雾天图像出现灰白效应,对比度较低和色彩较淡的特点,论文在颜色恒常性理论的基础上分析了全局和局部椒ǎ隽肆街指慕牡コ叨群投喑叨惴ǎ玫搅私虾玫脑銮啃Ч雾天图像中噪声较大,本文详细地分析了基于小波理论的去噪方法。采用小波变换对雾天图像进行多尺度分解,对分解后的小波系数进行阈值降噪,在选取合适噪声方差估计方法的基础上,给出了一种有效的阈值计算方法,并将其与经典的阈值计算方法进行了比较和分析。实验表明本文给出的方法较好地消除了噪声干扰,保持了图针对彩色的雾天图像,本文研究了在不同的色彩空间的雾天图像增强方法。在ú士占渲校杓撇⑹迪至硕粤炼确至拷性銮俊⒍员ズ投冉欣臁⒍陨ǖ鹘行平滑的增强方法;在ú士占渲校迪至硕粤炼刃畔⒔性銮浚陨ú畋3植变的增强方法。对增强图像的质量评价,本文研究了采用图像对比度和熵的评价方法。实验表明本文设计的多尺度蟠矸椒ㄔ诙员榷群挽亓礁鲋副晟隙既〉昧私虾玫男像的细节。
,瑆。畇琲:瑃’.瓵.,.籆,硕士论文雾天图像增强技术的分析与研究—琤甀瑆甀,.,。簍疭Ⅱ一
,即使是晴朗的夏天,由于地面水气的蒸发,观察远处的目标也会受到薄雾的影响。雾将使大气能见度降低,这将给户外的监测、监控、自动导航、目标跟踪等带来很大的困难。这对于航空和高速公路的影响最严重,对海运,内河运输也会造成很大影响,严重时容易产生交通事故,运输速度降低等。雾也会使光学器材获取的图像模糊不清,从而影响图像中信息提取。雾天获取的景物图像视觉感受不清晰。这种不清晰的物理成因在于:大气粒子的散射作用,使从景物反射的光通量部分被微粒吸收或反射,导致到达观察者的入射光被衰减。反映在图像上,就是原本较低的灰度值被加强,较高的灰度值被削弱,从而使像素点灰度值的分布过于集中,对比度减弱。再由于在图像传输过程中,不可避免地会遭受各种噪声源的干扰和影响而时图像质量变差,因此,必须对图像进行改善处理。图像的增强不是以图像保真度为原则,不考虑图像降质,而只是按特定的需要突出一幅图像中的某些信息,同时,削减或去除某些不需要的信息的处理办法。其主要目的是使图像更适合于人的视觉特性或计算机识别系统,提高图像可辨识度。图像噪声是造成图像退化的一个重要原因,在图像处理、分析和模式识别中,往往需要先部分地滤除噪声,以减小它对后续处理的影响。图像去噪的主要目的则是研究能有效滤除图像噪声而又不使图像模糊的方法。去噪总体说来基于频域和空域两种。在空域,主要是图像平滑,使用邻域运算;在频域,,爵像的噪声都表现为随机噪声,因此随机噪声分析和建模在数字图像处理和模式识别中具有重要意义。在近代科学研究、军事技术、工农业生产、医学、气象及天文学等领域中,人们越来越多地利用图像信息来认识和判断事物,解决实际问题。使用合适的图像处理方法,可以将很多信息量低的图片处理成富含有用信息的图像。因此,对这种自然现象引起图像质量下降而开展图像信号处理的研究具有普遍的实际意义..研究现状及问题目前,图像去雾技术主要有这么两种:一种是基于大气退化物理模型的方法,这种方法从物理成因的角度,对大气散射作用的建模分析与图像复原相结合来达到去雾还原的效果。但这种方法都需要得到深度信息,如借用专用雷达装置来获得深度信息,利用图像数据和深度信息来求解模型参数,最后把参数代入退化模型,才能求得估硕士论文雾天图像增强技术的分析与研究
计图像;另一种是基于图像增强的方法,这种方法从图像处理的角度,本身是图像对比度增强问题,如直方图均衡化,砺鄣取1疚氖谴油枷翊淼慕嵌龋约种图像增强的算法进行研究。图像的噪声通常表现为不平滑,即其灰度忽然变大或者变小。空域中,常用的平滑噪声方法如均值滤波,它的特点是执行速度快,但容易造成图像模糊,边缘不清晰。除此以外,类似的还有中值,极值滤波等方法;而在频域中,常用的方法如低通滤波,让信号的低频部分通过,阻截属于高频部分的噪声信号。到目前为止,已经提出了许多消除图像噪声的滤波方法,而在众多去噪方法中,基于小波理论的去噪方法正受到越来越多研究学者的关注。它的基本原理是在对图像进行变换的基础上,选用适当的阚值进行萎缩处理,再经反变换后获得去噪声的图像。这些方法大多需要首先对图像的噪声大小讲进行估计,然后再根据噪声的方差计算相应的阈值。因此在各种情况下,对噪声的方差进行精确的估计是非常必