基于物理模型的霧天圖像復(fù)原研究.pdf

1、霧天環(huán)境下，空氣中懸浮的微小顆粒對場景的輻射以及大氣光的散射作用共同導(dǎo)致能見度嚴(yán)重不足，造成戶外視覺系統(tǒng)采集的圖像存在對比度、顏色保真度下降的退化現(xiàn)象，影響觀測者的視覺感受和有用信息的準(zhǔn)確提取。因此，對霧天降質(zhì)圖像進(jìn)行還原處理具有重要的理論意義和廣闊的應(yīng)用前景。當(dāng)前的去霧方法在實際應(yīng)用場景中存在諸多局限，圖像質(zhì)量仍有較大的改善空間。本文分析了霧天成像的物理模型和退化機(jī)理，探索了圖像去霧的關(guān)鍵技術(shù)和實現(xiàn)方法。
　　本研究主要內(nèi)容包括

2、：⑴在物理模型的基礎(chǔ)上分別利用引導(dǎo)濾波器、雙邊濾波器和遞歸濾波器的細(xì)化修復(fù)特性以及邊緣保持特性估計大氣耗散函數(shù)，計算霧最濃區(qū)域的平均值改進(jìn)了大氣光強(qiáng)度的計算方式，對局部區(qū)域進(jìn)行增強(qiáng)調(diào)節(jié)或弱化處理進(jìn)一步改善了視覺效果。實驗表明，結(jié)合多種非線性平滑濾波方法的執(zhí)行效率較高，對顏色信息和細(xì)節(jié)特征的恢復(fù)非常有效。⑵針對現(xiàn)有方法普遍存在場景適應(yīng)性不足的缺陷，提出了一種結(jié)合圖像融合與分割的去霧算法。采用形態(tài)學(xué)運算與加權(quán)融合的思想快速估計霧氣濃度，根據(jù)

3、圖像的整體亮度與局部方差設(shè)定分割閾值，準(zhǔn)確定位霧最濃區(qū)域。主觀比較和客觀指標(biāo)表明了所提出方法相比于現(xiàn)有方法而言，場景適應(yīng)能力更強(qiáng)，復(fù)原效果和計算速度均有不同程度的提升。⑶針對圖像去霧后存在色調(diào)不佳、亮度偏暗的問題，提出一種基于人眼視覺特性的色調(diào)調(diào)整方案，采用簡單函數(shù)對韋氏定律曲線進(jìn)行擬合，根據(jù)場景的霧氣濃度進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)整。該方法通過很小的運算代價進(jìn)一步完善了圖像質(zhì)量。⑷針對道路場景和遙感圖像在工程應(yīng)用中的清晰化需求，分析并列舉了這兩種特