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443 篇 工学
- 309 篇 机械工程
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- 9 篇 电子科学与技术（可...
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- 42 篇 管理科学与工程(可...
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1 篇 医学
- 1 篇 公共卫生与预防医...
1 篇 军事学
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主题

451 篇 大气散射模型
239 篇 图像去雾
85 篇 暗通道先验
53 篇 图像增强
40 篇 图像复原
38 篇 透射率
38 篇 卷积神经网络
37 篇 去雾
37 篇 暗原色先验
31 篇 深度学习
26 篇 图像处理
23 篇 暗通道
16 篇 引导滤波
15 篇 图像融合
13 篇 大气光
12 篇 图像分割
12 篇 双边滤波
11 篇 retinex
10 篇 注意力机制
9 篇 单幅图像去雾

机构

33 篇 兰州交通大学
18 篇 南京邮电大学
14 篇 西安电子科技大学
12 篇 西南科技大学
11 篇 辽宁工程技术大学
10 篇 空军工程大学
10 篇 合肥工业大学
9 篇 大连理工大学
9 篇 中北大学
9 篇 长春理工大学
8 篇 华侨大学
7 篇 桂林电子科技大学
7 篇 贵州大学
7 篇 西安建筑科技大学
6 篇 南京信息工程大学
6 篇 哈尔滨理工大学
6 篇 西北师范大学
6 篇 武汉理工大学
6 篇 北京邮电大学
6 篇 重庆邮电大学

作者

13 篇 杨燕
12 篇 yang yan
9 篇 戴声奎
8 篇 毕笃彦
7 篇 王伟鹏
6 篇 wang wei-peng
6 篇 张红英
6 篇 吴亚东
5 篇 高仁杰
5 篇 刘海波
5 篇 王小元
5 篇 张雪
4 篇 陈清江
4 篇 樊鑫
4 篇 zhang xue
4 篇 鞠铭烨
4 篇 zhang hongying
4 篇 李明
4 篇 xiang wen-jie
4 篇 唐琎

语言

483 篇 中文
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基于大气散射模型的单幅图像去雾算法研究

基于大气散射模型的单幅图像去雾算法研究

引用

作者：殷巍东北大学

学位级别：硕士

现如今雾霾是经常出现的天气情况,在雾天条件下,由于大气粒子的散射作用,使得成像设备采集的户外场景图像严重降质,呈现出动态范围缩小、对比度低、颜色失真、清晰度不够等特点。导致信息的可辨识度大大降低,无法满足公路监控、军事侦... 详细信息

现如今雾霾是经常出现的天气情况,在雾天条件下,由于大气粒子的散射作用,使得成像设备采集的户外场景图像严重降质,呈现出动态范围缩小、对比度低、颜色失真、清晰度不够等特点。导致信息的可辨识度大大降低,无法满足公路监控、军事侦察等多个领域的需求,给生产生活中各方面都造成了极大的影响,而图像去雾技术作为改善图像质量的关键,有着十分重要的研究意义和价值。因此,本文基于大气散射模型提出三种图像去雾算法。本文的主要工作包括如下三方面:(1)研究了基于局部自适应模板的改进暗原色先验去雾算法。首先在传统暗通道先验算法中引入自适应模板,以当前像素点为中心的方形邻域内,中心像素点到方形边界上各点的连线为初始方向,通过Bresenham算法对各方向上的像素点进行提取,并用相似度函数确定臂长,进而得到更为准确的暗原色模板,计算透射率;针对透射率的细化问题,利用基于HSV的彩色图像梯度构建指数权值,对引导滤波中的规整化因子进行惩罚,有效地突出边缘处的纹理细节。实验结果验证了该算法在避免光晕效应及雾气残留方面的良好作用。(2)研究了基于颜色衰减先验与雾霾度量的去雾算法。有雾图像中雾气浓度越高的像素点,亮度越高饱和度越低。由此对有雾图像的场景深度进行建模,用监督学习方法得到模型参数,恢复场景深度信息,得到有雾图像的透射率;然后根据图像的亮度和饱和度建立雾气浓度量化图。雾气浓度量化图与彩色图像梯度图作为SOM神经网络训练的两维特征,聚类得到雾气最浓的区域,作为大气光值的候选区域。实验结果表明,该算法可有效地恢复场景可见度、改善天空及大面积明亮区域的色彩失真。(3)研究了基于图层分解理论的夜间图像去雾算法。首先在已有大气散射模型的直接衰减项和大气光项中添加一项辉光项;然后,利用基于相对光滑度的图层分解算法从输入图像中分离并去除辉光层,得到夜间有雾图像。对其采用白平衡方法进行色调偏移校正,得到最终待去雾图像。最终待去雾图像的局部区域内最亮的值为大气光值,结合局部自适应模板改进的暗原色先验算法估计透射率,实现去雾。实验结果表明,该算法针对夜间图像去雾具有有效性和鲁棒性。

关键词：大气散射模型暗原色先验颜色衰减先验雾霾度量图层分解

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基于大气散射模型的去雾算法研究

基于大气散射模型的去雾算法研究

引用

作者：林雷兰州交通大学

学位级别：硕士

计算机视觉与图像处理是人工智能领域的重要分支,其主要任务是通过对图像、视频采集设备捕获到的信息进行处理,使得计算机或其他人工智能设备像人类或其他生物那样感知世界,并且具有自主适应环境的能力,从而实现计算机代替人眼高效完成... 详细信息

计算机视觉与图像处理是人工智能领域的重要分支,其主要任务是通过对图像、视频采集设备捕获到的信息进行处理,使得计算机或其他人工智能设备像人类或其他生物那样感知世界,并且具有自主适应环境的能力,从而实现计算机代替人眼高效完成视觉信息的识别、分析和处理的目标。近年来,数字图像处理已在目标检测、语义分割、场景文字识别等领域有着广泛的应用。然而,通常情况下,受雾霾、沙尘、光源等因素影响,空气中的浑浊媒介等悬浮水溶胶粒子极大地阻碍了目标场景到成像设备之间光线的正常传输,视觉成像系统采集到的图像严重降质,如图像对比度下降、细节信息丢失、场景颜色偏差、可见度低等,进而导致计算机视觉系统的后续工作受到严重影响。因此,对受雾霾、沙尘、光源等因素污染的退化场景进行能见度提升成为近年来图像处理领域重要的研究课题之一。本文详细讨论和总结了目前的图像去雾算法,并针对现有受雾霾、光源等因素污染的图像能见度提升方法的不足,基于现有技术方法,从透射率估计、特征信息提取等几个方面提出了一些改进与优化。有雾图像形成的根本原因是目标场景到成像设备之间的光线被散射和吸收,大气散射模型描述了这一具体过程。目前,该模型被广泛用于雾霾场景的复原任务中。本文基于大气散射模型实现了两种对雾霾、光源图像能见度提升的优化方法,具体如下:(1)针对现有图像去雾算法远近景区域透射率估计不准确、难以适应多场景去雾等问题,提出一种结合景深变化的自适应双透射率去雾算法。首先,通过构造高斯-对数函数,对有雾图像最小值通道进行映射,实现无雾图像最小值通道的粗略估计,同时结合大气散射模型基本不等关系,得到无雾图像最大值通道,实现双透射率;然后,通过特征分析建立基于亮度、饱和度信息的景深模型,结合景深信息与透射率之间的关系,构建双透射率联合优化的自适应透射率函数;最后,结合大气散射模型实现退化场景复原。实验表明,所提算法复原结果清晰自然、去雾彻底、视觉对比度高且复原结果细节信息丰富,有效的解决了远近景区域透射率估计不准确问题,并且适用于多场景去雾。(2)针对现有图像去雾算法未充分考虑图像雾气信息、夜间图像去雾结果效果不佳等问题,提出一种新颖的反映图像雾信息分布的雾气特征图,并采用不等关系约束方法提高图像质量。首先,提取图像的极值通道以实现雾气信息的粗略估计,并通过L-1正则化对其进行优化从而得到雾气特征图;其次,提出一种基于雾气特征的初级大气光幕函数,通过对颜色通道和大气光幕作深入分析,利用均值不等关系获得区间约束后的有雾图像大气光幕。最后,利用所提出的雾气信息特征图对局部大气光进行改进,并基于大气散射模型实现图像去雾。将所提算法在真实雾图和合成数据集雾图上与其他经典方法进行比较分析,可以发现,所提算法在单幅图像去雾中展现了较好的性能,且在夜间雾图复原中更具优势。

关键词：图像处理大气散射模型特征提取模型优化夜间图像去雾

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基于大气散射模型的图像去雾算法研究

基于大气散射模型的图像去雾算法研究

引用

作者：丁元娟山东工商学院

学位级别：硕士

在雾霾等恶劣天气下,大气中悬浮着大量的颗粒物质,由于受到这些悬浮颗粒的散射作用、吸收作用等影响,导致采拍摄的图像出现质量退化、细节模糊、识别度低等问题,给图像处理、计算机视觉、人工智能等相关领域带来了极大的困难,严重影响... 详细信息

在雾霾等恶劣天气下,大气中悬浮着大量的颗粒物质,由于受到这些悬浮颗粒的散射作用、吸收作用等影响,导致采拍摄的图像出现质量退化、细节模糊、识别度低等问题,给图像处理、计算机视觉、人工智能等相关领域带来了极大的困难,严重影响了这些领域的应用和发展。因此,研究图像去雾技术具有重要的意义和价值,急需提出有效的图像去雾算法,恢复有雾图像的清晰度和可见度。现有的许多去雾方法存在色彩失真、块效应、光晕等现象。本文通过研究雾天中引起图像质量退化的主要原因,提出一种基于暗通道先验的使用近红外(near-infrared,NIR)信息识别天空区域的图像去雾算法和一种结合残差块和密集块的编码器-解码器网络的图像去雾算法,高效地实现图像去雾。并且通过定量评价和定性评价的方式,比较和分析本文算法与其他去雾算法的去雾效果。论文主要工作和结论如下:(1)暗通道先验去雾算法是最典型的去雾算法,但是其不适用于处理天空区域。近红外光的波长比可见光长,使得其具有更强的穿透力,受空气中的悬浮颗粒散射影响较小,携带更多的细节信息。本文首先使用近红外信息识别法,区分图像中的天空区域与非天空区域;然后以暗通道先验去雾算法为基础,使用改进的大气光估计和修正的天空区域透射率估计,提高大气光值和透射率的精确性;最后通过图像复原模型实现图像去雾。实验结果证实,本文提出的算法在解决天空区域和较暗场景等问题上,均获得了令人满意的去雾结果。(2)深度学习算法的出现和使用,极大地促进了图像处理领域的发展。深度图中的每一个像素值均反映着传感器距离物体的真实距离。因此,雾度与深度图之间有着较为重要的联系。在现有算法的基础上,本文首先使用深度超分辨率算法处理训练集NYU2 Depth Database,以提高深度图分辨率的方式,实现训练集的优化处理;然后结合残差网络、密集连接网络等(Convolutional neural network,CNN)技术,设计和搭建编码器-解码器网络;最后,使用优化的训练集训练编码器-解码器网络,提高网络模型的学习能力,避免丢失重要的图像特征信息。实验结果证实,使用本文提出的去雾算法得到的去雾结果,在雾度去除方面比较准确,在视觉方面比较自然。

关键词：图像去雾大气散射模型暗通道先验近红外信息残差块密集块

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基于大气散射模型的图像去雾算法研究

基于大气散射模型的图像去雾算法研究

引用

作者：左星重庆邮电大学

学位级别：硕士

图像特征的准确提取是直接影响计算机视觉系统性能的一个关键因素。然而,在多雾的天气条件下,由大气颗粒引起的光散射现象使得图像质量严重下降,模糊图像的许多特征都被掩盖了。因此,提高图像质量、增强去雾算法在恶劣天气条件下的鲁棒... 详细信息

图像特征的准确提取是直接影响计算机视觉系统性能的一个关键因素。然而,在多雾的天气条件下,由大气颗粒引起的光散射现象使得图像质量严重下降,模糊图像的许多特征都被掩盖了。因此,提高图像质量、增强去雾算法在恶劣天气条件下的鲁棒性,具有重要的科学意义和广泛的应用价值。本文主要研究了基于大气散射物理模型的图像去雾算法,分别从复原出更多细节结构信息、提高去雾算法效率这两个角度提出了改进,具体内容为:深入分析了暗通道先验去雾算法的理论基础,针对现有算法去雾图的细节和结构信息丢失较多的问题,提出一种结合暗通道和MRF理论的去雾算法,来有效去除雾霾的影响,提高图像可视度。该算法首先采用POSHE算法对原始雾图进行增强,以提高其对比度、扩大其直方图动态范围,并结合DCP算法获取透射率分布图;其次依据MRF模型对图像结构细节信息的约束特性,对透射率进行建模,构造MRF框架下的代价函数,以达到进一步细化透射率图的目的;然后根据天空域的显著特征,采用分层查询法计算大气光值;最后将透射率和大气光值代回雾天图像退化模型,反演得到去雾图。实验结果表明,该算法得到的去雾图像在结构、细节信息上保持得很好,色彩还原自然真实,整体视觉效果更好。针对现有算法去雾效率不高的问题,提出一种基于线性变换和双边滤波的图像去雾算法。通过研究雾天图像存在的几何信息,该算法先利用最小值滤波器对原始雾图进行滤波;其次分析原始雾图和复原图的最小通道图之间的关系,通过线性变换理论实现快速求取透射率图的目的;然后对高亮区域透射率进行相应修正,并采用双边滤波对其进行平滑处理,使得获取的透射率图细节效果更好;最后结合大气散射模型复原出清晰图像。实验结果证明,该算法能高效地去除雾气,同时还能较好地还原图像细节信息。

关键词：图像去雾大气散射模型暗通道先验线性变换双边滤波

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基于大气散射模型的工业X射线图像增强算法研究

基于大气散射模型的工业X射线图像增强算法研究

引用

作者：丁夏旭中北大学

学位级别：硕士

X射线检测技术,作为一种无损探测方法,在工业领域发挥着关键作用。但在传统射线成像技术中,由于射线检测系统硬件限制、工件复杂结构以及射线散射效应与工件固有结构的相互影响与叠加,造成了采集射线图像对比度低,图像边缘模糊以及细节... 详细信息

X射线检测技术,作为一种无损探测方法,在工业领域发挥着关键作用。但在传统射线成像技术中,由于射线检测系统硬件限制、工件复杂结构以及射线散射效应与工件固有结构的相互影响与叠加,造成了采集射线图像对比度低,图像边缘模糊以及细节不清晰等问题。考虑到工业射线成像特有的需求背景,实现图像对比度的增强同时保留细微信息,以契合工业检测应用的高级要求,采用数字图像增强技术来优化图像质量显得至关重要。针对工业X射线图像的独有特性,本文工作如下: 1.研究了一种基于残差密集连接的大气散射模型增强网络。该网络由透射图估计模块与散射强度估计模块两部分组成。首先利用暗通道先验估计的透射图与原始图像拼接输入到透射图估计模块,进行传统先验特征融合与引导;透射图估计模块选择了能够最大化网络信息流特征的残差密集连接编解码器,并利用双端注意力机制将编码器中高分辨率的特征信息选择到解码环节,空间金字塔池化模块作为瓶颈层保证输出特征嵌入了不同尺度的透射图特征。然后,采用核选择模块将不同尺度的透射图特征进行选择性融合,从而得到精细的透射图;在散射强度估计模块中,提出简单的基于深度可分离卷积的编解码器结构,减少参数量的同时提取特征,得到精细的散射强度图。最后利用大气散射模型反推出清晰图像。实验结果表明,提出的方法能显著增强射线图像的对比度。 2.研究了一种基于独立细节提取模块的大气散射模型网络。首先,利用基于对数归一化的全局色调映射增强暗像素的亮度以符合人眼视觉特性。然后采用基于密集块的AOD-Net作为大气散射模型网络,反推出粗清晰图像,同时采用多尺度特征提取模块来获取粗清晰图像的多个尺度的特征;其次,由于大气散射模型网络无法做到完全恢复图像所有细节,提出了以编解码为核心,全局信息注意力感知模块为瓶颈层的细节提取模块,独立地补充粗清晰图像的全局与细节特征;然后利用双端注意力模块选择性的将细节提取模块的细节特征与粗清晰图像的多尺度特征进行融合;最后,针对射线图像边缘模糊的特点,提出可学习校正因子的反锐化掩膜作为后处理网络,得到最终的清晰图像。实验结果表明分析,网络模型增强了图像的对比度,还使得图像边缘清晰,细部特征显著提升,实现工件图像质量的显著改善。

关键词：工业X射线图像增强大气散射模型残差密集连接细节提取模块

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基于大气散射模型的偏振图像去雾算法研究

基于大气散射模型的偏振图像去雾算法研究

引用

作者：陈天威长春理工大学

学位级别：硕士

在雾天环境下,由于受到大气散射粒子的影响,如何解决雾天图像降质严重问题一直是计算机视觉领域的重要研究方向。偏振光学的应用,让我们能够利用图像的偏振信息。本文在学习研究了图像增强和图像复原的几种算法技术的基础上,结合偏振光... 详细信息

在雾天环境下,由于受到大气散射粒子的影响,如何解决雾天图像降质严重问题一直是计算机视觉领域的重要研究方向。偏振光学的应用,让我们能够利用图像的偏振信息。本文在学习研究了图像增强和图像复原的几种算法技术的基础上,结合偏振光特性和大气散射模型,改进了雾天图像退化模型。在此模型下,通过求解出无穷远处大气光值和雾天图像透射率,就能够实现雾天图像的复原。算法的核心部分如下:1.基于暗原色先验理论,利用像素点接近天空的概率函数和亮度限制概率函数相乘结果接近于1的限制条件,估计出符合条件的无穷远处大气光值;2.针对使用暗原色先验理论估计出来雾天图像透射率会出现明显块效应的缺陷,本文通过降维的方法改进双边滤波算法,用它来优化雾天图像透射率。本文利用旋转偏振片的方法,在不同的雾天条件下,获得0°,60°和120°三种不同偏振角度的偏振图像。在算法验证阶段,通过建立客观图像评价标准:图像方差、平均梯度、空间频率。使用客观评价的方法,对雾天光强图像和经过本文算法、Retinex算法以及暗原色先验算法复原后的图像进行分析比较,实验结果明本文算法能够有效的复原图像。

关键词：偏振图像去雾大气散射模型暗原色先验双边滤波图像评价标准

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基于大气散射模型的多场景图像去雾算法研究

基于大气散射模型的多场景图像去雾算法研究

引用

作者：任雪南京航空航天大学

学位级别：硕士

随着社会经济的快速发展,计算机视觉系统的应用越来越广泛,但在雾霾天气下,采集到的图像质量退化严重,对生产生活造成不利影响。因此,研究图像去雾算法,提高雾天图像的质量有重要意义。本文以大气散射模型为基础,分析雾天图像降质原理,... 详细信息

随着社会经济的快速发展,计算机视觉系统的应用越来越广泛,但在雾霾天气下,采集到的图像质量退化严重,对生产生活造成不利影响。因此,研究图像去雾算法,提高雾天图像的质量有重要意义。本文以大气散射模型为基础,分析雾天图像降质原理,提出新的去雾算法并且针对不同场景提出改进算法。首先,针对现有的有参考和无参考图像质量评价指标对雾天图像质量评价的不足,本文提出一种符合人类视觉感知的无参考雾天图像质量评价方法,从图像色彩、图像锐度和对比度三个方面对雾天图像质量进行评价,评价结果更符合人类主观感受。其次,根据不同雾浓度图像在RGB空间的分布特征,提出一种新的基于离散度模型的图像去雾算法,引入二次模型描述离散度与场景深度的相关关系,实现图像深度信息的快速恢复。利用网格搜索法最大化图像质量评价指标分数确定模型参数,以取得最佳去雾效果。该方法在浓雾图像、薄雾图像和合成雾图上均取得了较好的效果。然后,为解决传统方法由于缺少对天空区域的局部处理而导致噪声放大和颜色失真的问题,本文利用全变分正则化将图像分解为高频纹理层和低频结构层,并通过离散余弦变换生成掩模图,以此实现对天空区域和非天空区域的分割。对纹理层的天空区域利用掩模图去噪,对结构层通过天空区域修正的媒介透射率进行去雾,最后重构纹理层与结构层得到去雾图像,能有效去除天空噪声,避免颜色失真。最后,针对航拍图像的特点,以增强图像细节和对比度、提高目标检测准确率为导向,设计基于边界约束与颜色校正的去雾算法。对结构层使用边界约束法求媒介透射率,利用基于加权L1范数的上下文正则化方法优化媒介透射率,并对其中的加权函数进行改进,得到边缘清晰的去雾结构层。将去雾结构层与增强纹理层合成去雾图像,并通过自适应逆伽马校正调整图像亮度,提高视觉效果。该方法能显著增强航拍图像对比度,提升去雾后的目标检测准确率。

关键词：图像去雾大气散射模型离散度模型结构-纹理分解纹理层去噪边界约束自适应逆伽马校正

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基于大气散射模型的单幅图像去雾研究

基于大气散射模型的单幅图像去雾研究

引用

作者：郑海亮西北师范大学

学位级别：硕士

随着我国城市化速度的不断加快,因雾霾天气而受到影响的方面开始日益增多。在雾霾天气下,大气中的悬浮物对光进行反射、散射和吸收,使得图像采集设备拍摄的图像质量严重下降,导致图像的细节缺失和对比度下降等问题,对公共交通安全和户... 详细信息

随着我国城市化速度的不断加快,因雾霾天气而受到影响的方面开始日益增多。在雾霾天气下,大气中的悬浮物对光进行反射、散射和吸收,使得图像采集设备拍摄的图像质量严重下降,导致图像的细节缺失和对比度下降等问题,对公共交通安全和户外视频监控有了严重影响。因此,图像去雾技术变得尤为重要。本文针对在图像去雾过程中出现的大气光值估计不准确、天空区域颜色过饱和以及边缘光晕效应等问题进行了研究,本文的研究内容如下:(1)针对暗通道先验在明亮区域的大气光值估计失效和天空区域图像颜色过饱和的问题,提出了一种基于雾线先验的图像去雾算法。首先使用雾线先验和霍夫变换来估计大气光值,然后使用离散Haar小波变换来构建降维子带雾图模型,并通过凸优化正则化来细化粗透射率图。(2)针对暗通道先验中天空区域因透射率失效而出现图像偏色以及景深突变处的光晕问题,提出了一种融合亮度模型和梯度域导向滤波的图像去雾算法。首先选择整幅图像中亮度最大的前0.1%像素的平均值作为大气光值;然后利用改进暗通道模型和亮度模型分别对前景区域和天空区域求解透射率图,并将其加权融合,接下来使用一阶边缘感知约束的梯度域导向滤波对其进行细化。(3)针对暗通道先验在深度不连续处引入的块效应和光晕效应等问题,提出了一种基于加权局部常数假设的图像去雾算法。通过引入权重函数来优化暗通道先验的粗透射率,使其具有更丰富的细节边缘;然后使用一阶边缘感知约束的梯度域导向滤波进行细化。为验证本文算法的去雾性能,使用MATLAB软件进行仿真实验,并在主观评价和客观评价两方面与其他算法进行了对比。实验结果表明,本文算法的图像去雾效果较好,能有效解决上述问题,复原的无雾图像清晰度更高,同时也说明本文算法更具有鲁棒性和有效性。

关键词：图像去雾大气散射模型雾线先验暗通道先验透射率融合加权局部常数假设

来源：评论

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基于大气散射模型的夜间去雾算法与平台设计

基于大气散射模型的夜间去雾算法与平台设计

引用

作者：赵乐西安电子科技大学

学位级别：硕士

视觉是我们感知和认识外界事物的重要途径,其主要载体是图像,图像的清晰度在很大程度上影响着我们对其内容的理解,于是获得准确且高质量的图像信息显得尤为重要。而恶劣天气会影响图像成像效果,使其质量发生不同程度的退化,与真实情况... 详细信息

视觉是我们感知和认识外界事物的重要途径,其主要载体是图像,图像的清晰度在很大程度上影响着我们对其内容的理解,于是获得准确且高质量的图像信息显得尤为重要。而恶劣天气会影响图像成像效果,使其质量发生不同程度的退化,与真实情况存在偏差。例如在雾霾天气下,户外大气环境中会存在细小漂浮颗粒物,此类物质的存在会降低图像的成像质量,进而阻碍对图像的后续处理。为了消除雾霾天气对户外图像成像所造成的影响,需要对雾度图像进行去雾处理。图像去雾算法对户外雾度图像进行一系列处理,从而还原出无雾状况下的真实户外场景。虽然主流算法对日间的雾度图像处理取得了不同恢复效果,但是对夜间的去雾处理上还是收效甚微。为了解决该问题,本文以大气散射模型为去雾算法基础,改进传统Retinex算法,对输入的夜间雾度图像进行增强,进而提高大气强度值的估计准确度。同时,设计自适应SLIC(简单线性聚类)算法,对输入的图像进行超像素分割处理,从而获得更加准确的透射率。最后将获取到的大气光强度值和及透射率代回入大气散射模型中来恢复出无雾图像。对算法进行实验测试,测试分别从主观和客观两个角度来进行,经过测试后,能得出本文算法可以有效去除夜间图像中雾度,且具有运行时间短、去雾速度相对较快的结论。为了将所设计的算法进一步投入到现实生产生活中,本文设计了一个可以实现此算法的去雾平台。为了使得本软件程序能够实现跨平台开发及运行,选择了Qt跨平台界面应用开发框架进行程序开发。通过对去雾平台的各项功能模块进行运行测试,运行结果表明,平台各项功能模块运行稳定,实际去雾效果良好。因此证明本平台的开发工作取得了初步成功。

关键词：夜间去雾大气散射模型图像增强超像素分割图像去雾平台

来源：评论

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基于大气散射模型的图像去雾算法研究

基于大气散射模型的图像去雾算法研究

引用

作者：范宏栋西北师范大学

学位级别：硕士

随着计算机视觉的快速发展,图像去雾技术也应用到很多领域,比如:车辆检测、目标跟踪和行车记录等,并且必须以获得高质量的图像为前提,目的是为了获得准确地图像信息,才可以应用到这些领域中。而且在雾霾天气下,不仅对人们的日常生活造... 详细信息

随着计算机视觉的快速发展,图像去雾技术也应用到很多领域,比如:车辆检测、目标跟踪和行车记录等,并且必须以获得高质量的图像为前提,目的是为了获得准确地图像信息,才可以应用到这些领域中。而且在雾霾天气下,不仅对人们的日常生活造成了一定的影响,而且大大影响了计算机视觉领域方面获取图像中有用信息的能力。因此,对于雾霾天气下拍摄的图像(雾天图像)进行去雾具有十分重要的实际意义和应用价值。 (1)针对暗通道先验算法对于处理含天空区域的图像时存在失真的问题,为了解决此问题且提高暗通道先验算法的有效性和稳定性,降低算法的复杂度,进一步获得更加自然的恢复图像,结合人工神经网络和暗通道先验理论提出一种基于改进的暗通道先验的图像去雾算法。该方法基于四叉树策略求得大气光值,并且构造了受大气光值影响的可以动态调节的自适应雾气参数,再结合暗通道先验理论获得较为精确的透射率估计值,然后用多层感知器代替软抠图来优化透射率。 (2)针对传统图像去雾算法存在对比度下降和颜色偏移等问题,提出一种新型透射率细化的雾线先验雾霾图像复原算法,并对透射率细化模型进行了理论分析。该算法首先引入一个受光照影响的透射率补偿项,来补偿场景中由于雾浓度大时图像亮度下降的影响。其次结合改进的非局部雾线先验分别求得场景透射率和透射率补偿项,利用Sigmoid函数将二者融合作为初始透射率,然后引入最优化算法对透射率正则化处理,消除噪声对估计结果的影响。 (3)针对现有去雾算法处理天空区域或者高亮区域时,存在色彩失真的问题。本文提出一种基于二维高斯模型的非线性传输估计快速去雾算法。该算法首先将天空区域与非天空区域分割,分别估计天空区域和非天空区域的大气光值,利用Sigmoid函数将二者加权融合得到最终大气光。将透射率的估计问题转化为估计有雾和无雾图像的最小颜色通道之间的差异问题,然后提出用二维高斯函数建立非线性模型来估计透射率。本文使用MATLAB2021a作为仿真软件对算法进行实验,为了更好的测试去雾算法的性能,在主观评价和客观评价与其他算法进行对比。测试数据表明,本文提出的算法在主观评价、客观评价方面均高于对比算法,进一步说明了本文算法的有效性和稳定性。

关键词：大气散射模型图像去雾暗通道先验透射率高斯模型

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