关于暗通道先验图像去雾算法的改进.doc
猫巷****熙柔
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关于暗通道先验图像去雾算法的改进.doc
关于暗通道先验图像去雾算法的改进在社会经济高速发展的今天,人们生活水平得到不断的提高,对安全方面有了更高的需求,于是安全防护变得越来越重要,而监控是安防工作最强有力的措施,得到广泛应用。然而在雨、雾等恶劣的天气条件下,尤其现今环境问题日益严峻,雾霾天气越来越频繁的出现,监控系统的可靠性受到巨大的挑战。我们获得的图像会很容易会发生特征信息衰减甚至毁坏等情况,导致图像无法准确提供我们所需要的信息,成为安全防护工作中巨大的隐患,因此进行图像去雾技术的相关研究工作具有非常重大的意义。本文详细的介绍了暗通道先验去雾
基于滤波的暗原色先验图像去雾算法的中期报告.docx
基于滤波的暗原色先验图像去雾算法的中期报告一、研究背景在自然图像中,由于雾气、烟雾等大气因素的影响,图像容易出现视觉模糊、低对比度等问题。这些因素严重影响了图像的质量,给计算机视觉领域的实际应用带来了很大的挑战,如视频监控、自动驾驶、无人机航拍等。因此,去雾技术成为了研究热点之一。目前去雾技术主要分为三种:基于物理模型的去雾方法、基于暗通道的先验知识的去雾方法以及基于深度学习的去雾方法。其中,基于暗通道的先验知识的去雾方法因为具有计算速度快、效果好等特点而备受青睐。二、研究内容本次研究的主要内容是基于滤波
一种基于暗通道先验的图像去雾改进方法.pdf
本发明公布了一种基于暗通道先验的图像去雾改进方法。包括以下步骤:首先,在分析有雾图像天空区域灰度均值和方差特征基础上,基于二分搜索思想改进大气光值估计算法,可获得更为准确的大气光值;其次,提出一种改进的暗通道值计算方法,依据最小值图和暗通道图的灰度差,获取自适应阈值,确定景深变化剧烈的图像边缘位置并进行灰度值修正。最后,根据雾天图像退化模型对有雾图像进行复原。本发明的基于暗通道先验的图像去雾改进方法,能够有效去除复原图像光晕效应,纠正色偏,提高对比度,同时保留更多的细节信息。
一种基于暗原色先验的快速图像去雾方法.doc
一种基于暗原色先验的快速图像去雾方法在雾或霾的天气状况下,空气中存在的溶胶粒子会对光线产生散射作用,这样会导致人们获得的图像的质量严重降低,之所以图像去雾技术成为这几年来图像处理和计算机视觉领域共同关注的热门问题,就是因为降质的图像直接影响了视觉效果以及应用价值。利用图像处理技术的支持,简单并有效的对图像进行实时去雾,在提高视觉系统的鲁棒性(系统中的参数发生改变是,维持其它某些性能的特性)和可靠性方面具有非常重要的意义,而且可以提高图像质量,使其有更好的视觉效果。经对对大量的自然无雾图像的观察与统计,研究
采用快速导向滤波的暗通道先验去雾算法的研究与实现.docx
采用快速导向滤波的暗通道先验去雾算法的研究与实现摘要:本文首先阐述了暗通道先验去雾的理论基础及其适用范围,其次对于基于暗通道优先理论的雾天图像清晰化处理的基础算法及可能进行优化的步骤进行了分析,最后在此基础之上采用了导向滤波与最新的快速导向滤波算法代替软抠图实现了算法的进一步优化。在上述理论研究基础之上,本文使用Matlab对多种雾天图像清晰化处理算法进行了逐一实现,并设计了综合比较系统,实现了直方图均衡化去雾算法、自适应直方图去雾算法以及SSR、MSR去雾算法等与暗通道优先算法在效果与效率上的对比分析。