基于多种先验的单幅雾天图像复原算法研究

【摘要】计算机视觉技术已经广泛而深入地应用在日常生活中的各个领域,然而计算机视觉的采集设备容易受到雾气的影响,使得采集到的图像产生一定的降质,具体表现为对比度下降、颜色偏移等,极大地影响了图像的后续应用。因此,研究雾天图像复原算法,消除雾天环境对计算机视觉采集设备的影响,对于工程应用和科学研究具有重要的意义。复原单幅雾天图像具有多种方法,主要分为基于主观视觉的对比度增强算法和基于大气成像模型的反问题求解算法,传统的两种算法复原后的结果均有亮度偏暗、边缘细节模糊等缺点,主观视觉效果不佳,因此难以满足实际工程应用的要求。论文正是针对上述问题,从正向大气成像过程出发,引入多种先验知识,复原单幅雾天图像,提升图像的亮度,保持景物的边缘细节信息。本文的主要内容和成果如下：一、深入研究正向大气成像模型,将常用的光照为常数的简化成像模型泛化为适用于光照为非常数的情况。系统地回顾国际上基于主观视觉的对比度增强算法和基于大气成像模型的反问题求解算法,分析并借鉴上述算法中所用到的先验知识,构建单幅雾天图像复原目标函数。二、传统的单幅雾天图像复原结果在亮度上偏暗,影响视觉效果及后续的目标提取等处理。对此,论文先应用暗通道先验获得大气渗透图像,再结合亮通道先验自适应地估计各像素点处衰减退化后的大气光照值,并根据先验知识对大气光照值进行校正,最后采用最小二乘法迭代求解目标函数。论文在去除雾气对景物影响的同时,可以自适应地提升图像的亮度信息。三、针对基于l2范数约束的物体反射率求解容易使得复原后的景物细节模糊,有碍于物体的分离和边缘的提取等问题。论文根据物体边缘的稀疏先验,采用反射率图像梯度l0范数约束取代物体反射率的l2范数约束,用以保持物体的边缘结构信息,并给出相应的迭代阈值数值求解算法。相关实验表明,所提去雾算法能够较好地保持图像边缘等结构信息。
【作者】郭伟；
【导师】丁兴号；
【作者基本信息】厦门大学，电子与通信工程，2014，硕士
【关键词】单幅雾天图像复原；亮通道；暗通道；l0范数；

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