雾天降质图像的增强方法研究.doc

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1、� ��������：�������������疭����������������甀��������������甀����� �����，�����瑂������疭����������������，��������，���������������������������瑃�����������．� 目 实验结果分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．���彩色空间转换⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯���本文工作总结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯���工作展望⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．� 雾天时，弥漫在空中的雾气模糊了人们的视线，使得

2、景物的能见度大幅降低，给人们的生产生活带来严重的影响。大雾对交通系统的影响尤为严重，大雾天气常常是交通事故的重要隐患，许多航班因此被迫取消，高速公路路段被迫封锁，船舶被迫停航，造成交通系统的全面瘫痪并导致巨大的经济损失。另一方面，随着计算机和图像处理技术的快速发展，户外视觉系统的研究与应用正在飞速增长，数字监控系统一如电视监控系统、户外监控系统、自动导航系统等的数量在急速攀升。这种技术的应用与普及与人们的生活密切相关。然而，当前的数字监控系统对天气条件极为敏感，往往只有在晴天下才能正常工作。在各种恶劣天气中雾天的出现最为频繁，又因其分布区域广泛

3、，因此受到了研究者的普遍重视。雾天时监控系统获得的图像遭到了严重的退化，不仅模糊不清、对比度降低，彩色图像还会出现严重的颜色偏移与失真，导致这些视觉系统无法正常工作，对生产与生活等各方面都造成了极大的影响。因此，为了实现视觉系统的全天候工作，提高系统在恶劣天气下工作的鲁棒性和可靠性，增强雾天降质图像的景物细节信息具有重要的意义。 � 然而，在上述基于模型的复原方法中，由于待估计的参数个数较多，需要多的约束条件进行求取，而在有雾天气环境下，视觉系统成像的随机因素较多，因此国内的一些研究学者从另一种途径对雾天降质图像的对比度增强方法进行尝试，即单纯

4、从图像处理的角度出发，而不考虑图像降质的具体原因，这样雾天降质图像的清晰化问题可以通过图像增强的手段得以解决。 第五章是全文的总结部分，并对未来的工作做了展望。 ��零度以下时，约等于��象能见度。国际照明大会�������眼可以分辨的灰度级必须满足对比度大于�サ奶跫�。�矧洲 图��大气散射模型� 公式�．� 以 ��传统的间接对比度增强方法��琘����琘�公式�—�式��蠺表示输入图像和输出图像对应像素点灰度映射关系。� 五一石� 图像增强处理技术一直是图像处理领域一类非常重要的基本图像处理技术。通过采取适当的增强处理可以使原本模糊不清

5、甚至根本无法分辨的原始图像处理成清楚、清晰的富含大量有用信息的目标图像。因此，此类图像处理技术在医学、遥感、微生物、刑侦以及军事等诸多科研和应用领域对原始图像的模式识别、目标检测等起着重要作用。我们先从全局的角度探讨对雾天图像的处理方法。这些图像往往对比度较低，模糊不清，但是还保留了某些目标物体信息，图像增强是按特定的需要突出图像的这些信息，使处理的图像更适合人类视觉特性或计算机识别系统。图像增强方法一般可分为空间域和频率域方法，我们选择直方图均衡、同态滤波、小波增强等处理作如下讨论。 根据直方图的含义，经过灰度变换后对应的小面积元相等。瑚�

6、布函数�＠肷⑶榭鱿拢琭��如��，其中讹�喜詈在数字图像中，直方图均衡化的离散化公式为：由上式计算出的需要根据良好间隔归入各自的量化等级，即���� 么图��雾天降质图像图��全局直方图均衡化结果图��雾天低像素图像 的天空区域出现了条状的波纹。实验的结果表明全局直方图均衡化由于是对整幅图像的均衡化处理，没有考虑雾天图像的景深，无法体现局部景物的深度变化，所以对图像细节的改善效果并不是太好。雾在大气中的分布具有一定的稳定性，色调过渡较平缓，纹理结构较其它目标物体简单。由于雾的存在，使图像动态范围变小，细节部分的清晰程度降低。如果将退化图像分为

7、尘雾影响部分和目标物体部分，在频域上前者分布在低频区，后者分布在较高频率区，因此具有一定的分离性质。考虑用同态滤波来进行处理。公式���可见增强后得图像是由对应照明分量与反射分量得两部分叠加而成。 图��同态滤波增强处理流程图三一般情况下，照明决定了图像中象素灰度的动态范围，而对比度是图像中某些内容反射特性的函数。用同态滤波器可以理想的控制这些分量。适当地选取滤波器会使像素灰度的动态范围或图像的对比度得到增强。当处理一幅由于照射光不均匀而产生的黑斑暗影时，想要去掉这些暗影又不失去图像的某些细节，这种处理是很有效的。� �鸳�籭泣蕴么�齦黧丝§盏

8、荔貔鞴珑�炖邗掉Γ唬汉粒郝础祆海缓照蹬Γ惑呙溃汗縤。芸：；磁��同态滤波处理结果� ��雾天降质图像��同态滤波处理结果图��同态滤波处理小波变换理论