自然图像去雾算法研究

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1、自然图像去雾算法研究作者姓名韩正汀导师姓名、职称路文副教授一级学科信息与通信工程二级学科信号与信息处理申请学位类别工学硕士提交学位论文日期2014年11月学校代码10701学号1202121159分类TN82号TN82密级公开西安电子科技大学硕士学位论文自然图像去雾算法研究作者姓名：韩正汀一级学科：信息与通信工程二级学科：信号与信息处理学位类别：工学硕士指导教师姓名、职称：路文副教授提交日期：2014年11月ResearchonNatureImageDehazingAthesissubmittedtoXIDI

2、ANUNIVERSITYinpartialfulfillmentoftherequirementsforthedegreeofMasterinInformationandCommunicationEngineeringByHanZhengtingSupervisor:AssociateProfessorLuWenNovember2014西安电子科技大学学位论文独创性（或创新性）声明秉承学校严谨的学风和优良的科学道德，本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别

3、加以标注和致谢中所罗列的内容以外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果；也不包含为获得西安电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。学位论文若有不实之处，本人承担一切法律责任。本人签名：日期：西安电子科技大学关于论文使用授权的说明本人完全了解西安电子科技大学有关保留和使用学位论文的规定，即：研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属于西安电子科技大学。学校有权保留送交论文的复印件，允许查阅、借阅论文；学校可

4、以公布论文的全部或部分内容，允许采用影印、缩印或其它复制手段保存论文。同时本人保证，获得学位后结合学位论文研究成果撰写的文章，署名单位为西安电子科技大学。保密的学位论文在年解密后适用本授权书。本人签名：导师签名：日期：日期：摘要摘要雾、霭、霾等天气条件下获得的图像存在对比度低、模糊不清及色域衰减等问题，导致图像成像系统无法有效提取场景中景物特征，严重影响成像系统有效工作。近年来，自然图像去雾研究应用广泛，逐渐成为计算机视觉领域及图像处理领域中众多学者关注的重点。本文主要贡献主要有以下两个方面：提出了一种基于引

5、导滤波优化的自然图像去雾方法。该方法使用基于大气光幕的导向图对粗略的透射率进行优化，进而克服了传统方法中优化的透射率图像在景深相近区域不够平滑的问题。该方法首先利用基于视觉感知的自然场景暗原色原理计算透射图。然后使用有雾图像来估计与透射图具有相同一致性的大气光幕并作为导向滤波器的导向图。利用导向滤波器对透射图进行优化，得到精确的反映场景景深信息的透射率图像及相关参数。最后利用雾天图像退化模型来恢复出无雾图像。实验结果表明，本方法能够很好地解决传统方法中细节信息损失及去雾结果中残留有雾气的问题，获得的去雾结果细

6、节信息丰富、结构清晰、色彩真实、视觉效果更佳。提出了一种基于L0梯度最小化的自然图像去雾算法。该方法基于场景中物体边界约束的先验知识得到边界约束的透射率图像，结合L0梯度最小化平滑方法，将透射率的边界约束问题构建成最优化求解问题来估计场景中的透射率，并利用雾天图像退化模型恢复出无雾图像。实验结果表明，相比于现有的经典算法，本文方法有效解决传统方法优化透射率时，无法有效保留物体边缘处信息而导致该区域易产生模糊的问题，同时能够有效提高暗原色先验方法中失效区域的去雾效果。本方法获得的去雾结果图像在细节信息丰富度，结

7、构清晰度，去雾彻底度方面能获得较满意的效果。同时，本文针对去雾图像中存在的Halo效应、色彩失真及结构信息损失等主要失真类型，结合相应的评价方法，从去雾前后图像的有效细节强度、色彩还原程度及结构信息等方面对经典的去雾算法和本文提出的方法进行客观质量评价。实验结果表明，本文提出的基于导向滤波优化的去雾算法和基于L0梯度最小化的去雾算法在有效细节恢复程度、色彩还原程度及结构清晰程度方面均能获得较满意的效果。关键词：场景透射率，去雾图像质量评价，暗原色先验,导向滤波器，雾天图像退化模型论文类型：基础研究I西安电子科

8、技大学硕士学位论文IIABSTRACTABSTRACTImagescapturedinfog,mistandhazeweatherconditionsoftensufferfrombadvisibilityandlosecontrastandcolorfidelity,whichresultinoutdoorimagingsystemfailtoextractfeatureseffectivelyi