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基于引导滤波的单幅图像自适应去雾算法
基于引导滤波的单幅图像自适应去雾算法
摘要：随着数码摄影技术的提升与普及，大量的室外图像中存在着雾霾现象，导致图像细节和对比度丧失。因此,图像去雾技术成为了一项重要的研究任务。本论文提出了一种基于引导滤波的单幅图像自适应去雾算法，通过引导滤波器来恢复被雾霾损坏的图像。
第一章引言
1.1背景
与传统的图像去雾算法相比，基于引导滤波的图像去雾算法具有更好的去雾效果和更快的运算速度。引导滤波技术是一种利用已知的引导图像来滤波处理当前图像的方法。在去雾图像中，雾霾的有害影响主要表现为图像亮度的降低和对比度的丧失。
1.2研究目的
本论文旨在提出一种基于引导滤波的单幅图像自适应去雾算法，通过引导滤波器来恢复被雾霾损坏的图像，提高图像的对比度和细节。
第二章相关工作
2.1基于暗通道先验的去雾算法
基于暗通道先验的去雾算法是一种常见的图像去雾方法。它通过计算图像中的最暗像素来估计雾浓度，然后根据雾的浓度来恢复图像。然而，当图像中存在比较明亮的区域时，该方法的效果会受到影响。
2.2基于物理模型的去雾算法
基于物理模型的去雾算法是另一种常见的图像去雾方法。它利用光传输模型来估计雾浓度和透射率，然后对图像进行恢复。但是，该方法对输入参数的敏感性较高，且计算量较大。
第三章算法设计
3.1引导滤波
引导滤波是一种非常有效的图像滤波方法，它利用引导图像来改善待滤波图像的细节和对比度。引导滤波可以通过以下公式表示：
g(i)=a(i)*f(i)+b(i)*I(i)
其中，g(i)表示滤波后的图像像素值，f(i)表示待滤波图像的像素值，I(i)表示引导图像的像素值，a(i)和b(i)为权重系数。
3.2单幅图像自适应去雾算法
基于引导滤波的单幅图像自适应去雾算法分为以下几个步骤：
步骤1：计算暗通道图像
通过计算图像的暗通道图像来获取雾霾的强度和分布信息。
步骤2：估计全局大气光
选取暗通道图像中亮度最高的像素点作为全局大气光的估计。
步骤3：估计透射率
通过计算图像中的像素点与估计的全局大气光之间的差值来估计透射率。
步骤4：去雾恢复
使用引导滤波器，将估计的透射率应用于输入图像，利用引导图像来恢复图像的细节和对比度。
第四章实验与结果分析
在本章中，我们通过对比不同算法和参数设置下的结果，评估了我们提出的基于引导滤波的单幅图像自适应去雾算法的效果。实验结果表明，我们的算法在恢复雾霾图像的对比度和细节方面均有明显的改善。
第五章结论与展望
通过本论文的研究和实验，我们提出了一种基于引导滤波的单幅图像自适应去雾算法。该算法通过引导滤波器来恢复被雾霾损坏的图像，具有较好的去雾效果和较快的运算速度。然而，该算法仍然存在一些问题，如对输入参数敏感等。未来的研究可以进一步优化算法，提高算法的稳定性和鲁棒性。
参考文献
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