基于尺度空間變換的圖像去霧算法研究.pdf

1、近年來，隨著霧霾天氣不斷增多，受到霧霾天氣的影響，戶外系統(tǒng)所采集到的圖像質(zhì)量嚴重下降，導致成像圖像不清晰，對比度降低，顏色失真，圖像丟失大量細節(jié)信息，這樣的降質(zhì)圖像給后續(xù)的處理帶來不便，因此，研究降質(zhì)圖像的復原算法，提高圖像質(zhì)量，具有重要的現(xiàn)實意義。
　　本文提出一種尺度空間理論，假設圖像具有多種尺度表達方式，只要找到合適的模式識別方式，就可以提取出圖像的細節(jié)跟平滑輪廓信息。本文算法采用光學成像原理來建立數(shù)學模型。通過對模型變量進

2、行分析，發(fā)現(xiàn)模型中的傳輸圖像函數(shù)t，大氣光A值的精確估計對圖像的復原效果產(chǎn)生較大的影響，因此為了精細化傳輸圖估計，本文基于暗通道理論，采用不同的塊操作提取圖像的不同暗通道尺度空間，并配以不同的權(quán)重值得到加權(quán)平均的暗通道圖像，由該暗通道圖像去估算傳輸圖，從而得到更精確的傳輸圖。為了在去霧的過程中保留圖像的邊緣信息，去霧的同時采用高斯梯度算子提取暗通道圖像的邊緣尺度空間充當權(quán)重對復原圖進行邊緣修正。實驗結(jié)果表明，該算法對于景深沒有劇烈變化的