基于暗通道先验的图像清晰化去雾算法研究

《基于暗通道先验的图像清晰化去雾算法研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、ＴＰ３９１中图分类号：公开密级：ＵＤＣ：本校编号；續州义適乂攀硕±学位论文论规目：基于暗通道先验的图像清晰化去雾算法＾研究生嫂名；白海平学号：０２１３０６４６学校指导教师姓名：杨燕职疏：副教授申请学位等级：工学硕壬学位专业．信号与信息处理论文提交日期：２０１６年４月论义答辩日期：２０１６年６月独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作和取得的研究成果，除了文中特别加示注和致谢之处外，论文中不包含其他人己经

2、发表或撰写过的研究成果，也不包含获得兰州巧通大学或其他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己在论文中作了明确的说明井表示了谢意。学位论文作者签名：冶诲签字日期：２。／《年＾月２日］学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解兰州巧通大学有关保留、使用学位论文的规定。特授权＾兰州交通大学可斗将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编供查阅和借阅。同意学校向国家有关部口或机构送交论文的复印件和

3、磁盘。（保密的学位论文在解密后适用本授权说明）学位论文作者签名：冶礙导师签名：平签字曰期：扣／／１年＾月么日签字日期：乃／佑／月＞７日］硕士学位论文基于暗通道先验的图像清晰化去雾算法研究TheResearchofClearingImagesDehazingAlgorithmBasedOnDarkChannelPrior作者姓名：白海平学科、专业：信号与信息处理研究方向：数字图像处理学号：02130646指导教师：杨燕完成日期：2016年4月兰州交通大学LanzhouJiaotongUnivers

4、ity兰州交通大学硕士学位论文摘要在恶劣的天气条件下，如存在雾、霾等环境因素的影响，大气中这些微小粒子的散射和折射作用于成像系统，会导致获得的图像色彩饱和度和对比度下降，从而丢失很多重要细节信息，不利于图像特征的提取和辨识，使得各种户外监控系统、检测系统的应用受到极大限制。为了获得更为清晰的去雾图像，提高场景的清晰度和辨识度，论文在分析雾天图像物理模型基础上，深入研究和分析先进的暗通道先验的去雾算法理论。暗通道先验理论去雾具有简单有效、恢复效果好的优点，但也存在去雾不彻底和明亮区域色彩失真的缺点。论文针对暗通道先验

5、算法的不足，提出两种新的改进算法，主要研究工作和实现成果如下：将退化图像分为不含明亮和含明亮区域图像，分别提出补偿算法和引导滤波自适应阈值去雾算法：(1)对不含明亮区域的退化图像，论文深入分析块效应和白边效应产生的原因，结合Gibson的中值滤波理论补偿暗通道图，将退化图像的最小值图像作为引导图，通过引导滤波细化新的暗通道图间接求得透射率，改善中值滤波对局部暗通道值估计过大造成的黑斑现象；(2)对含明亮区域的退化图像，通过深入分析大气散耗函数的特性，将有雾图像的最小值图像取局部最大值后作为引导图，对最小值图像进行引

6、导滤波得到大气散耗函数，利用大气散耗函数和最小值图像的绝对差值作为对比度，来区分雾浓区域和本身值很大的近景区域，从而获得更为精确的大气散耗函数，通过明亮区域像素点分层统计自适应设定阈值，结合容差机制修正估计过小的明亮区域透射率，改善明亮区域色彩失真现象。此外，对两类图像的大气光强度估计进行区别处理，对不含明亮区域的退化图像，利用暗通道理论进行大气光强度估计；对含明亮区域的退化图像，则增加了自适应阈值使其较为精确定位天空位置，从而得到更为精确的大气光强度的估计值。实验结果表明，补偿算法获得的图像具有更为清晰、色彩饱和

7、度更佳，同时细节区域对比度更高的优点，并且消除了黑斑效应；引导滤波自适应阈值算法获得的图像在明亮区域清晰自然，兼顾了近景去雾效果，整体上场景的对比度和清晰度都有明显改善，而且大大提高了运算速度。关键词：暗通道先验；去雾；补偿；引导滤波；自适应阈值论文类型：应用研究-I-兰州交通大学硕士学位论文AbstractInbadweatherconditions,suchasthefog,hazeandotherenvironmentalfactors,imagingsystemsuffersfromscatteringan

8、drefractingcausesbythetinyparticlesinatmosphere.Sothisleadstodecreaseofthecolorsaturationandcontrastratiooftheobtainedimages.Asaresult,importantdetailinformationoftheimagesmisses.T