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时间:2018-07-28
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1、密级★保密期限:(涉密论文须标注)ZSTUZhejiangSci-TechUniversity硕士专业学位论文ProfessionalMaster’sThesis中文论文题目:基于暗通道先验原理的图像去雾研究英文论文题目:ImageDefoggingResearchBasedonDarkChannelPrior工程硕士专业学位类别:专业学位领域:作者姓名:计算机技术领域陈新富指导教师:许建龙完成日期:2015年3月10日 浙江理工大学硕士学位论文基于暗通道先验原理的图像去雾研究摘要图像去雾是对有雾图像进行可视效果增强或者无雾场景复原的技术,它以更好的方式展现图像中的信息,便于
2、人眼观察或者后续的计算机分析处理。生活中,去雾系统可广泛应用于军事、视频监控、卫星成像等诸多领域,具有重要价值和意义。由于去雾的复杂性,目前很多相关算法都不能完美的解决此问题,更好的去雾效果、更快的去雾速度,一直都是广大科研工作者的目标。本文首先介绍了大气散射模型,分析雾天图像降质模型和雾化图像形成机制。紧接着深入分析暗通道先验原理在图像去雾中的应用,分析暗通道先验去雾算法在处理速度和天空等区域处理效果的不足。针对暗通道先验原理去雾算法在处理速度上的不足,本文提出了下采样的图像去雾算法。先对需要处理的图像进行下采样缩小,对获得的小图按照暗通道先验去雾原始步骤求得小图的透射率,最后
3、插值放大到原来的图片大小以去雾。该方法不仅能够保持原算法的去雾效果,而且能够大幅度提升图像去雾处理的速度,尤其是大图片。针对暗通道先验原理去雾算法在明亮区域部分处理会引入失真的问题,提出了一种基于反馈机制的去雾算法。比较暗通道去雾前后的图片色彩,通过色彩差异以检测出色彩失真的区域,并利用伽马函数调节失真区域相应的透射率,最后根据调整后的透射率恢复出无雾图像。该算法能有效地缓解原算法引入的色彩失真,使去雾后的图像更加平滑自然。关键词:去雾;暗通道先验;下采样;反馈机制I 浙江理工大学硕士学位论文基于暗通道先验原理的图像去雾研究ImageDefoggingResearchBasedo
4、nDarkchannelpriorAbstractImagedefoggingisatechnologytoenhancefoggedimagesortorestorefog-freescenes,toshowtheinformationoftheimageinabetterway,soastogetbettervisualqualitiesofanimageorbettersubsequentanalysisandtreatmentincomputersystem.Inreallife,defoggingsystemcanbewidelyusedinmanyfieldssuch
5、asmilitary,videomonitoring,satelliteimaging,andisofgreatvalueandsignificance.Duetothecomplexityofthedefogging,currentlyfewalgorithmcansolvetheproblemperfectly.Thepursuitoffasterandbetterdefoggingeffecthasalwaysbeenthegoalofscientificresearchworkers.Thispaperfirstintroducestheatmosphericscatte
6、ringmodel,whichcanbeexpressedasaphysicalmodelandiswidelyusedtoexplaintheprocessofimagedegradationandformationofafoggedimage.Thenisdetailedanalysisofdefoggingapplicationofdarkchannelpriorprinciple,analysisofthedeficienciesintheprocessingspeedandprocessingeffectintheskyarea.Aimedattheheavycompu
7、tationcostofimagedefoggingbasedondarkchannelpriorprinciple,anewimagedefoggingmethodisproposed.Firstthesmallerimageisgottenbydown-samplingtheoriginalimage,thenwegetthesmallerimage’stransmissionaccordingtotheoriginaldefoggingsteps.Next,thetrans
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