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《长春理工大学》 2017年
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基于大气散射模型的偏振图像去雾算法研究

陈天威  
【摘要】:在雾天环境下,由于受到大气散射粒子的影响,如何解决雾天图像降质严重问题一直是计算机视觉领域的重要研究方向。偏振光学的应用,让我们能够利用图像的偏振信息。本文在学习研究了图像增强和图像复原的几种算法技术的基础上,结合偏振光特性和大气散射模型,改进了雾天图像退化模型。在此模型下,通过求解出无穷远处大气光值和雾天图像透射率,就能够实现雾天图像的复原。算法的核心部分如下:1.基于暗原色先验理论,利用像素点接近天空的概率函数和亮度限制概率函数相乘结果接近于1的限制条件,估计出符合条件的无穷远处大气光值;2.针对使用暗原色先验理论估计出来雾天图像透射率会出现明显块效应的缺陷,本文通过降维的方法改进双边滤波算法,用它来优化雾天图像透射率。本文利用旋转偏振片的方法,在不同的雾天条件下,获得0°,60°和120°三种不同偏振角度的偏振图像。在算法验证阶段,通过建立客观图像评价标准:图像方差、平均梯度、空间频率。使用客观评价的方法,对雾天光强图像和经过本文算法、Retinex算法以及暗原色先验算法复原后的图像进行分析比较,实验结果明本文算法能够有效的复原图像。
【学位授予单位】:长春理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2017
【分类号】:TP391.41

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