文档介绍：学校代码： 10385 分类号：
研究生学号：08400042 密 级：
工程硕士专业学位论文
基于偏振特性的图像去雾方法研究
Defogging method for Image based on Polarization
作者姓名： 林火焰
指导教师： 陈锻生
工程单位导师：
工程领域： 计算机技术
研究方向： 图像处理
所在学院： 计算机科学与技术
论文提交日期：二零一四年三月三十一日
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摘 要
图像去雾是计算机图像处理领域的一个研究热点，目前常用的去雾算法主要
两大分类，一种是基于传统的图像增强技术，一种是基于物理光学模型的图像复
原技术。本文分别研究分析了图像增强和图像复原的几种算法技术。针对目前的
去雾研究热点，本文结合偏振光特性与雾天成像模型，构建一个基于偏振光特性
的去雾模型，通过偏振光特性来实现对雾天退化图像的还原。算法核心集中在求
解偏振去雾模型中的无穷远的大气光强度值 A 和图像的透光率 t(x)。本文通过
暗通道先验理论和直方图正态统计分布理论解决了A 值的自动化和精确的估
算，并使用暗通道先验理论估算图像传输图 t(x)，最后使用偏振光去雾公式实
现对两幅偏振化方向垂直图像的融合去雾。经过实验证明本文算法能有效的对雾
天降质图像进行复原，提高图像清晰度和饱和度。
因为本文方法需要用到同一时间段同一景象的两幅偏振化方向垂直图像，为
了降低获取图像的难度，使用图像配准算法来对两幅可能存在错位、旋转的图像
进行配准。本文使用 Sift-Ransac 算法对图像进行配准，为最后的融合去雾成功
提供了保证。
最后在实验阶段通过主观评价方式和客观评价方式对实验原图像和采用本
文算法融合结果图像进行对比，结果图像明显优于原图像。并且把本文算法和直
方图均衡化算法、Retinex 算法、何凯明暗通道先验算法进行实验分析比较，本
文算法在主观评价和客观评价总体上要优于其它算法。
关键字：图像去雾 偏振光 图像配准 图像融合
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