基于暗原色先验图像去雾算法的实现与优化.doc

摘要:暗原色先验法通过在有雾图像中估算透射率和大气光值等数据，依照大气散射模型恢复出无雾图像。

传统的暗原色先验去雾算法存在着大气光值估计不精确、输出图像有光晕效应、、算法时间复杂度高、天空区域去雾失真、去雾后图像偏暗等问题。针对以上的情况，本文采用在较亮像素中取平均值的方法，提高大气光值的估计精度；选用引导滤波法来代替传统的软抠图法细化透射率，有效改善光晕效应的同时显著提高了运算速度；判别有雾图像白亮区域并适当提高该区域的透射率，解决传统算法在天空区域去雾失真的问题；针对去雾后图像偏暗问题，本文提出自动补偿亮度算法，处理后图像更自然美观。

通过引入去雾质量客观评价指标，证明了本文算法相对原算法的优越性。

关键词:图像去雾；暗原色先验；透射率；引导滤波；客观评价指标

目录

摘要

Abstract

第一章 绪论-3

1.1课题研究意义-3

1.2国内外的研究现状-3

1.3本文的研究内容-4

第二章 基于暗原色先验的图像去雾-6

2.1暗原色先验-6

2.2透射率-7

2.3大气光-8

2.4还原无雾图像-8

2.5本章小结-9

第三章 基于暗原色先验图像去雾的改进-11

3.1大气光值估计的改进-11

3.2软抠图法与引导滤波法-10

3.3天空区域的透射率-15

3.4亮度补偿-17

3.5本章小结-19

第四章 实验与去雾质量评测-20

4.1实验环境-20

4.2算法流程-20

4.3去雾质量客观评价指标-22

1. 信息熵-22

2. 平均梯度-23

3. 均方误差(MSE)-23

4. 结构相似程度(SSIM)-23

5. 峰值信噪比(PSNR)-24

6. 色调还原程度-24

4.4图像输入实验-24

4.5实验结果分析-28

4.6本章小结-30

第五章 总结与展望-31

5.1论文总结-31

5.2论文的不足与展望-31

参考文献-33

致谢-35