變分框架下霧天降質(zhì)圖像快速?gòu)?fù)原算法研究.pdf

1、基于圖像/視頻的智能化技術(shù)廣泛而深入的應(yīng)用在交通監(jiān)管、公共安全、邊防海關(guān)以及國(guó)防建設(shè)等諸多領(lǐng)域中。在霧天條件下,由于空氣介質(zhì)中存在大量的水蒸氣、塵埃等懸浮顆粒,它們對(duì)光線的散射作用使得在此條件下攝取的輸入圖像對(duì)比度較低,細(xì)節(jié)模糊不清,并伴有一定程度的顏色偏移,極大地影響了圖像的主客觀質(zhì)量。霧天降質(zhì)圖像的復(fù)原方法能夠有效改善輸入圖像質(zhì)量,提升設(shè)備的魯棒性和可靠性,并對(duì)其他復(fù)雜的天氣條件下(如雨、煙塵、陰霾等)也起到一定的復(fù)原效果,具有廣闊

2、的應(yīng)用前景以及重大的實(shí)用意義。
　　 霧天降質(zhì)圖像的復(fù)原技術(shù)有多種實(shí)現(xiàn)算法,大體上可以分為基于對(duì)比度增強(qiáng)的復(fù)原算法和基于霧天成像光學(xué)模型的復(fù)原算法。基于霧天成像光學(xué)模型的復(fù)原算法由于復(fù)原效果自然,算法復(fù)雜度低等優(yōu)點(diǎn),目前已經(jīng)成為本領(lǐng)域內(nèi)主流的復(fù)原算法。本文重點(diǎn)研究變分框架下基于霧天成像光學(xué)模型的霧天降質(zhì)圖像的快速?gòu)?fù)原算法,主要內(nèi)容和成果如下:
　　 一.深入研究霧天成像的光學(xué)模型,并系統(tǒng)的回顧國(guó)際上幾種主流的單幅圖像霧天

3、復(fù)原算法,如基于直方圖均衡的霧天圖像增強(qiáng)算法、基于Retinex理論的霧天圖像增強(qiáng)算法、基于暗通道先驗(yàn)的單幅圖像復(fù)原算法等。
　　 二.在變分框架下基于霧天成像的光學(xué)模型,構(gòu)造出求解大氣滲透圖像的目標(biāo)函數(shù)。優(yōu)化方法求解目標(biāo)函數(shù)的計(jì)算復(fù)雜度過(guò)高,不利于硬件實(shí)時(shí)實(shí)現(xiàn)。論文在變分框架下,通過(guò)定性的分析獲得該目標(biāo)函數(shù)最優(yōu)解所具有的性質(zhì):(1)大氣滲透圖像分片光滑且在場(chǎng)景信息突變邊緣具有良好的保持性;(2)在分片區(qū)域內(nèi)部,大氣滲透圖像傾向

4、于取該區(qū)域內(nèi)的最小值,即分片鄰域內(nèi)最小值能夠擴(kuò)散到整個(gè)鄰域內(nèi)。該最優(yōu)解的性質(zhì)為基于經(jīng)典圖像濾波方法逼近目標(biāo)函數(shù)最優(yōu)解提供方向。
　　 三.基于形態(tài)學(xué)濾波算法對(duì)求解大氣滲透圖像的目標(biāo)函數(shù)加以快速、有效、合理的逼近。該形態(tài)學(xué)基礎(chǔ)的濾波算法時(shí)間/空間復(fù)雜度較低,系統(tǒng)開(kāi)銷較小,能夠滿足嵌入式平臺(tái)的實(shí)時(shí)化處理要求。
　　 四.基于一種鄰域統(tǒng)計(jì)特性的各向異性濾波器——AECES的改進(jìn)算法,使其更加有效的逼近變分框架下的大氣滲透圖像的