【摘 要】
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雾天情况下大气中的悬浮粒子对光线有散射作用,导致拍摄到的图像画质降低、细节丢失,为我们的工作和生活造成很大的影响.所以对图像或视频图像进行去雾处理成为了计算机视觉中的研究热点.随着计算机视觉技术的发展,图像去雾已经有了很大的突破,但也存在颜色失真、对比度低、细节丢失、实时性差、天空部分出现光晕现象等问题.目前,图像去雾所用到的方法主要包括:图像增强、图像复原以及深度学习三类算法.本文主要在前两类去
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雾天情况下大气中的悬浮粒子对光线有散射作用,导致拍摄到的图像画质降低、细节丢失,为我们的工作和生活造成很大的影响.所以对图像或视频图像进行去雾处理成为了计算机视觉中的研究热点.随着计算机视觉技术的发展,图像去雾已经有了很大的突破,但也存在颜色失真、对比度低、细节丢失、实时性差、天空部分出现光晕现象等问题.目前,图像去雾所用到的方法主要包括:图像增强、图像复原以及深度学习三类算法.本文主要在前两类去雾算法学习探索的基础上,针对算法的不足提出了改进方法.本文主要工作如下:（1）对基于天空分割的Retinex去雾算法进行了改进.首先对Retinex算法去雾后的图像做对比度拉伸,然后统计R、G、B分量像素亮度个数,再用三次B样条拟合这些统计值,求取曲线右侧的极值,确定天空区域的分割阈值,最后对分割后的非天空区域做色偏校正,对天空区域做均值化处理.该方法解决了天空区域的光晕问题和非天空区域的颜色偏差问题.（2）提出了一种基于直方图均衡化的自适应图像去雾算法.该算法首先将图像变换到HSI颜色空间并将图像分为k×k个子图像,然后对每个子图像在确保色调H分量不变的基础上,对饱和度S分量和亮度分量I分别做自适应直方图均衡处理.该方法解决了边缘细节丢失严重及对比度低的问题.（3）提出了一种基于迭代的自适应图像去雾算法.该算法是在基于暗通道先验理论的去雾算法基础上增加了常数c补偿,为了保护边缘信息,滤波时采取了双边滤波算法,最后将大气光及透射率当成一个整体并结合峰值信噪比构造了优化条件的迭代算法,实现了自适应图像去雾.以上三种改进方法无论在视觉上还是用客观质量评价参数验证,都说明了算法的可行性.
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