雾霾天气下图像的清晰化方法研究

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1、雾霾天气（申请工学硕士学位论文）下图像的清晰化方法雾霾天气下图像的清晰化方法研究研究林洲培养单位：信息工程学院学科专业：通信与信息系统研究生：林洲武汉指导教师：夏定元教授理工大学2014年4月万方数据分类号密级公开UDC学校代码10497学位论文题目雾霾天气下图像的清晰化方法研究英文题目Researchonthemethodofclearimageunderhazeweather研究生姓名林洲指导老师姓名夏定元职称教授学位博士单位名称信息工程学院邮编430070申请学位级别硕士学科专业名称通信与信息系统论文提交日期2014年4月论文答辩日期2014年4月学位授予单位武汉理工大

2、学学位授予日期答辩委员会主席评阅人2014年4月万方数据武汉理工大学硕士学位论文独创性声明本人声明，所呈交的论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得武汉理工大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。签名：日期：学位论文使用授权书本人完全了解武汉理工大学有关保留、使用学位论文的规定，即学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人承诺所提

3、交的学位论文（含电子学位论文）为答辩后经修改的最终定稿学位论文，并授权武汉理工大学可以将本学位论文的全部内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存或汇编本学位论文。同时授权经武汉理工大学认可的国家有关机构或论文数据库使用或收录本学位论文，并向社会公众提供信息服务。（保密的论文在解密后应遵守此规定）研究生（签名）：导师（签名）：日期I万方数据武汉理工大学硕士学位论文摘要随着图像处理技术的不断发展，户外视觉系统得到了广泛的应用。然而，现有的视频监控、目标跟踪、智能导航等户外视觉系统都对天气状况非常敏感，在雾霾等恶劣天气条件下，由于空气中大气粒子的散射作用，导

4、致拍摄到的图像模糊不清，对比度和色彩都严重退化。因此，研究如何对恶劣天气条件下拍摄的图像实现去雾处理，获得清晰自然的无雾图像有着非常重要的理论和实际意义。本文在深入研究雾霾形成原因和雾天图像成像特点的基础上，从图像增强和图像复原这两个方面来分析研究去雾的效果和算法的适用性。在图像增强方面，通过分析研究多种图像增强方法可知Retinex算法不仅处理速率很快，而且适用范围也较广，因此本文着重研究了基于中心环绕的Retinex算法，并用该算法实现了图像去雾。在图像复原方面，暗原色先验的去雾算法能够达到良好的去雾效果，因此本文在分析研究大气散射模型和引起雾天图像降质原因的基础上，深入

5、研究了基于暗原色先验的去雾算法，并用该算法实现了图像去雾。同时从雾天降质图像退化模型入手，提出了一种快速去雾算法。最后，为了验证本文算法的有效性，在Matlab7.0环境下运行了各种算法，并对处理后的图像从对比度，平均梯度和信息熵这三个方面进行了质量评价。本文的创新点主要体现在以下两点：1）本文引入导向滤波器来代替已有的软图像抠图算法以优化透射率图。导向滤波器的输出图像是在保持输入图像整体特征的基础上，对图像的边缘进行平滑，剔除图像中所含的噪声，获得图像变化的细节信息，使去雾后的图像不会出现白边现象，同时使算法的运行效率大大提高。2）本文提出了一种快速地高斯滤波去雾算法。该算

6、法步骤简单，运行效率较高，整个处理过程只需要一次简单的高斯滤波对环境光和全局大气光进行估计即可复原出清晰的无雾图像。实验结果表明，不管是基于图像增强的去雾算法还是基于图像复原的去雾算法都能很好地去除图像中所含的雾气，提高图像的对比度，改善图像的视觉效果，使得它们在处理户外视觉系统拍摄到的有雾图像时具有一定的应用价值。关键字：去雾；图像增强；图像复原；Retinex；暗原色先验II万方数据武汉理工大学硕士学位论文AbstractWiththecontinuousdevelopmentofimageprocessingtechnology,thevisionsystemhasbe

7、enwidelyusedintheoutdoors.However,theexistingvideomonitoring,targettracking,intelligentnavigationandotheroutdoorvisualsystemissensitivetoweatherconditions.Inbadweatherconditions,suchasfog,asaresultofatmosphericscatteringofparticlesintheair,causeofblurred