文档介绍：摘要由于大气的散射作用,雾天的大气退化图像具有对比度低、景物不清晰的特点,给交通系统及户外视觉系统的应用带来严重的影响。因此,雾天低对比度图像的清晰化研究有着重要的意义。图像的清晰化方法具体可分为图像增强和图像恢复两种,本文主要针对图像增强的方法进行研究。本文的研究工作主要是针对雾天图像景物深度变化大的特点,利用自适应直方图均衡化方法对雾天图像进行局部细节信息增强。本文深入分析了包括局部直方图均衡化、惴ā⒉逯抵狈酵季饣⒐阋逯狈酵季饣榷嘀肿允视χ狈酵均衡化方法在雾天图像上的应用,并利用色调不变性原理,通过在占溆隒空间上的变换,将灰度图像的对比度增强方法推广到彩色图像增强处理中去。实验结果及理论分析表明,本文所采用的算法对于雾天图像的清晰化是有效的,并能在一定程度上满足实际应用的要求。本文的研究工作可以为雾天图像清晰化处理的进一步研究打下良好的基础。关键字:图像增强,直方图均衡化,块状效应,多尺度分析,图像恢复硕十论文雾天图像增强算法研究
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髀研究课题概述雾天时,弥漫在空中的雾气模糊了人们的视线,使得景物的能见度大幅降低,给人们的生产生活带来严重的影响。大雾对交通系统的影响尤为严重。大雾天气常监控系统、地形分类系统、自动导航系统等的数量在急速攀升。这些户外视觉系统都会被改变或退化,图像中蕴含的许多特征都被覆盖或模糊,导致这些视觉系统无法正常工作。因此,从大气退化图像中复原和增强景物细节信息具有重要的现实意会凝结出来;而当足够多的水分子与空气中微小的灰尘颗粒结合在一起,加之水分子之间的相互粘结,就会形成半径较大的小水滴或冰品悬浮在大气中的半径较大的小水滴对可见光的散射作用尤为明显,特别是随距离的增加其散射效应将成指数增长,因此造成雾天能见度降低,景物被淹没在灰蒙蒙的雾气中,难以辨别。雾天所有实验测得,对于痘叶确段У耐枷穸裕粝嗔诹侥勘晡锾宓幕叶认嗖小于叮突岢搜鄱曰叶炔畹母兄D芰Γ蛉搜矍植豢A轿锾濉緇】。因此,于提高图像保真度而进行某些特殊的处理,都可以改善图像的视觉感知效果,达到雾天图像清晰化处理的研究现状和意义常是交通事故的重要隐患,许多航班因此被迫取消,高速公路路段被迫封锁,船舶被迫停航,造成交通系统的全面瘫痪并导致巨大的经济损失。另一方面,随着计算机视觉与图像处理技术的发展,户外视觉系统的研究与应用正在飞速增长,如户外需要以户外景物图像为输入,通过计算机视觉、图像处理等处理技术准确检测输入图像的特征。在恶劣天气条件下缥硖欤晏斓,户外景物图像的对比度和颜色义。雾常见于秋冬早晨,是由于大气中悬浮的水汽凝结而造成能见度降低的一种天气现象。当大气中所含的水汽多于一定温度条件下的饱和水汽量时,多余的水汽就获取的可见光图像受大气散射作用,其显著特点是对比度很低。增大图像的灰度变化范围,有针对性地丰富图像中感兴趣部分的灰度层次,或者基图像清晰化的目的。雾灭图像增强算法研究硕士论文、
近年来,上述两个方面的研究都取得了较大的进展,特别是基于物理模型的复雾天获取的景物图像在视觉感受上不清晰,反映在图像文件的数据上,原本较低的灰度值被加强、原本较高的灰度值被肖弱,导致象素点灰度值的分布过于集中,是明显的对比度退化问题,因此雾天图像的清晰化问题也可以看成是图像的对比度增强问题。目前,对雾图进行清晰化处理的方法大体上有两类夯谀P偷暮头悄P偷算法。其中,基于模型的算法通过了解图像退化的内在原因而进行逆运算来改善图像的对比度;非模型的算法并不要求知道图像退化原因的信息。用非模型的方法处理图像我们称之为图像增强,也许最重要的非模型算法是直方图均衡化【俊V狈酵季饣捎谄溆行院图虻ヒ子眯远晌M枷穸员榷仍銮苛域中最常用的方法。根据所使用的变换函数不同,直方图均衡化可分为全局直方图均衡化和局部直方图均衡化殖莆W涌橹氐狈酵季饣。全局直方图均衡化算法简单、运算速度快,但是它的对比度增强力度相对较低;而局部直方图均衡化能更有效地增强所有的对比度,但由于其完全重叠的子块而使得计算量相当大。用基于模型的方法处理图像我们称之为图像恢复,这类算法更加可靠,因为它们利用了图像退化的物理机理,其目的在于提高退化图像的保真度。典型的图像恢复算法是基于三参数大气退化模型的处理方法【。原问题,吸引了越来越多研究者的注意,以下分别就其研究现状做简要的介绍。.枷裨銮看淼难芯肯肿图像增强是图像处理的基本手段,是指按特定的需要突出一幅图像中的某些信息,同时,削弱或去除某些不需要的信息的处理方法。图像对比度增强是图像处理领域中的一个传统的话题,同时又一直是较为活跃的研究领域,不断有新方法与新手段引入使该领域保持旺盛的生命力,并不断有新成果面世,比较突出的有以下几个方面:狈酵季饣椒全局直方图均衡化使用整幅输入图像的直方图信