基于偏微分方程的霧天圖像增強(qiáng)算法.pdf

1、圖像本身是信息的有效載體，但是自然狀態(tài)下拍攝的圖像或多或少會模糊或丟失部分關(guān)鍵信息，這對實(shí)際應(yīng)用造成諸多不便，因此圖像處理技術(shù)被廣泛應(yīng)用于實(shí)際問題中。尤其圖像增強(qiáng)一般作為預(yù)處理過程，是圖像處理過程中不可或缺的部分。本文主要研究基于偏微分方程的圖像增強(qiáng)算法，通過分析分?jǐn)?shù)階微分和偏微分方程的特性，針對霧天圖像成因，將大氣物理散射模型引入算法中，首先建立了一種整數(shù)階偏微分方程模型，再結(jié)合分?jǐn)?shù)階微分的優(yōu)點(diǎn)建立了一種分?jǐn)?shù)階偏微分方程模型。主要內(nèi)容

2、有：
　?。?）詳述了霧天圖像形成的機(jī)理，對大氣物理散射模型兩邊取梯度，將圖像從空域轉(zhuǎn)化到梯度域，建立了圖像恢復(fù)的能量泛函，然后由變分方法得到了計(jì)及景深的偏微分方程模型。通過暗原色先驗(yàn)理論計(jì)算塊透射率和點(diǎn)透射率，用快速小波變換得到分別其高低頻信息，將塊透射率的低頻部分和點(diǎn)透射率的高頻部分進(jìn)行融合，再用反小波變換得到融合透射率，最后用高斯核對融合透射率做細(xì)微地模糊處理就得到本文估計(jì)的透射率。用有限差分法求解模型。對霧天交通圖像進(jìn)行了

3、數(shù)值實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明算法在去霧的同時提高了圖像的清晰程度和整體明亮程度。
　?。?）在空域內(nèi)提出了基于分?jǐn)?shù)階偏微分方程的霧天圖像增強(qiáng)算法。首先對大氣物理散射模型兩邊同時取分?jǐn)?shù)階導(dǎo)數(shù)，再通過梯度下降流法建立相應(yīng)的偏微分方程模型。該方法改善了He算法中直接利用大氣物理散射模型處理交通圖像時圖像整體偏暗，且當(dāng)遠(yuǎn)景有大面積天空區(qū)域時產(chǎn)生光暈現(xiàn)象等缺點(diǎn)；相比于整數(shù)階偏微分方程圖像增強(qiáng)模型，該方法獲得的圖像包含更多的細(xì)節(jié)信息，交通圖像中車輛輪廓