【摘 要】
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自从迈入二十一世纪以来,随着国内工业的发展,国民经济得到了大幅的增长,现代生活变得越来越方便,国民的幸福指数得到了大大提高。但是,与此同时环境污染也变得越来越严重。随之出现的雾霾现象在我国大部分地区尤其是人口密度较大的城市区域频繁的出现。雾霾影响着人们的呼吸系统,能够引起急性鼻炎和急性支气管炎等病症;而且还会导致近地层的紫外光线的减弱,从而使空气中的传染性病菌的活性增强,导致传染病增多;还会严重影
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自从迈入二十一世纪以来,随着国内工业的发展,国民经济得到了大幅的增长,现代生活变得越来越方便,国民的幸福指数得到了大大提高。但是,与此同时环境污染也变得越来越严重。随之出现的雾霾现象在我国大部分地区尤其是人口密度较大的城市区域频繁的出现。雾霾影响着人们的呼吸系统,能够引起急性鼻炎和急性支气管炎等病症;而且还会导致近地层的紫外光线的减弱,从而使空气中的传染性病菌的活性增强,导致传染病增多;还会严重影响到社会的正常运转,城市的监控、自主导航、遥感检测、军事侦查、航拍等关乎国计民生的技术工具无一不是依靠采集清晰的图像进行分析并且保障人类社会的正常运转。因此在有雾的天气条件下通过一定的方法对采集到的有雾图像做进行进一步的去雾的处理得到清晰的图像显得尤为重要。目前图像去雾的方法多种多样,其中,利用大气散射模型进行图像去雾方法不同于其它传统的图像去雾方法,大气散射模型很好的诠释了光线（包括反射、折射、散射）在大气中传播的效果,恢复的图像更加真实。但是目前现有的基于大气散射模型的图像去雾方法也存在着一定的不足,一方面是在图像景深突变的区域（图像中景物的边缘）存在着“halo”（光晕）现象,另一方面是,图像中天空区域恢复之后存在严重的色彩失真现象。针对上述的不足之处本文对基于大气散射模型的图像去雾算法进行了研究与改进。本文的主要工作内容如下:（1）本文提出了边缘加权引导滤波算法。针对大气散射模型中的透射率在引导滤波处理之后得到的透射率的边缘值不够精确从而导致恢复图像中景物边缘容易有光晕现象的产生。本文通过利用引导滤波结合Canny边缘算子的边缘检测能力对引导滤波进行图像的自适应加权,在保证引导滤波处理运算速度的同时,提升了滤波后图像的边缘保持性。实验结果表明了本文提出的边缘加权引导滤波算法具有较高的效率,并且更好地保护了图像的边缘,避免了光晕的产生。（2）本文提出了改进容差机制的图像去雾算法。针对基于大气散射模型的图像去雾算法中所用到的暗通道先验理论,在图像的部分区域（如天空,白色汽车等亮度很高的区域）暗通道先验理论失效的现象。本文通过向大气散射模型中加入改进的容差机制,使其在不满足暗通道先验理论区域的部分的补偿趋于平滑,有效的改进了原方法中色彩失真的现象。实验结果同时也表明向大气散射模型加入改进的容差机制,恢复得到的图像色彩更加饱满,更加真实,避免了色彩失真的现象。（3）本文结合上述算法设计并且实现了一个基于Android平台的图像去雾系统。该系统通过Android手机在真实环境下拍摄有雾的图像或图库取图,然后将图像传至后台服务器,由后台进行图像去雾处理,最终,后台返回一个清晰的图像给Android手机并保存在手机相册中。该系统的运行测试表明,本文提出的方法切实有效,并且展现了本文的图像去雾算法在工业上应用的可行性。
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