圖像去霧算法及其應(yīng)用研究.pdf

1、有霧天氣條件下獲取的圖像對(duì)比度低、圖像內(nèi)容模糊不清而且顏色整體偏向灰白色，圖像去霧的目的就是恢復(fù)有霧圖像的對(duì)比度和真實(shí)色彩，重現(xiàn)在理想天氣條件下拍攝的清晰圖像。鑒于圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺中有關(guān)圖像理解、目標(biāo)識(shí)別、目標(biāo)跟蹤、智能導(dǎo)航等領(lǐng)域的很多算法都是假設(shè)輸入的圖像或視頻是在理想天氣條件下拍攝的，因此有霧圖像清晰化就顯得格外重要，是目前人們研究的熱點(diǎn)問題之一，近年來在國際頂級(jí)期刊和會(huì)議上不斷有新的算法被提出來。
　　 本文深入分析了

2、有霧天氣條件下圖像成像的物理過程，回顧了有霧天氣條件下基于大氣散射物理模型的圖像退化模型和一些常規(guī)圖像增強(qiáng)算法，多幅圖像去霧算法以及單幅圖像去霧算法。在充分研究最近十幾年有關(guān)圖像去霧算法的基礎(chǔ)上，提出了在貝葉斯框架下利用稀疏先驗(yàn)來實(shí)現(xiàn)單幅圖像去霧。
　　 對(duì)于輸入的一幅有霧圖像，會(huì)存在一幅清新圖像與之相對(duì)應(yīng)，我們就是要求清新圖像在有霧圖像已知情況下出現(xiàn)的概率最大，為此利用圖像的統(tǒng)計(jì)模型建立了貝葉斯框架。該框架下每個(gè)概率項(xiàng)都有其具

3、體的含義。對(duì)于清晰自然圖像，其圖像統(tǒng)計(jì)具有尖峰長尾特征，稀疏先驗(yàn)?zāi)軌蚝芎玫目坍嬤@種性質(zhì)，圖像中的噪聲可以認(rèn)為是高斯白噪聲，場(chǎng)景深度可以認(rèn)為是局部平滑的。為了求解該貝葉斯框架，我們利用MAP(Maximum A Posteriori Probability)，使用交替優(yōu)化方法和IRLS(Iterative Reweighted Least Square)算法來求解優(yōu)化問題。
　　 為了進(jìn)一步說明本文算法的有效性，本文和最近在國際頂