近年來,伴隨工業(yè)化經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展,霧霾現(xiàn)象變得越來越普遍和嚴(yán)重,尤其在秋冬季節(jié)。在這樣的霧天環(huán)境下,由于空氣中懸浮顆粒的存在,目標(biāo)圖像常出現(xiàn)細(xì)節(jié)模糊與失真,使目標(biāo)圖像給觀察者帶來麻煩,如何降低霧霾對觀測目標(biāo)的影響,以及如何清晰化處理觀測目標(biāo)已經(jīng)變得相當(dāng)必要。然而,若單純提升硬件設(shè)施所需要的成本往往很高,而通過不斷地優(yōu)化圖像清晰化方法卻顯得更為實(shí)用,因此,對降質(zhì)后的目標(biāo)圖像運(yùn)用清晰化方法處理,實(shí)現(xiàn)目標(biāo)圖像清晰化還原具有重要的意義和價(jià)值。本文研究的霧天圖像場景可分為四類:均勻輕霧圖像、均勻濃霧圖像、非均勻或合成霧天圖像、大天空區(qū)域或白色景物干擾的霧天圖像(特殊場景),并根據(jù)這四類霧天圖像場景提出四種清晰化處理方法。這些方法均是在大氣散射模型與暗通道去霧方法的基礎(chǔ)上,完成對大氣散射模型這個(gè)四項(xiàng)三個(gè)未知量的病態(tài)方程的求解。即對已知的霧天圖像憑借有關(guān)技術(shù)處理,完成大氣光值A(chǔ)與透射率t(x,y)的運(yùn)算,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)觀測圖像的清晰化還原。具體研究工作如下:1)針對均勻輕霧圖像存在模糊圖像細(xì)節(jié),暈輪效應(yīng)等問題,提出一種快速雙線性最小二乘去霧方法。該方法:首先利用空域LOG邊緣檢測方法獲取大氣光值A(chǔ)所在的大...

【文章頁數(shù)】：105 頁

【學(xué)位級(jí)別】：博士

【文章目錄】：
摘要
abstract
1 緒論
    1.1 引言
    1.2 研究的背景和意義
        1.2.1 研究的背景
        1.2.2 研究的意義
    1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.3.1 針對均勻輕霧圖像問題的清晰化方法研究
        1.3.2 針對均勻濃霧圖像問題的清晰化方法研究
        1.3.3 針對非均勻或合成霧天圖像問題的清晰化方法研究
        1.3.4 針對特殊場景霧天圖像問題的清晰化方法研究
    1.4 研究概要
    1.5 章節(jié)安排
2 大氣散射模型下的霧天圖像研究基礎(chǔ)與評(píng)價(jià)指標(biāo)
    2.1 大氣散射模型下的霧天圖像研究基礎(chǔ)
        2.1.1 霧的定義與特點(diǎn)
        2.1.2 霧的形成機(jī)理
        2.1.3 光在傳播過程中的衰減機(jī)理
        2.1.4 霧天圖像的降質(zhì)原因與基本特征
        2.1.5 大氣散射物理模型
        2.1.6 大氣散射模型下的DCP去霧技術(shù)
        2.1.7 基于大氣散射模型的霧天圖像清晰化還原
    2.2 霧天圖像清晰化效果主客觀評(píng)價(jià)指標(biāo)
        2.2.1 霧天圖像清晰化效果主觀評(píng)價(jià)指標(biāo)
        2.2.2 霧天圖像清晰化效果客觀評(píng)價(jià)指標(biāo)
    2.3 小結(jié)
3 快速雙線性最小二乘去霧方法
    3.1 引言
    3.2 空域LOG結(jié)合二叉樹方法
        3.2.1 LOG邊緣檢測
        3.2.2 二叉樹方法獲取A值
    3.3 雙線性最小二乘濾波方法優(yōu)化透射率
    3.4 霧天圖像清晰化整體流程
    3.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果對比與分析
        3.5.1 實(shí)驗(yàn)效果
        3.5.2 圖像客觀指標(biāo)分析
    3.6 小結(jié)
4 基于大氣光特性的自適應(yīng)維納濾波去霧方法
    4.1 引言
    4.2 基于大氣光特性的循環(huán)四分圖方法求取A值
        4.2.1 高斯低通濾波定位A值區(qū)間
        4.2.2 循環(huán)四分圖方法求取A值
    4.3 自適應(yīng)維納濾波方法優(yōu)化透射率
        4.3.1 維納濾波算法模型
        4.3.2 自適應(yīng)維納濾波方法優(yōu)化透射率
    4.4 霧天圖像清晰化整體流程
    4.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果對比與分析
        4.5.1 實(shí)驗(yàn)效果
        4.5.2 圖像客觀指標(biāo)分析
    4.6 小結(jié)
5 基于多特征雙向深度卷積網(wǎng)絡(luò)的去霧方法
    5.1 引言
    5.2 基于skyline精準(zhǔn)搜索的灰度閾值四分圖方法
        5.2.1 灰度閾值分割方法定位天空區(qū)域
        5.2.2 循環(huán)四分圖方法精準(zhǔn)定位A值區(qū)間
        5.2.3 Skyline算法精準(zhǔn)搜索A值
    5.3 基于多特征雙向深度卷積網(wǎng)絡(luò)的透射率優(yōu)化
        5.3.1 特征提取
        5.3.2 非線性映射
        5.3.3 透射率重建
    5.4 霧天圖像清晰化整體流程
    5.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果對比與分析
        5.5.1 實(shí)驗(yàn)效果
        5.5.2 圖像客觀指標(biāo)分析
    5.6 小結(jié)
6 基于精準(zhǔn)搜索的各向異性型高斯濾波去霧方法
    6.1 引言
    6.2 精準(zhǔn)搜索A值
    6.3 各向異性型高斯濾波方法優(yōu)化透射率
        6.3.1 各向異性型高斯濾波方法的數(shù)學(xué)模型
        6.3.2 各向異性型高斯濾波方法優(yōu)化透射率
    6.4 色調(diào)映射調(diào)整圖像
    6.5 霧天圖像清晰化整體流程
    6.6 實(shí)驗(yàn)結(jié)果對比與分析
        6.6.1 實(shí)驗(yàn)效果
        6.6.2 圖像客觀指標(biāo)分析
    6.7 小結(jié)
7 總結(jié)和展望
    7.1 工作總結(jié)
    7.2 工作展望
致謝
參考文獻(xiàn)
攻讀博士學(xué)位期間取得的研究成果



本文編號(hào)：3875234