夜間霧天圖像復(fù)原算法研究.pdf

1、在霧、霾等天氣條件下拍攝的戶外圖像，由于受到大氣懸浮粒子的吸收和散射作用會產(chǎn)生對比度下降、顏色失真等退化現(xiàn)象。這些退化嚴重影響著戶外視覺系統(tǒng)的發(fā)揮。目前，針對光照均勻（白天）場景的霧天圖像復(fù)原研究取得了顯著的成果，然而針對光照不均勻場景（夜晚）的霧天圖像復(fù)原研究較少。相對于白天霧天圖像，夜晚霧天圖像具有整體亮度低、光照不均勻、偏色和噪聲大等特點，去霧難度更大。因此，本文針對夜晚霧天圖像復(fù)原算法進行研究。本文的主要工作包含以下兩個方面:<

2、br>　　(1)本文從夜間霧天成像規(guī)律出發(fā)，給出了符合夜間場景的霧天圖像退化模型，并據(jù)此提出了基于光照估計的夜間圖像去霧算法。一方面針對夜晚隨機分布的多光源，提出了不均勻光照估計和光源顏色的估計:提出多層閾值分割算法檢測光源區(qū)域;根據(jù)光傳播衰減規(guī)律和幾何假設(shè)求解粗略不均勻光照圖;然后引入亮度約束、下界約束和局部光滑約束對粗糙光照圖進行修正;并統(tǒng)計光源區(qū)域的顏色屬性來進行顏色校正。另一方面，針對目前各種白天去霧算法假設(shè)不適用于夜晚圖像的問

3、題，提出基于信息熵的傳輸圖粗估計方法;并利用引導(dǎo)濾波器對粗糙傳輸圖進行修正。在不均勻光照估計和傳輸圖估計的基礎(chǔ)上，將其帶入夜晚霧天成像模型，實現(xiàn)夜晚霧天圖像的復(fù)原。
　　(2)直接利用成像模型（模型沒考慮噪聲）進行復(fù)原會放大噪聲，這是當(dāng)前霧天圖像復(fù)原算法普遍存在的問題，對高噪聲的夜晚圖像問題尤為突出。針對這一問題本文提出了基于圖像塊先驗的EPLL圖像復(fù)原算法，在去霧的同時利用學(xué)習(xí)的先驗?zāi)Ｐ蛯υ肼曔M行約束。首先，分別針對通用清晰圖像