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雾化场景下运动模糊图像复原技术研究

王青青  
【摘要】:近年来,户外拍摄的图像面临两方面的降质问题,一方面是天气因素影响,雾天甚至雾霾天气在全国大规模出现,使拍摄的图像产生雾化现象。另一方面是拍摄设备与景物之间会产生相对运动,造成图像运动模糊降质,这两方面的问题不仅影响到图像的视觉效果,而且会造成图像中重要的细节部分丢失,针对图像的分析也会变得非常困难。本文将分别对雾化图像和运动模糊图像进行处理,使图像清晰度提高。本文的研究主要围绕以下三部分展开。在图像去雾化复原过程中,本文将采用基于暗原色先验的去雾算法消除图像中的雾化。该算法可以估算出大气光和图像透射率,但是估算出的透射率是粗略的,粗略透射率图像中有块状效应,边缘处也不平滑,复原后的图像会产生光晕和色彩失真等现象。本文提出基于CDD模型对粗略透射率进行优化,优化后的透射率在边缘处的平滑度增加,块状效应在数量上降低。然后将优化的透射率和求解出的大气光值结合雾天图像退化模型复原雾化图像。本文将CDD模型优化后的透射率图像与导向滤波优化后的透射率图像作比较,从仿真实验中可以看出,CDD模型可以很好的处理透射率图像边缘,效果优于其他方法,去雾效果提高。运动模糊图像复原算法中,首先要估算出运动模糊图像的点扩散函数PSF,它包含两个重要参数:运动模糊角度和运动模糊长度。本文将主要介绍PSF的估算问题,并对PSF函数的估算方法提出优化方法:对运动模糊图像先进行边缘检测处理,将模糊图像中的边缘提取出来,然后对边缘检测的图像进行分块处理,保留下边缘信息多的检测图像分块,然后对应到原退化图像中找到这些分块的对应原图分块,对这些原图分块分别进行模糊角度和模糊长度的估计,取最接近的两个角度值和两个长度值分别取均值即可得到优化后的模糊角度和模糊长度值。在求出PSF后,利用经典的维纳滤波复原方法进行复原。由仿真实验可以看出,优化后的方法在对PSF的估计上提高了准确度,复原出的图像效果提高。最后,本文结合户外实际图像进行复原,图像中既含有雾化现象,又有运动模糊降质,本文先对退化图像进行去雾化复原处理,然后在去雾化复原后的基础上进行去运动模糊复原,由复原结果来验证算法的实用性和可行性。而且可以由仿真结果得出去雾化和去运动模糊的两类算法是独立的,并没有出现图像中有运动模糊就会对去雾化产生影响,同时,在去雾化后,也不会对模糊角度和模糊长度的估算结果造成干扰。


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