单张图像高速去雾增强算法研究

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1、硕士学位论文单张图像高速去雾增强算法研究RESEARCHOFTHEHIGH-SPEEDHAZEREMOVALANDENHANCEMENTALGORITHMONONEIMAGE苏强哈尔滨工业大学2015年12月国内图书分类号：TP391.4学校代码：10213国际图书分类号：621.3密级：公开单张图像高速去雾增强算法研究硕士研究生：苏强导师：潘正祥教授申请学位：工程硕士学科：计算机技术所在单位：深圳研究生院答辩日期：2015年12月授予学位单位：哈尔滨工业大学ClassifiedIndex:TP391.4U.D.C:621.3Dissert

2、ationfortheMaster’sDegreeofEngineeringRESEARCHOFTHEHIGH-SPEEDHAZEREMOVALANDENHANCEMENTALGORITHMONONEIMAGECandidate：QiangSuSupervisor：Prof.Jeng-ShyangPanAcademicDegreeAppliedfor：Master’sDegreeofEngineeringSpeciality：ComputerTechnologyAffiliation：ShenzhenGraduateSchoolDateof

3、Defence：December,2015Degree-Conferring-Institution：HarbinInstituteofTechnology哈尔滨工业大学工程硕士学位论文摘要户外拍摄的图像常常因为空气中存在烟雾、灰尘和颗粒等介质而造成图像退化，从而导致图像的对比度和保真度较低；还有一些图像在拍摄过程中，因为曝光过度或不足而使图像的信息不利于获取。随着雾的频繁出现，户外的拍摄工作常常因此出现失真或不清晰的问题。对于这种情况的图像，图像增强技术具有很好的解决问题的能力。作为图像处理的初级阶段，图像增强技术对后续的图像识别以及图像

4、分类等领域具有重要影响，被广泛应用到城市交通、视频监控、高空作业等领域。针对雾天图像对提取图像特征和图像分类具有严重影响的问题，在分析雾成像的原理以及雾天图像降质原因的基础上，结合暗通道先验图像增强算法和快速均值滤波图像增强算法，提出了一种基于RGB空间的利用粒子群优化算法自动估计环境光的方法。该方法利用了粒子群优化算法，设立局部区域的像素均值与标准差的关系作为目标函数，通过不断迭代，选取使目标函数达到最优的像素点，从而估测环境光的值。仿真实验表明，利用改进的暗通道增强算法与改进的快速均值滤波的增强算法处理后的图像相比原方法处理的图像，图像

5、的增强效果得到了有效的提升。综合分析了基于图像对比度的单张图像增强算法。根据Retinex理论，本文提出了基于像素统计的带色彩恢复的多尺度Retinex图像增强算法，该方法通过图像中像素的均值和标准差的关系，将数据从对数域映射到实数域，并结合控制图像动态的参数来实现图像增强。仿真实验表明，改进的图像增强算法有效地提高了图像的增强效果。对于不同雾天图像，分析多种算法的优劣，提出了一个雾天图像质量判定的体系架构，为后续不同雾天质量的海量图像的自适应增强奠定了基础。关键词：图像去雾；图像增强；雾成像模型；Retinex理论；PSO-I-哈尔滨工业

6、大学工程硕士学位论文AbstractOutdoorimagesareusuallydegradedbymanyparticlessuchassmoke,hazeanddustintheair,andtheysufferfromthelossofcontrastandcolorfidelity;therearealsoproblemsofoverexposureorunderexposureduringtheprocedureofphotographingleadingtoobstaclesforextractionofimageinform

7、ation.Withthefrequentappearanceofhaze,thereexistsdistortionandblurintheimages.Forthesesituations,imageenhancementplaysanimportanceroleinimageprocessingandcomputervision.Astheprimarystageofimagesprocessing,imageenhancementtechnologyhasgreatinfluenceuponimageclassificationan

8、dimagerecognition,andhasbeenappliedwidelytomanyoutdoorscenes,suchasurbantraffic,videomoni