基于暗元先验去雾中的视觉优化技术

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1、中图分类号：TP391论文编号：102870316-SZ004学科分类号：080402硕士学位论文基于暗元先验去雾中的视觉优化技术研究生姓名顾浩专业类别工程硕士专业领域仪器仪表工程指导教师王敬东副教授南京航空航天大学研究生院自动化学院二О一六年一月NanjingUniversityofAeronauticsandAstronauticsTheGraduateSchoolCollegeofAutomationEngineeringVisualoptimizationtechnologybasedondarkchannelpriorAThesisinInstrumentationEngin

2、eeringByGuHaoAdvisedbyProf.WangJingdongSubmittedinPartialFulfillmentOftheRequirementsFortheDegreeofMasterofEngineeringJanuary,2016承诺书本人声明所呈交的硕ｉ学位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。除了文中特别加标注和致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，也不包含为获得南京航空航天大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。本人授权南京航空航天大学可Ｗ将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库

3、进行检索，可Ｗ采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。（保密的学位论文在解密后适用本承诺书）作者签名：之心／之■日期：、？Ｗ南京航空航天大学硕士学位论文摘要近年来，雾和霾出现的频率不断增加，在雾和霾的影响下，户外视觉设备采集的图像普遍存在对比度低、景物轮廓模糊不清等问题。给人们的日常生活造成了很多困扰同时也带来了更多危险。所以，能让户外视觉设备正常工作的图像去雾就显得十分有必要。本文深入研究并分析了暗元先验算法的局限性：1)暗元先验算法中采用固定阈值抑制天空区域的噪声过度放大和晕环现象，但是固定阈值是作用在整幅图像空间上，往往会对远景浓雾区域的去雾强度

4、产生重要影响；2)暗元先验算法去雾后的图像在低灰度区域往往偏暗，景物轮廓不清；3)暗元先验算法使用固定窗口检测暗通道值，当白色物体尺寸大于窗口大小时，在白色物体的边缘处能找到正确暗通道值，但是在白色物体的中心位置就无法得到正确的暗通道值，这就造成了去雾图像的失真和“伪边缘”现象。针对以上出现的问题，本文对暗元先验算法做了如下改进：1)针对暗元先验算法在天空和远景浓雾区域出现的问题，提出了有效的解决方法。该方法中提出了天空隶属度，用于区分天空和远景浓雾区域，并针对不同的天空隶属度系数做自适应调整，使得最终去雾图像既能抑制天空区域的噪声和晕环现象，又能保证远景区域的去雾强度；2)针对复原图

5、像在低灰度区域景物轮廓不清的问题，引入了暗通道小值估计代替暗元规律中的“0”值，该暗通道小值更符合暗元规律的统计结果，误差更小，复原后图像在低灰度区域的亮度更真实，景物轮廓更自然；3)针对暗元先验规律在白色物体（RGB三通道值都很大的物体）处失效的问题，提出了基于自适应窗口的暗元先验算法。该方法先检测出白色物体的隶属系数，然后根据隶属度系数对暗通道值求取窗口进行自适应调整，在白色物体处采用大窗口搜索暗通道值，保证暗通道值得准确性，在其他区域采用小窗口搜索暗通道值减小“块状效应”，由此得到更为准确的暗通道值，同时，利用复原后的图像灰度区间应在(0,255)之间，对透射率求取过程进行约束，

6、使得透射率的求取更加准确，去雾后在白色物体处并不会出现“伪边缘”现象，失真较少，视觉效果更佳。本文在个人PC上利用VS2010与Opencv实现了改进算法，并进行了大量实验，验证了算法的有效性。大量实验表明，本文针对以上问题做出的改进取得了较好的效果，整体去雾效果清晰自然。关键词：暗元先验规律，天空隶属度，去雾，晕环，透射率I基于暗元先验去雾中的视觉优化技术ABSTRACTInrecentyears,thefrequencyoffogandhazeoccursisincreasingandtheoutdoorvisualequipmentsalwaysbecomeinvalidunde

7、rtheinfluenceofthefog.Theimagesthatcollectedbytheseoutdoorvisualequipmentshaveproblemsoflowcontrastandfuzz,Soit’smeaningfultodosomeresearchinimagedefogging.Threeproblemsintheprocessingofdefoggingbaseondarkchannelpriorareprop