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雾天图像清晰化处理研究现状

时间:2017-07-14 11:25来源:毕业论文
目前对雾天图像的清晰化处理技术主要有两种:一是基于物理模型的天气退化图像复原方法,从物理成因的角度对大气散射作用进行建模分析,实现场景复原;另一方法是从图像处理的
目前对雾天图像的清晰化处理技术主要有两种:一是基于物理模型的天气退化图像复原方法,从物理成因的角度对大气散射作用进行建模分析,实现场景复原;另一方法是从图像处理的角度,增强图像的对比度,达到图像清晰的目的[19,24]。图像增强方面一般有下面的几种方法[4]:11642
① 直方图均衡化
直方图均衡化处理的“中心思想”是把原始图像的灰度直方图从比较集中的某个灰度区间变成在全部灰度范围内的均匀分布。直方图均衡化就是把给定图像的直方图分布改变成“均匀”分布直方图分布。把有雾图像的直方图变换为均匀分布的形式,这样就增加了像素灰度值的动态范围从而达到增强雾天图像整体对比度的效果[2]-[3]。
② 小波变换
将雾天图像由空间域变换到频率域,对变换后的小波系数进行阈值化改造,最后经小波逆变换还原图像。在文献[5]中作者进行的图像去雾处理的具体步骤是:
(1) 利用小波变换对雾天图像进行n层小波分解;
(2) 根据文中雾天图像的阈值确定模型求出阈值;
(3) 利用文中去雾阈值函数对分解后的小波系数进行阈值化处理;
(4) 根据阈值化处理后的小波系数进行小波重构;
(5) 分割出增强后图像的天空区域并用固定的像素值代替[6] 。
③ 同态滤波
    该算法是一种把频率过滤和灰度变换相结合的图像增强处理方法,也是一种把照明反射模型作为频域处理的基础,利用压缩亮度范围和增强对比度来改善图像质量的处理技术。在文献[7]中,作者主要提出提出了巴特沃思与相角滤波相结合的高通滤波方法[8]。
④ Retinex 算法
     早的Retinex算法是Land等人提出的,随后发展过程中出现了多种Retinex算法。近年来, Jobson等人定义了SSR算法,它可以实现动态范围压缩(小尺度)或者色调重现(大尺度)的效果,但不能够同时兼顾这两种效果。Jobson和Rahman后来又提出了MSR算法,用以平衡动态范围压缩和色调重现以及图像增强效果。 源自六/维"论\文|网.加7位QQ3249"114 www.lwfree.cn
在文献[16]中,作者依据Retinex的色彩理论提出了一种新的图像增强算法。该算法假定彩色图像的R, G, B分量图像分别代表了现实场景对长波、中波和短波的发射能力的差异, 在此基础上经过计算相邻像素的比值、对比值取对数、复位以及多次迭代几个步骤获得场景中的各像素间的相对明暗关系,最后再对这种相对明暗关系进行线性映射,得到增强图像。文献[9-18]研究了基于Retinex的去雾处理方法。 雾天图像清晰化处理研究现状:http://www.lwfree.cn/yanjiu/20170714/11107.html
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