霧是自然界中一種常見的天氣現(xiàn)象,在霧天拍攝的圖像會有嚴重的退化現(xiàn)象,圖像清晰度會比較低,這種退化圖像會對交通、軍事、航天等領(lǐng)域帶來很大的影響。因此研究圖像去霧技術(shù)具有重要的意義。目前,圖像去霧的方法主要分為兩種:霧天圖像復(fù)原和霧天圖像增強。而圖像增強方法得到了更為廣泛地運用,本文就是通過圖像增強技術(shù)對霧天圖像進行去霧處理。本文首先介紹了霧的形成與霧天圖像的特性,然后分析了HSI顏色空間、小波變換以及Retinex算法,利用HSI亮度模型、小波變換以及Retinex算法進行去霧,而且還進行了對比實驗,根據(jù)實驗結(jié)果對這些算法的優(yōu)劣性就行了分析。對HSI顏色空間的亮度模型與傳統(tǒng)的Retinex算法進行了以下改進:(1)通過HSI空間亮度模型的對比實驗發(fā)現(xiàn)去霧效果不理想,圖像整體偏暗,圖像不清晰。因此本文通過改變亮度模型的參數(shù)進而對亮度進行改變,提高圖像的亮度。然后再結(jié)合小波變換對圖像亮度進行處理,這樣不僅圖像亮度得到了提高,而且經(jīng)過小波變換后圖像分成了高頻分量與低頻分量,可以分別對其進行處理,在增強圖像對比度的同時保持圖像細節(jié)信息。(2)傳統(tǒng)的Retinex算法得到的去霧圖像具有明顯的光暈現(xiàn)...

【文章頁數(shù)】：53 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景目的與意義
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究目的與意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 圖像復(fù)原方法
        1.2.2 圖像增強方法
    1.3 研究內(nèi)容
        1.3.1 本文研究的主要內(nèi)容
        1.3.2 論文安排
第二章 霧天圖像特性及去霧算法的理論基礎(chǔ)
    2.1 引言
    2.2 霧天的形成以及霧天圖像的特性
        2.2.1 霧天的形成原因
        2.2.2 霧天圖像特性
    2.3 顏色空間
        2.3.1 RGB顏色空間
        2.3.2 HSI顏色空間
    2.4 小波變換理論
    2.5 本章小結(jié)
第三章 HSI亮度模型的分析及其改進
    3.1 引言
    3.2 HSI空間與RGB空間的相互轉(zhuǎn)換
    3.3 HSI亮度模型以及實驗分析
        3.3.1 傳統(tǒng)HSI亮度模型
        3.3.2 實驗結(jié)果與分析
    3.4 改進的亮度模型參數(shù)
    3.5 本章小結(jié)
第四章 傳統(tǒng)Retinex算法的研究及其改進
    4.1 引言
    4.2 對亮度分量的小波變換
    4.3 傳統(tǒng)的Retinex算法
        4.3.1 顏色恒常性
        4.3.2 傳統(tǒng)Retinex算法
        4.3.3 實驗結(jié)果對比分析
    4.4 運用改進的MSR算法對小波變換后的低頻圖像去霧
        4.4.1 離散余弦變換
        4.4.2 改進的MSR算法
    4.5 高頻部分的非線性補償
    4.6 本章小結(jié)
第五章 實驗結(jié)果與分析
    5.1 引言
    5.2 實驗結(jié)果分析
    5.3 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 展望
參考文獻
致謝
攻讀碩士學(xué)位期間研究成果



本文編號：3800071