文档介绍：毛翟’。.
导师签名:Ⅲ㈣肼啪签字卜冢何谀旯拢疐签字期:珈/口年;月研究成果,除了文中特别加以标注和致谢之处外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得丞淫王些太堂或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中本人声明所呈交的学位沦文是本人在导师指导下进行的研究二骱腿〉玫作了明确的说明并表示了谢意。本学位论文作者完全了解丞洼王些太堂有关保留、使用学位论文的规定。特授权丞学位论文作者签名:签字日期:畂年弓月日洼王些太堂可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编以供查阅和借阅。同意学校向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘。C艿难宦畚脑诮饷芎笫视帽臼谌ㄋ得\
学位论文主要创新点对经典的惴ń懈慕玫讲逯抵狈酵季饣椒ā4朔椒对输入图像进行了自适应加权运算处理,不仅可以适应输入图像视景深度多变的特点,同时可以平滑块状效应,增强被雾气所覆盖的细节信息。将超分辨率图像重建技术运用到了雾天图像的清晰化处理中,通过多幅低分辨率的降质图像来重建一幅高质量的高分率图像,增加了图像的有效可视~、二、距离。
摘要在户外采集视频图像时常常会受到恶劣天气的影响,其中雾天是一种最常见的恶劣天气之一。这种图像退化的现象对各行各业都有不同程度的影响,在交通系统、海关和航天部门的影响尤为严重。此外,各种户外视频监控系统在恶劣天气下也无法可靠工作。因此对雾天图像处理方法的研究具有深远的现实意义。本文主要对经典的惴ń懈慕绰阆低扯允悠低枷竦氖凳辈杉的需要,同时利用图像分割技术分离感兴趣区域,来降低算法的复杂度。算法首先利用图像的灰度分布特征采用正态曲线拟合天空部分的灰度分布,确定有效阈值,再利用区域生长的方法分割天空部分。仅对于非天空部分采用自适应插值直方图均衡化的方法对图像进行增强处理。实验证明该方法消除雾天的影响的效果较好,与现有的图像增强算法相比效率明显提高,消除了块状效应。大雾天气图像的有效信息大部分被雾气所覆盖,一般的处理方法很难达到理想的处理效果。在这种情况下,本文利用超分辨率图像复原技术来提高大雾天气下图像的可视距离。实验证明本文算法可以得到较理想的处理效果,达到了预期关键词:雾天图像、惴ā⑼枷裨銮俊⑼枷穹指罴际酢⒅狈酵季饣要求,为后续的处理工作提供了可靠的图像信息。
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