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霧霾天氣圖像觀測信息優化仿真論文

論文范文 時間:2019-12-07 我要投稿
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  摘要:霧天條件下的大氣散射使圖像中的特征提取變得困難,進而導致以特征提取為基礎的機器視覺系統的失效。針對暗原色先驗算法去霧之后圖像整體偏暗以及同態濾波算法去霧后能夠還原原始圖像面貌等特點,提出了將兩者相融合的圖像去霧算法。首先,使用暗原色先驗算法對圖像進行初步去霧處理;然后,采用同態濾波算法消除圖像整體偏暗問題;最后,通過Matlab軟件對融合之后算法有效性進行驗證。實驗結果表明:融合之后的算法不僅能夠有效提高圖像的對比度還能夠突出圖像的細節,具有較高的精確性和應用價值。

  關鍵詞:特征提取;大氣散射;暗原色先驗;同態濾波

  中圖分類號:TP391.9;文獻標識碼:A文章編號:1009-3044(2017)25-0253-02

  1概述

  在霧霾天氣下,因為空氣中存在著大量霧氣與氣溶膠,使得圖像采集設備采集圖像時受到外界因素的干擾,所以采集到的圖像具有低對比度、顏色失真并且圖像模糊不清等特點。霧天圖像的降質,它從某方面直接對圖像中有用的信息提取帶來困難,進而間接導致了以提取圖像中有用特征為基礎的視覺應用系統失常。因此,圖像去霧技術一直是圖像與視覺領域里面國內外學者研究的重要課題。

  暗原色先驗算法去霧的效果非常明顯,但是缺點就是圖像整體偏暗、細節沒有突出。同態濾波算法能夠解決光照不平衡所產生的黑斑暗影問題以及還原圖像本來面貌。針對暗原色去霧之后圖像偏暗的缺點,結合同態濾波去霧的優點,本文提出了將兩者相融合的圖像去霧算法。

  2暗原色先驗原理與模型參數估計

  2.1暗原色先驗原理

  2.2模型參數估計

  參數A估計:在算法的實現過程中通常對暗原色圖像亮度從大到小進行排序,找出最大的前0.1%的像素點,然后取其最大亮度的像素點作為參數A的估計值。

  同態濾波算法能夠消除原圖像上光照不均勻產生的問題,增強圖像中暗區域的細節,同時又不會損失原圖像中的明亮區域的亮度信息[4]。該算法不僅適用于彩色圖像還適用于灰度圖像,它是以圖像的照明反射模型作為基礎的一種綜合類型的圖像增強技術。

  3融合算法

  綜合暗原色先驗算法與同態濾波算法,本文融合算法的描述過程如下:

  1)將有霧的圖像分割成若干個大小的區域塊,計算每個區域塊的暗通道值,然后得出原有霧圖像的暗原色圖像;

  2)估計大氣光值A與透射率t;

  3)根據2)估計的值,依據相應公式復原去霧之后的圖像;

  4)用同態濾波算法對3)得到的圖像處理,增強亮度與對比度。

  4實驗結果與分析

  為了對融合之后去霧算法的效果進行驗證,將其與暗原色先驗算法、文獻[5]中的方法進行對比分析。直觀上來看,圖2比圖1在對比度、亮度、層次感這三個方面有所提高;圖3所用的算法處理之后的效果比圖1效果好點。另外,為了客觀評價圖像效果,本文主要選擇MSE、PSNR、平均梯度、熵值指標來評價圖片的質量。表1中暗去霧、禹去霧、融去霧分別代表暗原色先驗去霧、禹晶方法去霧、融合去霧。通過表1各項指標的分析,可以看出融合之后的算法處理效果好。

  5結論

  近年來,環境污染是越來越嚴重,各大城市相繼上演霧霾大戰。圖像去霧技術一直是近年來研究的熱點,已經在國內外取得了顯著的成果。本文分析了對暗原色先驗以及同態濾波算法及其優缺點,以此為基礎提出了融合算法,實驗結果表明具有較好的效果。但是,融合算法存在參數難以確定的問題,今后的研究工作將注重對參數進行自適應調整。

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