无人机遥感图像去雾算法研究

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1、学校代码：10663编号：197学号：4201310000364贵州师范大学硕士学位论文无人机遥感图像去雾算法研究ResearchonUAVRemoteSensingImageDehazingAlgorithm专业名称：计算机科学与技术专业代码：081200研究方向：遥感图像计算机处理与解译申请人姓名：范郁锋导师姓名(职称)：曹永锋(教授)二零一六年四月五日目录摘要.....................................................IAbstract........

2、.......................................III1绪论...................................................11.1研究背景与意义.....................................11.2国内外研究现状.....................................21.3论文主要工作......................................42雾天图像的降质机理...

3、..................................62.1雾和霾的概念......................................62.2大气散射原理......................................62.3大气散射模型.......................................72.4几种基于大气散射模型的经典算法....................122.5小结.............................

4、.................133无人机遥感图像去雾算法................................143.1无人机遥感图像的特点..............................143.2无人机遥感图像雾天成像模型........................153.3估计大气光矢量Y..................................153.4估计全局透射率t..................................203.5小结...

5、..........................................234去雾实验..............................................254.1模拟实验.........................................254.2真实图像去雾实验.................................294.3小结..............................................325总结与展望..

6、..........................................355.1研究工作总结.....................................355.2研究展望.........................................35参考文献................................................37攻读硕士学位期间完成论文和科研项目......................42致谢...............

7、.....................................43原创性声明..............................................44关于学位论文使用授权的声明..............................44摘要无人机遥感技术以其诸多优点，已广泛应用于国土资源测绘和监测领域。但在部分地区因气象条件或大气污染等因素雾霾天较多，使得采集的图像严重降质，极大影响了图像分析和理解等后续工作。因此，对雾天无人机遥感图像进行去雾处理，有着重要的现实意

8、义。针对这一问题，本文主要做了如下工作：1)通过比较普通景物图像和无人机遥感图像，总结了无人机遥感图的特点，进而提出了无人机遥感图像雾天成像模型，将去雾问题的关键归结为计算大气光矢量和全局透射率。第一，通过一个较弱的图像局部亮度统计规律求取大气光矢量，但因矢量的方向有一定偏差，仅取其模值；第二，寻找足够数量的透射率和表面反射率近似恒定的小图像块，借助这种小图像块内像素在RGB空间呈直线分布的几何性质，估计出精确的大气光矢量方向；第三，计算暗