夜間霧天圖像復(fù)原算法研究.pdf

1、在霧、霾等天氣條件下拍攝的戶外圖像，由于受到大氣懸浮粒子的吸收和散射作用會(huì)產(chǎn)生對(duì)比度下降、顏色失真等退化現(xiàn)象。這些退化嚴(yán)重影響著戶外視覺(jué)系統(tǒng)的發(fā)揮。目前，針對(duì)光照均勻（白天）場(chǎng)景的霧天圖像復(fù)原研究取得了顯著的成果，然而針對(duì)光照不均勻場(chǎng)景（夜晚）的霧天圖像復(fù)原研究較少。相對(duì)于白天霧天圖像，夜晚霧天圖像具有整體亮度低、光照不均勻、偏色和噪聲大等特點(diǎn)，去霧難度更大。因此，本文針對(duì)夜晚霧天圖像復(fù)原算法進(jìn)行研究。本文的主要工作包含以下兩個(gè)方面:<

2、br>　　(1)本文從夜間霧天成像規(guī)律出發(fā)，給出了符合夜間場(chǎng)景的霧天圖像退化模型，并據(jù)此提出了基于光照估計(jì)的夜間圖像去霧算法。一方面針對(duì)夜晚隨機(jī)分布的多光源，提出了不均勻光照估計(jì)和光源顏色的估計(jì):提出多層閾值分割算法檢測(cè)光源區(qū)域;根據(jù)光傳播衰減規(guī)律和幾何假設(shè)求解粗略不均勻光照?qǐng)D;然后引入亮度約束、下界約束和局部光滑約束對(duì)粗糙光照?qǐng)D進(jìn)行修正;并統(tǒng)計(jì)光源區(qū)域的顏色屬性來(lái)進(jìn)行顏色校正。另一方面，針對(duì)目前各種白天去霧算法假設(shè)不適用于夜晚圖像的問(wèn)

3、題，提出基于信息熵的傳輸圖粗估計(jì)方法;并利用引導(dǎo)濾波器對(duì)粗糙傳輸圖進(jìn)行修正。在不均勻光照估計(jì)和傳輸圖估計(jì)的基礎(chǔ)上，將其帶入夜晚霧天成像模型，實(shí)現(xiàn)夜晚霧天圖像的復(fù)原。
　　(2)直接利用成像模型（模型沒(méi)考慮噪聲）進(jìn)行復(fù)原會(huì)放大噪聲，這是當(dāng)前霧天圖像復(fù)原算法普遍存在的問(wèn)題，對(duì)高噪聲的夜晚圖像問(wèn)題尤為突出。針對(duì)這一問(wèn)題本文提出了基于圖像塊先驗(yàn)的EPLL圖像復(fù)原算法，在去霧的同時(shí)利用學(xué)習(xí)的先驗(yàn)?zāi)Ｐ蛯?duì)噪聲進(jìn)行約束。首先，分別針對(duì)通用清晰圖像