图像去雾算法研究及其应用

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1、分类号：TP391.41单位代码：10672论文编号：2013070104003密级：2016届硕士研究生学位论文图像去雾算法研究及其应用学位申请人姓名杨东培养单位贵州民族大学导师姓名及职称黄成泉（教授）学科专业应用数学研究方向模式识别与智能系统论文提交日期中国﹒贵州﹒贵阳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硏究工作和取丰伊研巧成果，除Ｔ文中特别加Ｌ乂标法和致谢之处外？论文中不包含其他人已经＾＾美或撰写过的研究成果，也不包含为获得贵州民族大举或瓦化斬巧化构自位或证书而使用过的材料一。与我同工作的同志对本研究所做

2、的任何贡、献均＇已＾巧论文中作了明碗的说明并表示了谢意。学位论文作者签名：签字日期；年Ｗ＾＾月＾日＾学位论文版权使用授权书有关保留、使用学位论文的规定側轉位ｉ細全旨喊齡内額人有关数据印、缩印或描等复制手段齡、汇細總阅和借阅弓。謀心、子？权Ｉ向口围豕逆有２关１部ｆ］或机构送父论文的复印件和磁盘。（保治的学位论文在解密后适用本授权说明）学位论对储齡导職和签字日斯每月巧巧签字日恥；月ｒ日心（贵州民族大学2016届硕士研究生学位论文摘要在恶劣（如雨、雾等）环境下，由于大气严重散射，导致从户外获取的图像出现清晰度下降、颜色

3、失真等问题。然而，在大多数智能系统，如：航海、航空、智能道路交通领域中需要较为清晰的图像。因此，在图像处理领域中，对有雾图像进行去雾处理，研究其可行、高效的去雾算法受较多学者关注。目前，在众多的图像去雾算法（包括复原算法、增强算法）中，对有模型的图像复原算法研究，逐步获得了大家的认可。建立在模型基础上的暗原色理论去雾算法近年来备受关注（主要关注图像去雾时间复杂度和去雾效果），但该传统的去雾算法对不同浓度的有雾图像进行去雾时，不能自适应地选取透射率，对包括天空、白云等较亮区域的雾天图像进行去雾时，可能导致该区域颜色失真等问题。所以，本文建立在暗原色理论的去雾算法基

4、础之上分析其中两个重要参数的不足，获得了相应的去雾算法，得到了较佳效果。本文所做工作如下：（1）针对暗原色理论去雾算法在估算透射率时的不足，提出一种结合平均梯度的自适应透射率的去雾算法。通过分析暗原色先验理论，得出雾的透射率和去雾图像，同时结合平均梯度算法，达到了自适应地调整雾的浓度系数，从而得到精确的透射率。解决了因雾的浓度系数是固定值，而不能有效估算有雾图像透射率的问题。（2）为解决暗原色理论算法对包括天空、白云等较亮部分的有雾图像进行去雾消除时，可能导致该区域复原图像颜色失真等情况，提出改进算法。通过分块思想，求得暗原色值，结合引导滤波，获得细化的非天空区

5、域的透射率，通过对采集的多幅户外无雾非天空、白云等区域图像与户外无雾含天空、白云等区域图像分别统计其图像暗原色值的变化，有雾图像中天空、白云等较亮区域的判断标准被估算，同时得出该区域透射率的估算算法，从而达到图像的有效去雾处理。（3）由于雨、雾天气条件下视觉效果不佳等情况，分析了道路交通场景的特点，将改进去雾算法应用于道路交通领域中，并对雾天车道线、标志牌、车牌等进行清晰化处理。关键词：图像去雾暗原色先验自适应透射率明亮区域道路交通场景I贵州民族大学2016届硕士研究生学位论文AbstractOutdoorimagesobtainedinadverseweath

6、er(e.g.,foggyorhazy)usuallylosecontrastandfidelity.Mostautomaticsystemsforsurveillance,navigation,aviationandintelligentvehicles,etc.,workwellwhentheinputimageshaveclearvisibility.Therefore,improvingthetechniqueofimagehazeremovalhasreceivedincreasingattentioninimageunderstandingandco

7、mputervisionfieldsduringrecentyears.Sofar,theimagehazeremovalalgorithm(e.g.,algorithmsforimagerestorationandimagemanipulationenhancedalgorithm)basedonphysicalmodelhasbeendemonstratedtobesuccessful.Themethodofsingleimagehazeremovalusingdarkchannelpriorhasbeenwidelyconcerned(focusonthe

8、complexityan