【摘 要】
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雾、霭等自然现象是人类生活中比较常见的天气现象。大气中的水蒸气依靠粉尘颗粒凝结成水滴与冰晶,进而形成了雾。雾对于摄影、遥感等方面的成像系统有着比较恶劣的影响。由
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雾、霭等自然现象是人类生活中比较常见的天气现象。大气中的水蒸气依靠粉尘颗粒凝结成水滴与冰晶,进而形成了雾。雾对于摄影、遥感等方面的成像系统有着比较恶劣的影响。由于雾天中的小水滴或小冰晶对于大气光线的散射,景物的反射光被进行了大幅度的衰减；同时由于雾对于自然光的散射作用,雾天情况下自然光参与了成像,形成了噪声。因为遥感技术与计算机视觉技术已经被广泛的应用于如国防军事、自动控制、人工智能等各个领域,有雾天气对于这些领域有着不可估计的恶劣影响。因此,对于图像去雾技术的研究,有着广泛的实际意义。本文的研究主要利用数字图像去雾技术与图像抠图技术对有雾图像进行了恢复处理。主要研究内容有以下几个方面：(1)本文对已有的图像去雾技术进行了总结,并且介绍了图像去雾研究的基础,即图像增强与大气散射模型。(2)本文对Retinex方法进行了研究,并实现了较好的去雾效果。(3)本文对暗原色先验理论进行了研究,实现了去雾的效果。并且在此基础上发现了暗原色先验去雾方法的不足。(4)本文利用基于学习的抠图方法,对暗原色先验去雾方法进行了改进,改善了去雾的效果,并且提高的图像处理的效率。本研究的特点在于提出了从改进抠图方式来改善暗原色去雾方法的思路,同时对已有的抠图方法进行了比较,重点研究了基于学习的抠图方法,既保留了原有的暗原色先验方法去雾效果好、处理过程自动化的优点,又有效地改善了原方法中边缘处的噪声问题与处理时效性的问题。
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