雨霧條件下圖像與視頻的清晰復(fù)原技術(shù)研究.pdf

1、惡劣的天氣(如霧、雨、雪等)給工業(yè)生產(chǎn)及人們的各種社會生活帶來了很大影響，因此惡劣氣象條件下所拍攝到圖像和視頻的清晰復(fù)原技術(shù)在目標識別、遙感、交通導(dǎo)航及軍事國防等領(lǐng)域都具有重大的應(yīng)用價值，目前已經(jīng)成為圖像處理和計算機視覺領(lǐng)域的一個研究熱點。本文主要針對霧、雨兩種天氣情況下獲取的降質(zhì)圖像及視頻，研究其物理形成機制并建立衰減模型，運用基于物理的方法，實現(xiàn)了對雨霧條件下圖像及視頻的清晰復(fù)原和雨場景的生成。 本文第一章簡述了數(shù)字圖像處理

2、的一些基本概念，圖像復(fù)原的經(jīng)典方法，并對雨霧條件下圖像及視頻成像和復(fù)原的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀進行了回顧。 本文第二章提出了一種新的基于單幅圖像的簡單有效的霧化圖像清晰復(fù)原方法。該方法充分利用圖像本身的信息，提出了應(yīng)用廣泛的深度估計模型，利用基于物理的單參數(shù)復(fù)原模型可得到較好的復(fù)原效果；基于局部深度突變的后期修復(fù)模型使得復(fù)原效果更加自然和完善。 以往的基于物理的霧化圖像復(fù)原算法大多需要多次調(diào)節(jié)參數(shù)，并通過視覺來判斷復(fù)原效果；本文

3、第三章提出了最小失真意義下的最佳恢復(fù)算法。該算法充分利用信息論中投影失真的方向正交性，巧妙地將信息論中的失真理論運用到圖像復(fù)原的工作中，根據(jù)大氣衰減的物理機制，建立了最小失真意義下的最優(yōu)復(fù)原模型，使得復(fù)原結(jié)果更加客觀、完善。 雨場景的視頻生成和視頻去雨是一個很有意思并且應(yīng)用廣泛的課題，本文第四章提出了動態(tài)雨場景的生成和視頻去雨的新方法。首先，根據(jù)三維雨場景的成像特點，建立雨滴的掩模，利用單幅圖像，生成動態(tài)雨場景的視頻，并且對雨滴