恶劣天气下图像的清晰化方法研究

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1、分类号：TP391单位代码：10190研究生学号：201306008密级：无硕士学位论文恶劣天气下图像的清晰化方法研究StudyonImageClearnessTechniqueinBadWeather研究生姓名：孙莹莹专业：信息与通信工程指导教师姓名：王昕指导教师职称：副教授2016年4月硕士学位论文摘要户外视觉系统由于暴露在开放的外界环境中，会常常受到恶劣天气会影响而无法正常的工作，使得捕获的图像和视频出现严重降质的现象。其中，近年来出现最频繁的恶劣天气是雾霾天气，已经成为严重影响成像质量的重要因素

2、。在雾霾天气下，由于大气散射作用，会导致捕获的图像模糊不清，信息的可辨识度降低。雾天图像的应用价值大大减小，会干扰其它和图像处理相关的领域的正常工作。此外，我国近年来雾霾天气频发，图像去雾技术成为越来越重要的研究课题，具有十分重要的实际意义。由于图像去雾问题涉及到天气条件的随机性与复杂性，这增大了其研究难度。虽然国内外已有的图像去雾算法很多，但均有一定的局限性和相应的缺点，这些算法在本质上都可以大致归类为两种：第一种为基于非物理模型的图像增强方法，第二种为基于物理模型的图像复原方法。首先，提出了一种基于

3、物理模型的图像去雾算法，利用改进的WhitePatchRetinex算法计算出全球大气光的值，提出了一种基于去雾后图像的信息损失来估算透射率的方法，通过最小化信息损失方法估计出初始透射率，然后使用导向滤波对初始透射率图进行快速细化，进而得到较精确的最终的透射率图，最后通过反解雾天图像退化物理模型得到清晰无雾的结果图像。实验结果表明，利用该方法得到的结果图像较明亮，不需要再进行额外的亮度增强操作，且在天空区域不会出现严重的颜色失真现象，鲁棒性和适用性较高其次，对视频去雾进行研究。通过将有雾视频帧的RGB颜

4、色空间转换到YUV颜色空间，仅对其中的亮度分量Y进行去雾处理，保持色度分量(U,V)不变，降低了算法的复杂度，大大提高了处理过程的运行速度，从而能适用于处理视频序列，处理速度可达20-22帧每秒，具有良好的实时性。最后，研究了户外监控视频的去雾方法，因为监控视频的背景具有静止不变的特性，所以本文将视频帧的背景图像和前景运动目标图像分别提取出来后，各自进行去雾处理，然后融合为完整的无雾监控视频。由于对背景图像是静止且不变的，所以只对背景图像做一次去雾处理，大大缩小了视频去雾算法的运算时间，具有很好的实用意

5、义。关键词：图像去雾视频去雾改进的WhitePatchRetinex算法信息损失I硕士学位论文AbstractTheoutdoorbadweatherwillaffectthenormalworkofthevisualsystem,makingthequalityofimageandvideocapturedinthissituationdegradegreatly.Oneofthemostfrequentweatheristhehaze,whichisanimportantfactoraffectin

6、gthequalityofimage.Inhazeweather,atmosphericscatteringphenomenonwilloccur,thisoftenblursthecapturedimageandreducesidentificationofinformation.Theapplicationvalueofhaze-imageisgreatlyreduced,whichwillinterferewiththenormalworkofothersareasrelatedtoimagepr

7、ocessing.Moreover,inrecentyears,thehazeandfogweatherarefoundfrequentlyinourcountry.Dehazingtechnologyofimagehasbecomeamoreandmoreimportantresearchtopic,whichhasremarkablypracticalsignificance.Duetothedehazingalgorithmisinvolvedintherandomnessandcomplexit

8、yofhazeweather,thisincreasesthedifficultyoftheresearch.Althoughtherearealotofdehazingalgorithmsinthehomeandabroad,theyallhaveanumberoflimitationstosomeextent.Thesealgorithmscanbedividedintoenhancementmethodbasedonnonphysic