單幅霧天圖像的去霧算法研究.pdf

1、霧霾天氣下，由于大氣中存在的懸浮顆粒對光線具有吸收、散射作用，使得戶外捕捉到的圖像出現(xiàn)對比度下降，顏色衰減等降質(zhì)現(xiàn)象，導致物體特征難以辨別，圖像的觀賞性降低，影響圖像的后續(xù)處理。因此，在目標跟蹤、視頻監(jiān)控、遙感等計算機視覺方向的應用上，霧天圖像的去霧技術研究有著重要的意義。隨著相關計算機技術的日益發(fā)展與趨于成熟，霧天圖像的去霧研究也成為了廣大研究人員研究的熱點。
　　去霧算法主要分為圖像增強和基于物理模型的圖像復原兩種。兩種類型的

2、算法各有優(yōu)缺點，但近年來，基于物理模型的的去霧算法更為普遍。其中，基于中值濾波的快速去霧算法因其快速的去霧處理速度和良好的去霧效果而受到關注。但是，一方面，由中值濾波得到的大氣面紗丟失了很多圖像的邊緣信息，進而不能真實反映景物深度的信息，導致去霧的不徹底;另一方面，天空等區(qū)域的透射率估計值較低，導致復原圖像中出現(xiàn)色彩失真和噪聲。為此，本文主要圍繞大氣面紗和透射率兩方面來進行去霧算法的研究。
　　首先，提出了一種基于加權引導濾波的單

3、幅圖像去霧算法。在引導濾波的基礎上，借助Canny算子來自適應地設置輸入圖像的邊緣區(qū)域和平坦區(qū)域的權值，使得輸出圖像保留了更多的邊緣信息，平滑了更多的噪聲紋理信息。根據(jù)這個特點，采用加權引導濾波代替中值濾波的方法來獲取邊緣信息更加豐富的大氣面紗。同時，用暗原色先驗代替白平衡操作來估計大氣光，使得大氣光值更為準確。實驗結果表明，本算法有著較快的去霧處理速度，且邊緣處的去霧更為徹底。
　　其次，提出了一種基于大氣面紗優(yōu)化和透射率修正的

4、單幅圖像去霧算法。一方面，由于大氣面紗的求解算法引入了噪聲紋理信息，使得大氣面紗并不能真實地反映景物深度的信息，無論是使用中值濾波，還是加權引導濾波，復原圖像都存在去霧的不徹底。另一方面，天空等區(qū)域由于透射率的估計值偏低，導致復原圖像存在噪聲和色彩失真。為此，首先根據(jù)閾值分割得到天空等目標區(qū)域，并適當減小霧天圖像的各顏色通道最小值圖像相應區(qū)域的灰度值;然后通過兩次不同引導圖像的加權引導濾波操作，得到優(yōu)化后的大氣面紗，同時根據(jù)暗原色先驗估