霧霾圖像增強(qiáng)處理技術(shù)研究.pdf

1、近幾年霧霾天在我國北方出現(xiàn)次數(shù)極為頻繁，尤其是在冬季供暖時期，霧霾情況尤為嚴(yán)重。霧霾條件下由于空氣污染物導(dǎo)致能見度劇烈下降，使得室外圖像采集系統(tǒng)采集得到的圖像退化模糊，清晰度下降，很多圖像的重要特征信息丟失，給圖像信息提取工作帶來極大困難，同時也對室外物體追蹤，交通檢查等工作造成限制與影響，因此開展霧霾天的降質(zhì)圖像增強(qiáng)技術(shù)研究具有十分重要的研究價值和實(shí)際應(yīng)用意義。
　　近些年來數(shù)字圖像處理技術(shù)飛速發(fā)展，處理霧霾圖像的方法也衍生出很

2、多。大致上分為兩類:一類是通過數(shù)字圖像處理的方法進(jìn)行處理，退化的圖像一般亮度較暗，對比度較低，圖像增強(qiáng)方法不考慮圖像退化原因，從圖像亮度和對比度角度對圖像進(jìn)行增強(qiáng);另一類是通過了解霧霾圖像質(zhì)量退化的原因，建立數(shù)學(xué)模型，從而實(shí)現(xiàn)對圖像的去霧處理。
　　傳統(tǒng)的圖像增強(qiáng)方法在增強(qiáng)圖像的同時也丟失了圖像的細(xì)節(jié)、增強(qiáng)了圖像中包含的噪聲信息，導(dǎo)致信息熵下降。本文從霧天圖像增強(qiáng)角度出發(fā)，以此為研究主線，探討研究霧霾圖像增強(qiáng)算法的基本框架，并對算

3、法中的關(guān)鍵技術(shù)展開深入的研究學(xué)習(xí)，對傳統(tǒng)圖像增強(qiáng)算法存在的缺點(diǎn)進(jìn)行改進(jìn)。
　　在基于Retinex算法的圖像增強(qiáng)方法中，在傳統(tǒng)的多尺度Retinex算法(Multi-Scale Retinex，MSR)的基礎(chǔ)上，改進(jìn)了原有的基本算法，進(jìn)行實(shí)驗(yàn)仿真得到的處理結(jié)果和算法速率，然后對比分析改進(jìn)后算法與已有的算法。在基于小波變換的圖像增強(qiáng)方法中，結(jié)合小波變換多尺度、多分辨率的特點(diǎn)與對比度受限自適應(yīng)直方圖均衡的特性，提出一種離散小波變換與對