基于暗通道先驗(yàn)的圖像去霧算法的研究.pdf

1、隨著技術(shù)的進(jìn)步和社會(huì)的發(fā)展，計(jì)算機(jī)視覺(jué)的設(shè)備被廣泛地應(yīng)用于人們的生產(chǎn)和生活之中。隨之而來(lái)的一個(gè)問(wèn)題是如何減少惡劣的戶外自然條件和場(chǎng)景狀況對(duì)計(jì)算機(jī)視覺(jué)設(shè)備的影響。惡劣的應(yīng)用環(huán)境制約著設(shè)備的性能，影響著輸出數(shù)據(jù)的結(jié)果，嚴(yán)重時(shí)還會(huì)導(dǎo)致設(shè)備難以正常運(yùn)行。研究霧霾氣象條件下，圖像的去霧技術(shù)不僅可以提高圖像成像質(zhì)量，也可以提高設(shè)備應(yīng)對(duì)自然災(zāi)害的能力。
　　在去霧的算法研究中，何凱明的暗通道去霧算法是目前最為流行的去霧算法。在去霧上取得了很好的

2、結(jié)果。但是該算法也存在一些問(wèn)題。例如:暗通道去霧假定局部區(qū)域的顏色分量最小值是趨近于零的，但是在實(shí)際的情況中，這一假設(shè)并一定不成立。再者，何選用圖像中最亮的點(diǎn)作為大氣光照強(qiáng)度，這種估計(jì)方法有可能將圖像中比霧霾更亮的像素點(diǎn)錯(cuò)誤地選為大氣光照強(qiáng)度。此外，折射率圖也需要進(jìn)一步的優(yōu)化。去霧算法大多應(yīng)用于視頻去霧中，因此算法的運(yùn)行速度也需要進(jìn)一步提高。
　　針對(duì)暗通道去霧算法中存在的問(wèn)題，本文提出了兩種改進(jìn)算法。改進(jìn)算法一:根據(jù)Retine

3、x理論從高斯模糊后的有霧圖像中提取大氣光照強(qiáng)度A。然后從有霧圖像中提取出整幅圖像顏色分量的最小值，Dmin。再根據(jù)Dmin計(jì)算出的比例值來(lái)優(yōu)化折射率t。改進(jìn)算法二:為了避免大氣光照強(qiáng)度出現(xiàn)錯(cuò)誤估計(jì)的問(wèn)題，本文采用了先將圖像劃分成9個(gè)子區(qū)域，然后，找出每個(gè)子區(qū)域每個(gè)顏色通道數(shù)量最多的灰度級(jí)，將灰度級(jí)求和，找出灰度級(jí)和最大的區(qū)域，然后重復(fù)前面的操作，如果所選子區(qū)域的面積小于某個(gè)閾值，就將最終的子區(qū)域各通道的平均值作為大氣光照強(qiáng)度。為了進(jìn)一步