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《福州大学》 2014年
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单幅图像去雾算法研究

方雯  
【摘要】:雾是一种常见的天气现象,是一种由于大气中悬浮粒子的散射而使得场景的能见度降低的天气现象。因此,恢复雾天降质图像的对比度和颜色,清晰场景的细节具有重要的现实意义。因为难以获得不同天气条件下同一场景的两幅或多幅图像,单幅图像去雾方法因其实用性强而受到广泛的关注,然而速度是它们共同的瓶颈。所以,为了实用性的目的,本文以暗通道先验准则为依据,做了如下的创新工作:1.基于暗通道先验的统计规律,受MSR算法的启发,为了兼顾暗通道先验准则与区域内的透射率相同假设的平衡性,防止估计的透射率图像在暗通道突变的区域发生块状效应,本文引入多尺度的思想来平滑透射率的分布图像。2.有雾图像一般包含天空区域,可是天空区域并不满足暗通道先验的准则,根据多尺度平滑的透射率偏小,导致天空区域出现色彩失真。为此天空区域需单独处理。图像信息的损失程度在不同的天气条件轻雾天气和大雾天气下是不同的,因此对它们需采用不同的手段分割出天空区域。在轻雾天气条件下,提出块部分重叠的区域生长算法分割天空区域,该方法能比较快速的分割出天空区域。在大雾天气条件下,根据原始图像与去雾后图像反馈出的纹理平滑度的差异,使用模糊C-均值聚类算法(Fuzzy C-means algorithm,FCM)分割出天空区域。然后调整天空区域偏小的透射率,使其更加接近实际的透射率。3.在有雾的图像里,像素的亮度值受大气中环境光的影响而变得较高。所以,被雾覆盖的图像,其暗通道的亮度值较大。并且从视觉上看,在有雾的图像中,像素的暗通道亮度值是雾浓度的粗略近似,因此可以通过有雾图像像素暗通道的亮度值来判断图像的雾况。本文通过暗通道亮度值的均值,来区分有雾图像是轻雾天气还是大雾天气。4.提出了多尺度单幅图像去雾算法的具体流程,并将本文的算法与目前最有效的单幅图像去雾算法暗通道先验去雾算法,在恢复的质量与时间复杂度上进行了一系列的对比实验。实验结果表明,本文提出的多尺度单幅图像去雾算法与传统的暗通道先验去雾算法相比,较大的提高了去雾的处理速度,减少了资源的消耗,而且在天空区域的处理上,本文算法的视觉效果更好,消除了色彩失真的现象。
【学位授予单位】:福州大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2014
【分类号】:TP391.41

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