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原文传递基于暗通道的图像去雾算法研究

论文题名：	基于暗通道的图像去雾算法研究
关键词：	智能交通;视频监控;图像去雾;暗通道先验算法
摘要：	现如今，雾霾是大部分城市经常会出现的天气状况。雾霾不仅仅会危害人体健康，还会对人们的生活出行、监控信息的获取等情况造成了极大的影响。雾霾天气下，大部分视频监控所监控的图像色彩将会变得暗淡，其对比度也会变低，因此会导致一些重要细节淹没在雾气中难以发现，最终会影响视频监控系统正常功能的发挥。而智能交通系统是建立在视频监控系统的基础之上的，因此，图像去雾技术的研究对智能交通系统的发展具有很重要的实际意义。　　本文针对智能交通系统的课题背景，首先，论述了智能交通系统的发展状况和图像去雾技术的研究现状，分析了图像去雾技术所面临的挑战。　　其次，介绍了图像去雾算法的分类，即基于图像增强的去雾算法和基于物理模型的去雾算法；详细阐述了对比度增强法、直方图均衡化法、Retinex算法、Tan算法、Fattal算法和He算法的基本原理，给出了相关实验结果，同时，分析了这几种算法的优缺点及应用场景；讨论了针对图像去雾效果的图像质量评价指标，即从主客观角度评价图像去雾后的性能。　　然后，针对图像暗通道先验法则，详细地分析了大气散射模型的原理，阐述了暗通道先验算法的具体流程，其核心部分是透射率的优化问题；针对暗通道算法的软抠图优化和指导滤波优化复杂度较高，导致算法的运行时间过长的缺陷，提出了一种基于暗通道先验法则和形态学的图像去雾算法。算法首先对输入图像估算出其全局大气光A的值和粗略的透射率，然后对粗略透射率进行形态学开操作优化操作，最后将计算好的值代入到简化模型，求得去雾图像。由于采用暗通道算法后，去雾后的图像亮度会有所降低。因此，最后提高图像的亮度。实验结果表明，本文提出的算法能够有效快速地复原雾天气条件下的降质图像，其处理速度得到了很大的提升。　　最后，完成了图像去雾算法软件平台的搭建。设计了图像显示与保存控制、图像信息、打开文件、图像去雾操作等功能模块，并详细介绍了软件系统中各功能模块的开发和实现过程。
作者：	贺晓燕
专业：	电子与通信工程
导师：	毛建旭;段峰
授予学位：	硕士
授予学位单位：	湖南大学
学位年度：	2015
正文语种：	中文