惡劣天氣下圖像的清晰化方法研究

1、分類號(hào)：TP391單位代碼：?jiǎn)挝淮a：10190研究生學(xué)號(hào)：研究生學(xué)號(hào)：201306008密級(jí)：無(wú)碩士學(xué)位論文惡劣天氣下圖像的清晰化方法研究StudyonImageClearnessTechniqueinBadWeather研究生姓研究生姓名：名：孫瑩瑩專業(yè)：信息與通信工程信息與通信工程指導(dǎo)教師姓名：指導(dǎo)教師姓名：王昕指導(dǎo)教師指導(dǎo)教師職稱職稱：副教授2016年4月萬(wàn)方數(shù)據(jù)碩士學(xué)位論文I摘要戶外視覺(jué)系統(tǒng)由于暴露在開(kāi)放的外界環(huán)境中，會(huì)常常受

2、到惡劣天氣會(huì)影響而無(wú)法正常的工作，使得捕獲的圖像和視頻出現(xiàn)嚴(yán)重降質(zhì)的現(xiàn)象。其中，近年來(lái)出現(xiàn)最頻繁的惡劣天氣是霧霾天氣，已經(jīng)成為嚴(yán)重影響成像質(zhì)量的重要因素。在霧霾天氣下，由于大氣散射作用，會(huì)導(dǎo)致捕獲的圖像模糊不清，信息的可辨識(shí)度降低。霧天圖像的應(yīng)用價(jià)值大大減小，會(huì)干擾其它和圖像處理相關(guān)的領(lǐng)域的正常工作。此外，我國(guó)近年來(lái)霧霾天氣頻發(fā)，圖像去霧技術(shù)成為越來(lái)越重要的研究課題，具有十分重要的實(shí)際意義。由于圖像去霧問(wèn)題涉及到天氣條件的隨機(jī)性與復(fù)雜性

3、，這增大了其研究難度。雖然國(guó)內(nèi)外已有的圖像去霧算法很多，但均有一定的局限性和相應(yīng)的缺點(diǎn)，這些算法在本質(zhì)上都可以大致歸類為兩種：第一種為基于非物理模型的圖像增強(qiáng)方法，第二種為基于物理模型的圖像復(fù)原方法。首先，提出了一種基于物理模型的圖像去霧算法，利用改進(jìn)的WhitePatchRetinex算法計(jì)算出全球大氣光的值，提出了一種基于去霧后圖像的信息損失來(lái)估算透射率的方法，通過(guò)最小化信息損失方法估計(jì)出初始透射率，然后使用導(dǎo)向?yàn)V波對(duì)初始透射率圖進(jìn)

4、行快速細(xì)化，進(jìn)而得到較精確的最終的透射率圖，最后通過(guò)反解霧天圖像退化物理模型得到清晰無(wú)霧的結(jié)果圖像。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，利用該方法得到的結(jié)果圖像較明亮，不需要再進(jìn)行額外的亮度增強(qiáng)操作，且在天空區(qū)域不會(huì)出現(xiàn)嚴(yán)重的顏色失真現(xiàn)象，魯棒性和適用性較高其次，對(duì)視頻去霧進(jìn)行研究。通過(guò)將有霧視頻幀的RGB顏色空間轉(zhuǎn)換到Y(jié)UV顏色空間，僅對(duì)其中的亮度分量Y進(jìn)行去霧處理，保持色度分量(UV)不變，降低了算法的復(fù)雜度，大大提高了處理過(guò)程的運(yùn)行速度，從而能適用于處

5、理視頻序列，處理速度可達(dá)2022幀每秒，具有良好的實(shí)時(shí)性。最后，研究了戶外監(jiān)控視頻的去霧方法，因?yàn)楸O(jiān)控視頻的背景具有靜止不變的特性，所以本文將視頻幀的背景圖像和前景運(yùn)動(dòng)目標(biāo)圖像分別提取出來(lái)后，各自進(jìn)行去霧處理，然后融合為完整的無(wú)霧監(jiān)控視頻。由于對(duì)背景圖像是靜止且不變的，所以只對(duì)背景圖像做一次去霧處理，大大縮小了視頻去霧算法的運(yùn)算時(shí)間，具有很好的實(shí)用意義。關(guān)鍵詞：圖像去霧視頻去霧改進(jìn)的WhitePatchRetinex算法信息損失萬(wàn)方數(shù)據(jù)