基于暗通道先驗的圖像去霧算法的研究.pdf

1、隨著技術的進步和社會的發(fā)展，計算機視覺的設備被廣泛地應用于人們的生產和生活之中。隨之而來的一個問題是如何減少惡劣的戶外自然條件和場景狀況對計算機視覺設備的影響。惡劣的應用環(huán)境制約著設備的性能，影響著輸出數據的結果，嚴重時還會導致設備難以正常運行。研究霧霾氣象條件下，圖像的去霧技術不僅可以提高圖像成像質量，也可以提高設備應對自然災害的能力。
　　在去霧的算法研究中，何凱明的暗通道去霧算法是目前最為流行的去霧算法。在去霧上取得了很好的

2、結果。但是該算法也存在一些問題。例如:暗通道去霧假定局部區(qū)域的顏色分量最小值是趨近于零的，但是在實際的情況中，這一假設并一定不成立。再者，何選用圖像中最亮的點作為大氣光照強度，這種估計方法有可能將圖像中比霧霾更亮的像素點錯誤地選為大氣光照強度。此外，折射率圖也需要進一步的優(yōu)化。去霧算法大多應用于視頻去霧中，因此算法的運行速度也需要進一步提高。
　　針對暗通道去霧算法中存在的問題，本文提出了兩種改進算法。改進算法一:根據Retine

3、x理論從高斯模糊后的有霧圖像中提取大氣光照強度A。然后從有霧圖像中提取出整幅圖像顏色分量的最小值，Dmin。再根據Dmin計算出的比例值來優(yōu)化折射率t。改進算法二:為了避免大氣光照強度出現錯誤估計的問題，本文采用了先將圖像劃分成9個子區(qū)域，然后，找出每個子區(qū)域每個顏色通道數量最多的灰度級，將灰度級求和，找出灰度級和最大的區(qū)域，然后重復前面的操作，如果所選子區(qū)域的面積小于某個閾值，就將最終的子區(qū)域各通道的平均值作為大氣光照強度。為了進一步