基于改进暗通道和导向滤波的单幅图像去雾算法

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1、硕士学位论文MASTER’SDISSERTATION论文题目基于改进暗通道和导向滤波的单幅图像去雾算法作者姓名任占广学科专业信息与通信工程指导教师陈书贞副教授2016年5月图分类号:TN911.73学校代码:10216UDC:621.39密级:公开工学硕士学位论文基于改进暗通道和导向滤波的单幅图像去雾算法硕士研究生:任占广导师:陈书贞副教授申请学位:工学硕士学科专业:信息与通信工程所在单位:信息科学与工程学院答辩日期:2016年5月授予学位单位:燕山大学ADissertationinInformationandCommunicationEngineeringSINGL

2、EIMAGEDEHAZINGALGORITHMBASEDONIMPROVEDDARKCHANNELPRIORANDGUIDEDFILTERByRenZhanguangSupervisor:AssociateProfessorChenShuzhenYanshanUniversity2016.5燕山大学硕士学位论文原创性声明本人郑重声明:此处所提交的硕士学位论文《基于改进暗通道和导向滤波的单幅图像去雾算法》,是本人在导师指导下,在燕山大学攻读硕士学位期间独立进行研究工作所取得的成果。论文中除已注明部分外不包含他人已发表或撰写过的研究成果。对本文的研究工作做出重要贡献的个人

3、和集体,均已在文中以明确方式注明。本声明的法律结果将完全由本人承担。作者签字:日期:年月日摘要摘要目前随着计算机视觉和图像处理技术的飞速发展,图像去雾已成为计算机视觉的重要研究方向,在雾、霾环境下,获取的图像会由于大气散射的作用而被严重降质,使图像对比度和颜色发生退化,导致依赖于光学成像仪器的系统无法正常工作,因此如何根据单幅雾霾图像复原清晰度高、对比度强的去雾图像是需要解决的重要问题,本文主要围绕基于暗通道和导向滤波的单幅图像去雾算法展开研究,具体研究内容如下:首先,针对导向滤波算法易出现的去雾不彻底现象,提出了基于改进暗通道和滚动导向滤波的单幅图像去雾算法。通过基

4、于暗通道引入了混合暗通道,将混合暗通道进行导向滤波得到大气耗散函数初始估计值,进而求解环境光值和初始传输图,利用滚动导向滤波方法优化初始传输图以解决其平滑性较差的问题。实验结果表明,提出算法具有较高的处理速度,可有效解决去雾图像易出现的去雾不彻底现象。其次,针对单幅雾霾图像中包含的大面积天空或白色物体等区域暗通道先验失效的问题,提出了基于加权正则化的单幅图像去雾算法。首先对混合暗通道进行映射处理得到大气耗散函数粗估计值,并利用加权正则化方法对初始传输图进行优化以得到平滑和边缘保持良好的传输图,实验结果表明,提出算法得到的去雾图像具有较高的清晰度,对于大面积天空或白色物

5、体区域也能实现良好的去雾效果。最后,为了得到更高质量的去雾图像,提出了基于全变差正则化的单幅图像去雾算法。基于前面章节得到的初始传输图,采用全变差正则化方法优化传输图以解决其平滑性较差的问题。实验结果表明,本章算法得到的去雾图像具有更高的清晰度和视见度。关键词:图像去雾;暗通道先验;全变差;导向滤波-I-AbstractAbstractCurrently,withthedevelopmentofcomputervisionandimageprocessingtechnology,imagedehazinghasbeenanimportantresearchingdir

6、ectionincomputervision.Imagesacquiredinbadweather,suchasfogandhazeareseriouslydegradedbythescattingoftheatmosphere,whichmakesthecolorandcontrastoftheimagedegradedandmakesthesystemrelayedonopticalimagingnotworked.Howtoachievebettersharpnessandcontrastoftherecoveredimagefromasinglehazyima

7、geisanimportantissuetoberesolved.Thispaperfocusesonsingleimagedehazingalgorithmbasedonimproveddarkchannelpriorandguidedfilter,thespecificcontentsareasfollows:Firstly,aimattheproblemthatsomehazescannotberemovedusingguidedfilter,weproposeasingleimagedehazingalgorithmbasedonroilin

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