基于大气模型和位平面分解的图像去雾方法研究及质量评价

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1、分类号：TP3910710-2014124085硕士学位论文基于大气模型和位平面分解的图像去雾方法研究及质量评价张元方导师姓名职称王卫星教授申请学位类别工学硕士学科专业名称软件工程论文提交日期2017年4月10日论文答辩日期2017年6月2日学位授予单位长安大学DefogMethodandQualityEvaluationofImageBasedonatmosphericmodelandbit-planedecompositionADissertationSubmittedfortheDegreeofMasterCandidate：ZhangYuanfangSuper

2、visor:WangWeixingChang’anUniversity,Xi’an,Chinaii摘要计算机视觉与图像处理在图像去雾应用领域已经有了实质性的进展，越来越发挥着不可替代的作用和价值。但是现有的处理方法存在天空区域处理不明显、对于层次丰富的图像去雾效果不佳等问题。本文针对这些问题，在算法方面和评价方法进行了改进，有效改善了原先的缺陷。论文的主要研究内容和创新点表现在如下几方面：（1）为了解决传统暗通道图像去雾算法中天空区域易出现灰白光晕的问题，论文提出了基于暗通道的改进图像去雾算法。暗通道算法处理效果虽然较为理想，但由于使用抠图技术使得运算量较大，本文做了

3、参数化改进，代替了原有公式中外部最小化部分，使得其计算量降低，效率提高；对于算法经常失效的天空区域，本文通过引入了判定修正项和判定阈值，利用补偿的思想来对天空区域的像素点进行了处理，使其具有了一定的去雾效果。（2）为了解决纹理丰富和层次明显的图像去雾的难点，为此论文提出了结合分数阶微分的Retinex中心环绕算法。传统的Retinex算法由于计算量大，导致耗费时间周期较长，导致算法的时间复杂度较高，所以本文采用圆形邻域代替方形邻域，得到了更好的处理效果，该方法可以处理更多的像素点。另外，本文也利用分数阶微分的方法对算法进行了改进处理，对于纹理丰富和层次明显的图像取得了

4、较好的去雾效果。（3）针对灰度图像去雾，论文提出了基于位平面分解和Tonimoto距离的图像去雾方法。本文针对在传统方法下进行的灰度图像处理所具有的块和颜色失真等缺陷，本文针对传统灰度图像去雾算法中出现灰度失真的性能缺陷，首先利用高低帽变换对图像进行了处理，并使用位平面分解方法处理图像，然后使用Freeman链码从水平和垂直方向加强图像边界，对每个位图进行直方图分析，并根据直方图特征分析比较结果，选择Tonimoto距离最近的图像作为最终结果，实验结果表明，改进算法使得灰度图像的质量得到了有效的改善。（4）论文提出了一种无参考的图像去雾质量评价方法。本文选定图像的特征

5、图像块，利用MVG模型对原始图像进行快速匹配和拟合，并与原雾霾图像进行相关指标的距离计算，与经典的基于可见边的去雾质量评价方法的三个指标进行了比较，比较结果表明，本文提出的无参考的图像去雾质量评价方法具有很好的效果。关键词：图像去雾，暗通道，Retinex算法，位平面分解，质量评价iAbstractTheapplicationofcomputervisionandimageprocessinghasmadesubstantialprogressinallwalksoflife,whichisplayinganirreplaceableeffect.However,th

6、eoriginalpartofthetraditionalapproachhasamethodistoocomplex,inefficient,theresultsarenotsatisfactory,evaluationistoocumbersomeandotherissues.Therefore,thispaperaimsatthisproblem,inthetheoreticalprinciplesandevaluationmethodsandotheraspectsofthemethodtoimprove,effectivelyimprovetheorigin

7、aldefects.Themaincontentsandnewideasofthethesisareasfollows:(1)Fortheskyregionwhichisdifficulttodealwiththedefogproblem,thisthesisimprovedanewdarkchanneldefogmethod.Darkchannelalgorithmismoreeffective,butfortheuseofmattingtechnologymakesthecalculationoflargeamount,thisthesismad