濃霧圖像去霧算法研究.pdf

1、近年來，環(huán)境污染日益嚴(yán)重，各城市相繼出現(xiàn)霧霾天氣。霧霾的存在，致使能見度大大降低，人們無法直接獲得準(zhǔn)確的信息，進(jìn)而對周圍環(huán)境作出錯誤的判斷，嚴(yán)重的甚至?xí)?dǎo)致災(zāi)難發(fā)生。例如能見度的降低易引發(fā)車禍。霧天情況下，由于空氣中懸浮顆粒（如水珠、氣溶膠等）的存在，光線在傳播過程中會被散射而造成強(qiáng)度衰減。光線強(qiáng)度的衰減使得圖像對比度下降，細(xì)節(jié)模糊，色彩保真度下降。尤其是在濃霧天氣，能見度極度下降、信息大量缺失，直接影響室外監(jiān)控、交通安全等系統(tǒng)的功效。

2、
　　本文針對現(xiàn)有去霧算法處理濃霧圖像存在的缺陷，提出了幾種有效的處理濃霧圖像的算法。
　　首先，研究了基于大氣散射模型的暗通道先驗(yàn)算法，并分析其優(yōu)缺點(diǎn)。濃霧圖像經(jīng)暗通道先驗(yàn)算法處理后，其恢復(fù)圖像會存在光暈現(xiàn)象，圖像顯示不自然。針對這一缺陷，本文提出了一種基于邊緣優(yōu)化的透射率估計(jì)算法。該算法利用三通道最小值圖的邊緣信息，分割不同景深區(qū)域，進(jìn)而優(yōu)化邊緣區(qū)域的透射率估計(jì)，使得對景深變化劇烈區(qū)域的透射率估計(jì)更加準(zhǔn)確，達(dá)到去除光暈的

3、目的。通過大量試驗(yàn)證明，該算法具有一定的有效性。
　　其次，由于暗通道先驗(yàn)算法無法有效處理低照度濃霧圖像，處理后的圖像整體亮度低，細(xì)節(jié)凸顯不明顯。而圖像增強(qiáng)技術(shù)能有效提升圖像對比度和亮度，凸顯細(xì)節(jié)。本文對直方圖均衡算法、同態(tài)濾波及Retinex算法等圖像增強(qiáng)技術(shù)展開研究。低照度濃霧圖像經(jīng)增強(qiáng)算法處理后，雖然能實(shí)現(xiàn)動態(tài)范圍壓縮，但是圖像色彩偏移，呈現(xiàn)灰度化。針對現(xiàn)有算法對低照度濃霧圖像處理存在的缺陷，首先提出一個低照度濃霧圖像成像模

4、型，在此模型的基礎(chǔ)上，提出一種健壯的衰減分量增強(qiáng)算法。實(shí)驗(yàn)證明，該算法可以同時實(shí)現(xiàn)去霧、動態(tài)范圍壓縮和色彩保真。
　　最后，針對傳統(tǒng)Retinex算法在霧天情況下獲得的霧分布不均勻圖像不能有效恢復(fù)濃霧區(qū)域細(xì)節(jié)的缺陷，提出了自適應(yīng)局部Retinex增強(qiáng)算法。為了提升圖像處理效率，減少執(zhí)行時間，本文針對無霧圖像和有霧圖像分別提出了基于HSV色彩空間的Retinex增強(qiáng)算法;并結(jié)合局部Retinex算法，提出基于HSV色彩空間的局部Re