【摘 要】
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随着社会和工农业飞速进步和发展,一些不良天气状况及污染也随之增多,雾霾就是最典型的一种。这种天气不仅影响着人类的身体健康,还使一些户外的监控和图像采集系统采集到的图像和视频由于雾霾的存在而质量退化,目标物体不清晰,颜色不鲜明,失去其实际应用价值。所以如何高效的将有雾图像还原至接近真实场景已经成为一个重要的研究课题。本论文在大气散射模型基础上,针对传统的暗通道先验算法去雾后复原的无雾图像在高亮度的区
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随着社会和工农业飞速进步和发展,一些不良天气状况及污染也随之增多,雾霾就是最典型的一种。这种天气不仅影响着人类的身体健康,还使一些户外的监控和图像采集系统采集到的图像和视频由于雾霾的存在而质量退化,目标物体不清晰,颜色不鲜明,失去其实际应用价值。所以如何高效的将有雾图像还原至接近真实场景已经成为一个重要的研究课题。本论文在大气散射模型基础上,针对传统的暗通道先验算法去雾后复原的无雾图像在高亮度的区域会有失真和光晕效应,以及单幅偏振图像获得的图像信息较少的情况,提出一种基于亮暗通道先验和偏振差分相结合的去雾方法。本文的主要工作和创新点如下。1.使用偏振成像系统获取两幅互相垂直的偏振图像。在偏振差分理论基础上进行改进,获得一幅透射率图像。基于暗通道先验,将两幅偏振图像取得的暗通道图像结合处理,获得另一幅透射率图像。将两幅透射率图像线性组合得到总透射率图像,对其使用引导滤波进行平滑细化处理。再将细化后的透射率进行直方图均衡化、阈值处理从而获得最终透射率图像。2.基于亮通道先验,将两幅偏振图像取得的亮通道图像结合处理,获得每一个像素点的大气光值。把透射率和大气光两参数图像代入大气散射模型,进行图像去雾,得到清晰复原图像。3.通过不同场景的实验结果和主客观评价,证明了本文算法可以有效的完成图像复原,提高图像清晰度和对比度,并且对暗场景的复原效果更好。
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