基于暗原色先验的遥感图像去雾方法.pdf

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2、６年１Ｇ月胃｜｜麵瞧ｉｉｉｉＩ独创性声明本人郑重声明：所提交的学位论文是本人在导师指导下独立进行研究工作所取得的成果。据我所知，除了特别加标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人己经发表或撰写过的研究成果。对本人的研巧做出重要贡献的个人和集体，均己在文中作了明确的。本声明的法律结果由本人承担说明。：日期学位论文作者签名巧餐緣：＾７学位论文使用授权书本学位论文作者完全了解中国科学院大学及中国科学院４＾春光学精密机械与物理研究所有关保留、使用学位论文的

3、规定，即：中国科学院大学及中国科学院长春光学精密机械与物理研巧所有权保留并向国家有关部口或机构送交学位论文的复印件和电子，允许论文被查版阅和借阅。本人授权中国科学院大学及中国科学院长春光学精密机械与物理论的全，可究所可将学位文部或部分内容编入有数库进检索研Ｗ关据行采用影、或其它手段、汇编学位论文。印缩印复制保存本（在解密后适密的学位论用）保文本授权书者签：：学位论名指导师签名文作教．曰期：Ｘｂ日期：论业去：学位文作者毕后向工：：电话作单位通讯地

4、址：；邮编RemoteSensingImagesDefoggingBasedonDarkChannelPriorByDaiShuboADissertationSubmittedtoUniversityofChineseAcademyofSciencesInpartialfulfillmentoftherequirementForthedegreeofMasterofscienceinengineeringChangchunInstituteofOptics,FineMechanicsand

5、Physics,ChineseAcademyofSciences,ChinaOctober,2016摘要基于暗原色先验的遥感图像去雾方法代书博（机械电子工程）导师：徐伟研究员摘要光学遥感成像往往会受到雾霭等天气的影响，造成景物辨识度下降、对比度降低、细节信息不明显及色彩偏移等退化现象，使得光学遥感成像数据可用率降低，直接影响了目标识别、军事航空侦查、遥感导航、灾情侦探、土地测绘等系统效用的发挥。因此，对雾霭天气条件下的遥感图像进行有效地去雾处理以降低雾霭等天气条件对遥感成像系统的影响、提高遥感数

6、据的有效性具有重要意义。本论文针对雾天遥感图像退化的问题，对雾天图像退化机理进行了分析，并深入研究了雾天图像退化的物理模型，简要综述了基于非退化模型和基于退化模型的两类图像去雾方法，总结了其中的经典算法，着重阐述了暗原色先验图像去雾算法，并分析了其在遥感图像应用的缺陷与不足。针对遥感图像数据量大、景深变化小、几乎不含有天空区域等特点，同时考虑到遥感图像实时去雾的要求，本论文提出了一种改进的基于暗原色先验规律的遥感图像快速去雾方法，并将改进的算法移植到FPGA硬件平台。论文具体研究工作如下：1.深

7、入研究了暗原色先验图像去雾方法，并将该算法应用到遥感图像去雾中。针对暗原色先验去雾算法时间和空间复杂度高、计算量大及其应用的局限性问题，结合了遥感图像的特点，对原暗原色先验去雾算法做出了针对性地改进：首先，提出了改进的暗原色获取方法，采用直接求取每个像素点R、G、B三个颜色通道强度值的最小值来获取图像的暗原色图，该方法避免了原算法中由于最小值滤波而导致求取透过率图存在的块状效应；其次，采用向导滤波优化透过率图，该方法大幅降低了算法的计算量，提高了算法的处理效率；再次，改进了大气光的获取方法，最大

8、程度地减少暗原色失效情况，扩展了算法的适I中国科学院大学硕士学位论文：基于暗原色先验的遥感图像去雾方法用范围。改进的去雾算法对于遥感图像能够快速有效地去除雾的干扰，提高图像清晰度，还原景物真实色彩，并且处理时间仅为原算法的2%，可以满足遥感图像实时处理的要求。2.从主观评价和客观评价两方面对算法的处理效果进行质量评价。从算法的高效性、普适性及效果的明显性等角度进行主观评价，同时选取方差、平均梯度、信息熵等客观质量评价指标对实验结果进行定量分析。给出了去雾结果对比图及各评价指标数据。3.针对工程实