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1、夜间雾天图像成像模型与去雾算法研究ResearchonImagingModelandDefoggingAlgorithmofNighttimeImages学科专业：信息与通信工程研究生：王南指导教师：杨爱萍副教授天津大学电气自动化与信息工程学院二零一七年十一月摘要在雾、霾、弱光等天气条件下拍摄到的图像存在对比度低、颜色失真和细节模糊等现象，严重影响安全监控、交通监管、自动导航、目标检测等户外计算机视觉系统发挥效用。目前，针对白天场景雾天图像复原技术取得了较大进展，而对夜晚有雾图像复原研究较少。相对于白天场景，夜间
2、图像去雾更具挑战性。因此，本文对夜晚图像去雾算法进行研究，主要工作如下：针对夜晚有雾图像光照不均、色偏和噪声大等特点，论文深入分析夜间有雾图像成像规律，建立了含有人工光源的夜间有雾图像成像模型，并提出了夜间图像去雾新方法。针对夜间光照不均问题，提出基于低通滤波的环境光估计方法；针对夜间图像去雾后存在光晕问题，提出根据图像色度信息判断场景点是否属于近光源区域；针对非一致色偏问题，利用直方图匹配方法进行颜色校正。大量实验结果验证了本文提出的成像模型及去雾算法的有效性。针对夜间图像去雾后容易造成细节模糊、噪声放大等问题
3、，本文基于图像分解模型，将图像分解为结构层和纹理层，只在结构层对图像进行去雾，可以最大程度保留图像的细节信息；然后在纹理层进行去噪、去伪影处理，并与去雾后的结构层融合得到复原图像。实验结果表明，基于图像分层的夜间图像去雾算法复原图像细节清晰、噪声较小。关键词：夜间图像去雾，人工光源，环境光，低通滤波，颜色校正IABSTRACTTheoutdoorimagescapturedinfoggy,hazyorlow-lightenvironmentssufferfromlowcontrast,colordistortio
4、nandlowdetails,whichleadstotheunreliabilityofoutdoorcomputervisionsystems,suchassafetymonitoring,trafficcontrol,automaticnavigation,andtargetdetectionsystems.Currently,theexistingfogremovalmodelsandalgorithmsaremostlydesignedfordaytimeimagesandnotapplicablefo
5、rnighttimeimages.And,nighttimeimagedefoggingismorechallengingthanthedaytimeimage.Therefore,thispaperfocusesonfogremovalmodelsandalgorithmsfornighttimeimages.Themainachievementsareasfollows:Aimingatsolvingtheproblemsofnon-uniformillumination,seriouscolordeviat
6、ionandnoiseofnighttimeimage,thispaperfocusesonformationregularityoffoggyimagesatnight,andproposesanewimagingmodelthataccountsfortheartificialvaryinglightsources.Basedonthemodel,anewdefoggingalgorithmisproposed.Firstly,estimatetheatmosphericlightbasedonthelowp
7、assfilter.Secondly,tosolvetheproblemofgloweffects,amethodbasedontheimagechromaticityisproposed,estimatingwhethertheobjectsiswithintheclose-to-sourceregion.Finally,asforthecolorcast,anefficientcolorcorrectionalgorithmbasedonthehistogrammatchingispresentedinthi
8、spaper.Theexperimentalresultsofanumberofexamplesdemonstratetheeffectivenessofourimagingmodelandthedefoggingmethod.Aimingatsolvingtheproblemsofuncleardetailsandseriousnoiseofnighttimeimage
