【摘 要】
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雾霾下,大量气溶胶颗粒悬浮在大气中,场景光在传输途中与其发生散射,能量衰减,导致采集到的图像质量受损,严重影响图像特征提取,对交通、军事、航空等依赖图像处理技术的领域
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雾霾下,大量气溶胶颗粒悬浮在大气中,场景光在传输途中与其发生散射,能量衰减,导致采集到的图像质量受损,严重影响图像特征提取,对交通、军事、航空等依赖图像处理技术的领域产生严重影响。因此,如何通过去雾恢复有雾图像的原貌,提升图像质量,是一个极具实际意义的研究课题。本文重点研究以大气散射模型为基础的去雾算法,首先介绍大气散射模型,从从本质上分析雾天图像的退化机制。之后引出在图像去雾算法中占据重要地位的暗原色先验去雾算法,深入分析该算法原理以及有待改进的不足之处。针对其中不足,本文所作的改进分为两部分——算法精度和算法效率。前者细分为以下四步:一是对最小值滤波进行阈值限制,得到受限暗通道图,以解决原算法在图像景深突变区域出现的白色光晕现象;二是采用四叉树子空间分层次搜索法求取大气光学值,避免错误地取值到图像中的白色物体;三是构建明亮区域隶属度函数,修正明亮区域的大气透射率,避免颜色失真现象;四是对复原图像进行伽马变换,提高图像的整体亮度,增强视觉效果。后者是通过研究基于边缘保持的图像滤波算法,提出两种快速保边滤波算法——基于方差的快速保边滤波和自适应指数加权移动平均滤波,替换原算法中的软抠图算法,提高去雾算法效率。最后,为验证本文去雾算法是否有效,通过实验,利用本文算法和其它四种典型的图像去雾算法对五幅不同场景下的有雾图像进行去雾处理,并从主观评价、客观评价和时间效率三个方面对实验结果进行综合比较。实验结果表明,本文去雾算法更具鲁棒性,去雾效果良好,算法效率大幅提升。此外,本文将去雾算法应用到有雾霾下的车牌识别中,成功提高了车牌识别准确率。
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