去除薄雾的图像恢复与增强算法研究.pdf

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1、分类号：!￡墨旦!：垒!UDC：密级：——编号：——去除薄雾的图像恢复与增强算法研究RESEARCHONTHEALGOIUTHMOFIMAGERESTORATION’ANDENHANCEMENTFoRREMOⅥNGMIST学位授予单位及代码：长查理王太堂(!Q!垦鱼2学科专业名称及代码：电壬型堂皇技苤(Q璺Q鱼)．研究方向：光电佳感皇光电拯测技本申请学位级别：亟±指导教师：段锦教援研究生：望圣圣长春理工大学硕士学位论文原创性声明／／11／1㈣1／I／11／／／／11／／。／／11／．-，辱u936本人郑重声明：所呈交的硕士学位论文，《去除薄雾

2、的图像恢复与增强算法研究》是本人在指导教师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体己经发表或撰写过的作品成果。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结果由本人承担。．作者签名：叠缝——年一月一日长春理工大学学位论文版权使用授权书本学位论文作者及指导教师完全了解“长春理工大学硕士、博士学位论文版权使用规定”，同意长春理工大学保留并向中国科学信息研究所、中国优秀博硕士学位论文全文数据库和CNKI系列数据库及其它国家有关部门或机构送交学位论

3、文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权长春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，也可采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编学位论文。作者签名：毖——年一月一日导师签名：——年一月一日摘要在薄雾天气条件下获得的图像会受到严重的退化，从而大大降低图像的应用价值，该天气状况会对军事、交通、遥感等各领域的图像信息处理造成了极大的影响。为了消除雾天环境对图像的影响，需要采取相应的图像处理方法，从薄雾退化图像中提取出景物的细节信息。本文主要对薄雾图像的清晰化方法进行研究，分析了图像退化的原因以及退化图像的特点。文中

4、主要通过图像恢复和图像增强的方法实现图像的清晰化。在图像恢复方法中，分析了雾天图像的退化模型，并论述了采用辐射传输方程的恢复方法。图像增强算法不考虑图像的退化原因，只是按照特定需要突出或抑制图像中的某些信息，达到增强有用信息的目的。文中论述了直方图均衡、同态增强、局部直方图均衡等算法，并分析了每种算法的适用范围，在此基础上本文提出了部分重叠局部直方图均衡一算法，在运算速度上有了较大的提高，并达到了较好的清晰化效果。关键词：薄雾退化图像清晰化图像恢复图像增强ABSTRACTTheimageweobtainedinbadweathercondit

5、ionsiSoftensignificantlydegradedbymist．Thissignificantlyaffectsmilitaryaffairs，trafficsystems，remotesensingandotherfieldsofimageprocessinginthisweather．Weneedsomemethodofimageprocessinginordertoeliminatingtheimpactoffogontheimage，andacquiredetailsofthesceneinformationfromim

6、agedegradedbymist．ThisPaperstudiesontheimagecleamesstechniqueinmist，thisanalyzesthecausesofimagedegradationandcharacteristicofdegradedimage．Thispaperresearchesclearnessmethodbyimagerestorationandimageenhancement．Intheimagerestoration，thispaperanalyzesimageofmistdegradationm

7、odel，andusesrestorationmethodofradiativetransferequation．Imageenhancedtakesnoaccountofthereasonofthedegenerationandonlyaccordingtothespecificneedextrudeorrestrainsomeinformationoftheimage．itachievethepurposeofenhancingusefulinformation．Histogramequalization，homomorphicfilte

8、ring．10calhistogramequalizationareusedinthispaper,weanalyzethescopeofapplicationof