文档介绍：基于自适应遗传分割算法的雾天图像处理方法研究长沙理工大学硕士学位论文送霞玉吐壹熬援:塞拴基副熬握蓬迦理王太堂控制堡鸹首步M醭蹋生垒目生§旦睦明竖教援学校代号:学密级:学位申请人姓名导师姓名及职称培养单位专业名称论文提交日期论文答辩日期答辩委员会主席号:公开.

前作者签名:俭狈W》日期:≥圳年夕学位论文版权使用授权书岁月长沙理工大学学位论文原创性声明日期:沙瓿г孪纭H本人郑重声明:所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。作者签名:本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。本人授权长沙理工大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于⒈C芸冢年解密后适用本授权书。⒉槐C芡拧朐谝陨舷嘤Ψ娇蚰诖颉啊日期:≥口年导师签名:
要摘在雾天条件下,户外环境的视觉系统获取的图像的对比度和颜色会出现严重的退化,使得民用领域或是军事领域中很多重要的监控系统难以正常工作。因此在计算机视觉系统中,有必要引进能使雾天图像得到有效处理的机制,对受天气影响的图像进行复原,进而减小天气对图像质量的影响。为了实现视觉系统能在恶劣天气继续全天候工作,提高系统的鲁棒性和可靠性,对雾天条件下获取的退化图像进行复原方法的研究具有现实意义。论文应用自适应遗传算法对雾天图像进行优化阈值分割,并在此基础上对退化图像进行有效的还原处理。主要工作包括:第一,将遗传算法的优化特性应用到最佳熵算法、最大类间方差法及准则函数分割算法中,对基于最佳熵算法的遗传分割算法、基于最大类间方差的遗传分割方法、基于准则函数算法的三种图像分割方法进行实验仿真比较,验证了基于准则函数算法的遗传分割方法的实时优越性。第二,从减少遗传算法陷入局部最优点及提高遗传算法全局搜索能力的角度出发,进一步研究了基于准则的自适应遗传分割算法。通过实验仿真,得出了分割算法中的最佳遗传算子,并运用该方法对雾天图像进行阈值分割,得到优化的灰度阈值结果。第三,采用自适应遗传分割算法对雾天图像优化分割成两部分并分别进行图像的复原。由于雾天图像远景部分灰度分布比较集中,接近天空亮度;而近景灰度分布相对均衡,能比较清晰地分辨,因此分别采用P图爸狈酵季衡化的恢复方法进行综合处理,得到图像复原结果。通过实验分析和验证,该方法能有效地改善雾天图像的退化现象和提高图像清晰度。此外,运用本文中的方法对各种天气下所拍摄的图像进行仿真实验并对结果进行对比,验证了基于P偷幕指捶椒ǘ栽毒按淼氖涤眯浴最后,对本文的研究工作进行了总结,并提出了有待进一步研究的关键技术和发展方向。关键词:遗传算法;图像分割;最大类间方差法;阈值;图像复原
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