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单幅雾天图像复原算法研究
作 者: 杨静荣
导 师: 方帅
学 校: 合肥工业大学
专 业: 计算机应用技术
关键词: 图像复原 雾天退化图像 Retinex理论 图像引导滤波器 图像质量评价
分类号: TP391.41
类 型: 硕士论文
年 份: 2013年
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内容摘要
恶劣天气(雨,雪,雾)中充满着大量的悬浮粒子,对光会产生散射和吸收作用,从而造成户外拍摄图像质量下降。目前大多数视觉系统在设计时没有考虑天气对视觉系统的影响,一般只适合晴朗的天气。因此,恶劣天气制约了视觉系统的推广。而雾是一种常见的天气现象,由它引起的图像退化问题是计算机视觉领域研究的热点。因此,本文针对雾天图像进行复原算法的研究。本文以Retinex理论和雾天退化模型为理论依据,分别针对均匀和不均匀雾天退化图像,实现图像清晰化的目的。针对均匀分布的雾,提出了图像引导滤波的Retinex去雾算法;针对非均匀分布的雾,提出了基于粒子群的雾天图像复原算法,在一定程度上解决了不均匀雾的问题。另外,对去雾算法提出了一种客观评价的准则。主要内容有以下三个方面:第一,针对雾天退化图像,提出了基于图像引导滤波器的Retinex去雾算法。Retinex算法处理的图像往往存在伪影、噪声增加和迭代求解耗时多问题。针对这些问题,提出利用两次图像引导滤波实现Retinex图像增强的求解,并运用多尺度小波融合的图像增强框架,实现了基于两次图像引导滤波的多尺度Retinex去雾算法。第二,针对目前大部分去雾算法对浓雾和不均匀雾适用性不强,提出基于粒子群的雾天图像复原算法。首先,推导出适合于不均匀雾的退化模型;其次,针对不均匀雾天退化模型参数过多的问题,提出了利用粒子群进化算法估计模型中的参数;最后,使用图像引导滤波器实现快速有效的图像复原。第三,针对不同的雾天图像复原效果,提出一种客观的评价准则。图像质量评价方法很多,但对于特定的雾天图像复原效果的评价算法很少。本文给出了一种基于图像提升度和结构相似性的客观评价方法,且利用该方法对目前较流行的去雾算法进行客观的评价和分析。
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全文目录
摘要 6-7 ABSTRACT 7-9 致谢 9-14 第一章 绪论 14-21 1.1 论文选题背景及意义 14-15 1.2 课题的研究现状 15-19 1.2.1 非模型去雾算法研究 15-17 1.2.2 基于物理模型去雾算法研究 17-19 1.3 本文研究内容 19-20 1.4 本文章节安排 20-21 第二章 相关工作介绍 21-27 2.1 引言 21 2.2 Retinex 理论 21-22 2.2.1 单尺度 Retinex 算法(SSR) 21-22 2.2.2 多尺度 Retinex 算法(MSR) 22 2.3 大气散射模型 22-26 2.3.1 入射光衰减模型 23-24 2.3.2 大气光成像模型 24-25 2.3.3 雾天退化模型的推导 25-26 2.4 本章小结 26-27 第三章 基于图像引导滤波的 Retinex 图像去雾算法 27-37 3.1 引言 27 3.2 图像引导滤波器 27-30 3.2.1 图像引导滤波器算法 27-29 3.2.2 尺度参数ε分析 29-30 3.3 基于图像引导滤波的 Retinex 图像增强 30-32 3.3.1 基于图像引导滤波平滑约束的 Retinex 算法 30-31 3.3.2 基于两次图像引导滤波的 Retinex 算法 31-32 3.4 基于小波域信息融合的多尺度 Retinex 算法 32-33 3.5 实验结果与分析 33-36 3.5.1 一次图像引导滤波 VS 两次图像引导滤波 33 3.5.2 算法分析与对比 33-36 3.6 本章小结 36-37 第四章 基于粒子群的雾天图像复原算法 37-49 4.1 引言 37 4.2 雾天图像退化模型 37-39 4.2.1 均匀雾天图像退化模型 37 4.2.2 不均匀雾天图像退化模型 37-39 4.3 改进的 k-means 分割算法 39-43 4.3.1 分割特征提取 39-42 4.3.1.1 半反转特征 39-41 4.3.1.2 纹理特征提取 41 4.3.1.3 特征向量的构成 41-42 4.3.2 改进的 k-means 图像分割 42 4.3.3 改进的 k-means 分割算法的实现 42-43 4.4 基于粒子群的图像复原算法 43-45 4.4.1 β的估计 43-44 4.4.2 传输图的修正及图像去雾 44-45 4.5 实验结果与分析 45-48 4.6 本章小结 48-49 第五章 雾天复原算法的评价 49-57 5.1 相关工作 49-50 5.2 雾天图像和去雾图像的分析 50-51 5.3 图像提升度评价 51-53 5.4 结构相似性评价 53-54 5.5 去雾图像的评价 54-55 5.6 本章小结 55-57 第六章 总结与展望 57-59 6.1 全文工作的总结 57-58 6.2 未来工作的展望 58-59 参考文献 59-64 攻读硕士学位期间主要科研工作及成果 64-65
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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理(信息加工) > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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