图像去雾的方法研究

图像去雾霭算法及其实现..

图像去雾霭算法及其实现 电气工程及其自动化 学生姓名杨超程指导教师李国辉 摘要雾霭等天气条件下获得的图像，具有图像不清晰，颜色失真等等一些图像退化的现象，直接影响了视觉系统的发挥。因此，为了有效的改善雾化图像的质量，降低雾霭等天气条件下造成户外系统成像的影响，对雾霭图像进行有效的去雾处理显得十分必要。 本设计提出了三种图像去雾算法，一种是基于光照分离模型的图像去雾算法；一种是基于直方图均衡化的图像去雾算法；还有一种是基于暗原色先验的图像去雾算法。并在MATLAB的基础上对现实生活的图像进行了去雾处理，最后对不同的方法的处理结果进行了简要的分析。 关键词：图像去雾光照分离直方图均衡化暗原色先验

Algorithm and its implementation of image dehazing Major Electrical engineering and automation Student Yang Chaocheng Supervisor Li Guohui Abstract Haze weather conditions so as to obtain the image, the image is not clear, the phenomenon of color distortion and so on some image degradation, directly influence the exertion of the visual system. Therefore, in order to effectively improve the atomization quality of the image, reduce the haze caused by outdoor weather conditions such as imaging system, the influence of the haze image effectively it is necessary to deal with the fog. This design introduced three kinds of algorithms of image to fog, a model is based on the separation of light image to fog algorithm; One is the image to fog algorithm based on histogram equalization; Another is based on the dark grey apriori algorithms of image to fog. And on the basis of MATLAB to the real life to deal with the fog, the image of the processing results of different methods are briefly analyzed. Key words:Image to fog Light separation histogram Dark grey

图像增强算法综述

图像增强算法研究综述 刘璐璐 宁波工程学院电子与信息工程学院计算机科学与技术071班，邮编:(315100) E-mail:375212239@https://www.wendangku.net/doc/76260336.html, 摘要：本文简要介绍图像增强的概念和图像增强算法的分类，从图像的直方图均衡化处理方法，直方图规定化处理方法和图像平滑处理方法三方面对图像增强算法进行讨论和研究，并说明了图像增强技术的应用和前景展望。 关键词：图像增强直方图均衡化直方图规定化平滑处理 近年来，随着电子计算机技术的进步，计算机图像处理得到了飞跃的发展，己经成功的应用于几乎所有与成像有关的领域，并正发挥着相当重要的作用。它利用计算机对数字图像进行系列操作，从而获得某种预期的结果。对图像进行处理时，经常运用图像增强技术以改善图像的质量增强对某种信息的辨识能力，以更好的应用于现代各种科技领域，图像增强技术的快速发展同它的广泛应用是分不开的，发展的动力来自稳定涌现的新的应用，我们可以预料，在未来社会中图像增强技术将会发挥更为重要的作用。在图像处理过程中，图像增强是十分重要的一个环节。 1.图像增强概念及现实应用 1.1 图像增强技术 图像增强是数字图像处理的基本内容之一。图像增强是指按特定的需要突出一幅图像中的某些信息，同时，削弱或去除某些不需要的信息。这类处理是为了某种应用目的去改善图像质量，处理的结果更适合于人的视觉特性或机器识别系统，图像增强处理并不能增加原始图像的信息，而只能增强对某种信息的辨识能力，使处理后的图像对某些特定的应用比原来的图像更加有效。 1.2图像增强技术的现实应用 目前，图像增强处理技术的应用己经渗透到医学诊断、航空航天、军事侦察、纹识别、无损探伤、卫星图片的处理等领域，在国民经济中发挥越来越大的作用。其中最典型的应用主要体现以下方面。 1

贝叶斯框架下的单幅图像去雾算法

第22卷第10期2010年10月 计算机辅助设计与图形学学报 Journal o f Computer A ided Desig n &Co mputer Gr aphics V ol.22N o.10Oct.2010 收稿日期:2009-11-10;修回日期:2010-04-15.基金项目:中国博士后科学基金资助项目.王多超(1982 ),男,硕士,主要研究方向为数字图像处理;王永国(1965 ),男,学士,副教授,硕士生导师,论文通讯作者,主要研究方向为数值计算、图像处理、数据库应用(ygw ang21@https://www.wendangku.net/doc/76260336.html,);董雪梅(1979 ),女,博士,主要研究方向为小波分析、机器学习及统计分析;胡晰远(1984 ),男,博士研究生,主要研究方向为图像与信号处理、图像配准;彭思龙(1971 ),男,博士,研究员,博士生导师,主要研究方向为小波理论及应用、模式识别、图像处理等. 贝叶斯框架下的单幅图像去雾算法 王多超1),王永国 1)* ,董雪梅2),胡晰远2),彭思龙 2) 1)(安徽大学数学科学学院 合肥 230039) 2)( 中国科学院自动化研究所国家专用集成电路设计工程技术研究中心 北京 100190) (splade2009@https://www.wendangku.net/doc/76260336.html,) 摘要:在有雾天气条件下拍摄的图像,由于光线在传播过程中受到空气中悬浮颗粒的散射,导致图像内容模糊不 清,颜色偏灰白色.为了恢复出清晰的图像,根据大气散射物理模型,利用图像的稀疏先验知识,在贝叶斯框架下提出一种单幅图像去雾算法.该算法用图像梯度稀疏性先验来约束优化结果,并认为图像成像噪声服从零均值的高斯分布,然后用IRL S 方法对其求解.实验结果表明,该算法能够很好地恢复图像的对比度和保持图像的真实颜色,噪声小,便于应用. 关键词:去雾;贝叶斯框架;稀疏先验;大气散射模型中图法分类号:T P391.41 Single Image Dehazing Based on Bayesian Framework Wang Duo chao 1),Wang Yongg uo 1)*,Dong Xuem ei 2),H u Xiy uan 2),and Peng Silo ng 2) 1)(S chool of M athematica l S cie nces ,A nhui Univ er sity ,H e f ei 230039) 2)(N ational A S IC Design Eng ineering Ce nter ,I nstitu te o f A utomation ,Chine se Ac ade my o f S cience s,Beij ing 100190) Abstract :Because o f light scattered by the suspended particles in the atm osphere,pho to graphs taken in the fo gg y day lo ok g ray and are lack of visibility.In order to unv eil the clear imag e s structures and colors,w e pr opo se a new algor ithm based o n the atm osphere scattering m odel using a single imag e and the image sparsity prior in Bayesian framewo rk.The fog remov al r esult is optimized under the constraint of the prior of the image gr adient sparsity and the noise in the fogg y imag e being the normal distributio n w ith zero mean,and then the o ptimization functio n is com puted using the IRLS alg orithm.In our ex periments,the alg orithm has a g ood effect on resto ring the clear image s co ntents and preserving the image s true co lors.T he no ise in the output im age is very w eak that has advantag e for many applicatio ns. Key words :dehazing;Bay esian framew ork;spar sity prior;atmosphere scattering m odel 对户外场景进行普通光学成像时经常会受到有雾天气的影响.在有雾天气条件下,从物体表面反射的光线到达成像设备之前,会受到大气中悬浮颗粒的影响发生散射,散射的程度和悬浮颗粒的种类、大小、形状及其在大气中的聚集程度,即雾的浓度以及光的波长有关[1] .当雾较浓时,成像设备所得到的图像的对比度较低,颜色偏向灰白色,导致图像中的物体辨认不清,直接影响到大多数基于计算机视觉算 法的自动化图像系统的正常工作,如交通运输、户外监视、地形侦测系统等.因此,图像去雾算法的研究有着现实和理论的迫切需要. 在已有的文献中,人们提出了多种去雾方法.一种方法是利用相机附带的偏振光滤波器,以及同一场景点在不同偏振光条件下获得的图像,实现多幅图像去雾[2];该方法的缺点是对动态场景处理效果不好.另一种方法是利用同一场景在不同雾强度下

图像去雾设计报告

课程设计——图像去雾 一、设计目的 1、通过查阅文献资料，了解几种图像去雾算法，； 2、理解和掌握图像直方图均衡化增强用于去雾的原理和应用； 3、理解和掌握图像退化的因素，设计图像复原的方法； 4、比较分析不同方法的效果。 二、设计内容 采用针对的有雾图像，完成以下工作： 1、采用直方图均衡化方法增强雾天模糊图像，并比较增强前后的图像和直方图； 2、查阅文献，分析雾天图像退化因素，设计一种图像复原方法，对比该复原图像与原始图像以及直方图均衡化后的图像； 3、分析实验效果； 4、写出具体的处理过程，并进行课堂交流展示。 三、设计要求 1、小组合作完成； 2、提交报告（*.doc）、课堂交流的PPT（*.ppt）和源代码。

四、设计原理 （一）图像去雾基础原理 1、雾霭的形成机理 雾实际上是由悬浮颗粒在大气中的微小液滴构成的气溶胶，常呈现乳白色，其底部位于地球表面，所以也可以看作是接近地面的云。霭其实跟雾区别不大，它的一种解释是轻雾，多呈现灰白色，与雾的颜色十分接近。广义的雾包括雾、霾、沙尘、烟等一切导致视觉效果受限的物理现象。由于雾的存在，户外图像质量降低，如果不处理，往往满足不了相关研究、应用的要求。在雾的影响下，经过物体表面的光被大气中的颗粒物吸收和反射，导致获取的图像质量差，细节模糊、色彩暗淡。 2、图像去雾算法 图像去雾算法可以分为两大类：一类是图像增强；另一类是图像复原。图1-1介绍了图像去雾算法的分类: 图1-1 去雾算法分类 从图像呈现的低亮度和低对比度的特征考虑，采用增强的方法处理，即图像增强。比较典型的有全局直方图均衡化，同态滤波，Retinex 算法，小波算法等等。 基于物理模型的天气退化图像复原方法，从物理成因的角度对大气散射作用进行建模分析，实现场景复原，即图像复原。运用最广泛、

基于matlab的图像去雾算法详细讲解与实现-附matlab实现源代码

本文主要介绍基于Retinex理论的雾霭天气图像增强及其实现。并通过编写两个程序来实现图像的去雾功能。 1 Rentinex理论 Retinex（视网膜“Retina”和大脑皮层“Cortex”的缩写）理论是一种建立在科学实验和科学分析基础上的基于人类视觉系统（Human Visual System）的图像增强理论。该算法的基本原理模型最早是由Edwin Land（埃德温?兰德）于1971年提出的一种被称为的色彩的理论，并在颜色恒常性的基础上提出的一种图像增强方法。Retinex 理论的基本容是物体的颜色是由物体对长波（红）、中波（绿）和短波（蓝）光线的反射能力决定的，而不是由反射光强度的绝对值决定的；物体的色彩不受光照非均性的影响，具有一致性，即Retinex理论是以色感一致性（颜色恒常性）为基础的。 根据Edwin Land提出的理论，一幅给定的图像S(x,y)分解成两幅不同的图像：反射物体图像R(x,y)和入射光图像L(x,y)，其原理示意图如图8.3-1所示。 图-1 Retinex理论示意图 对于观察图像S中的每个点(x,y)，用公式可以表示为： S(x,y)=R(x,y)×L(x,y) （1.3.1） 实际上，Retinex理论就是通过图像S来得到物体的反射性质R，也就是去除了入射光L的性质从而得到物体原本该有的样子。 2 基于Retinex理论的图像增强的基本步骤 步骤一: 利用取对数的方法将照射光分量和反射光分量分离，即： S＇(x, y)=r(x, y)+l(x, y)=log(R(x, y))+log(L(x, y))； 步骤二：用高斯模板对原图像做卷积，即相当于对原图像做低通滤波，得到低通滤波后的图像D(x,y)，F（x, y）表示高斯滤波函数： D(x, y)=S(x, y) *F（x, y）； 步骤三：在对数域中，用原图像减去低通滤波后的图像，得到高频增强的图像G （x, y）：

【CN110211052A】一种基于特征学习的单幅图像去雾方法【专利】

(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910246074.6 (22)申请日 2019.03.29 (71)申请人 北京工业大学 地址 100124 北京市朝阳区平乐园100号 申请人 思凯凌克（北京）科技有限公司 (72)发明人 赵德群　董皓辰　邓钱华　孙光民　 (74)专利代理机构 北京思海天达知识产权代理 有限公司 11203 代理人 沈波 (51)Int.Cl. G06T 5/00(2006.01) G06T 3/40(2006.01) (54)发明名称一种基于特征学习的单幅图像去雾方法(57)摘要本发明公开了一种基于特征学习的单幅图像去雾方法，该方法根据雾气图像的某些特征如暗通道特征、最大颜色对比度等预估计出透射图，然后再基于大气散射模型得到大气光强度值并恢复出无雾图像。为了提高算法的自适应性，本发明对传统的物理模型进行改进，使用深度学习方法来预测出透射图，改进了传统的基于假设的方法，得出更加真实的的透射图。图像去雾的核心是估计出透射图，而深度学习有强大的特征提取和学习能力，可以训练出雾气图像和透射图之间的映射模型。利用深度学习模型预测出雾气图像的透射图像后，再根据大气散射模型即可恢复出无雾图像，同时提高了去雾算法的自适应调整能力，获得较高的去雾质量，并有较低的复杂 度。权利要求书1页 说明书4页 附图2页CN 110211052 A 2019.09.06 C N 110211052 A

权　利　要　求　书1/1页CN 110211052 A 1.一种基于特征学习的单幅图像去雾方法，该方法的实现步骤如下： S1搭建去雾图像I的预训练模型，通过预训练模型对待去雾图像I进行特征提取； S2预训练模型利用卷积神经网络实现，其中为提高卷积神经网络在图像处理上的特征学习能力，使用三组不同尺度的卷积神经网络组来构建透射图像预测的深度学习模型； S3通过S2中的三组不同尺度的卷积神经网络逐步优化得到暗通道图像；使用Maxout非线性激活函数模拟出极值滤波器，从输入大气散射模型的图像中提取暗通道特征； 根据暗通道先验知识，利用原去雾图像I的和暗通道图像，求解出大气光A； S4使用深度学习方法来预测出透射图t：深度模型的编码阶段，使用SENet154作为基础结构；解码阶段通过修改常规FPN网络，将雾气图像的透射图像t进行分割；利用FPN融合多分辨率特征，提高小区域雾气图像的分割精度；在FPN的基础上，引入了hypercolumn模块，进一步融合大气光A的多分辨率特征；在编码器的最后加入全局平均池化层和分类头；此外，在分割网络中，引入分类辅助损失；在解码器每一分辨率的层级，引入分割辅助损失，进一步调整每一层级参数的训练，最终实现预测出透射图t； S5根据S4输出的映射模型以及S3中的大气光照值A，搭建出大气散射模型J(x)＝(I (x)-A)/t(x)+A； S6对搭建出大气散射模型进图像的暗通道特征提取后，再并行通过三组不同尺度的卷积核，然后进行池化和非线性激活，复原得到无雾图像。 2.根据权利要求1所述的一种基于特征学习的单幅图像去雾方法，其特征在于：端到端的网络模型中，即输入端和输出端都是图像。 3.根据权利要求1所述的一种基于特征学习的单幅图像去雾方法，其特征在于：S2.1基于Alex Net模型改进得到第一组CNN，并且改变其输出层结构，使Alex Net模型成为端到端的网络模型； S2.2增加两组不同尺度的CNN。 4.根据权利要求1所述的一种基于特征学习的单幅图像去雾方法，其特征在于：图片文件来自视频，将视频接入模块获得的视频，转换为一帧帧的图片，调用去雾模块动态库，进行去雾处理；加载需要处理的图片集，连接到数据库按钮，可以直接从数据库获取数据；去雾处理完的图片通过保存图片，将处理后的图片保存； 对图片能够进行左右上下拖拽，可进行放大缩小等操作；当多张图片被选中后，通过验证，符合设计需求； 从数据库导入图片，如点击链接数据库，对数据库配置进行参数选择； 连接成功后，将导入一系列图片选中图片后，可点击图像菜单按钮，点击图像去雾按钮。 2

基于matlab的图像预处理技术研究文献综述

毕业设计文献综述 题目：基于matlab的图像预处理技术研究 专业：电子信息工程 1前言部分 众所周知，MATLAB在数值计算、数据处理、自动控制、图像、信号处理、神经网络、优化计算、模糊逻辑、小波分析等众多领域有着广泛的用途，特别是MATLAB的图像处理和分析工具箱支持索引图像、RGB 图像、灰度图像、二进制图像，并能操作*.bmp、*.jpg、*.tif等多种图像格式文件如。果能灵活地运用MATLAB提供的图像处理分析函数及工具箱，会大大简化具体的编程工作，充分体现在图像处理和分析中的优越性。 图像就是用各种观测系统观测客观世界获得的且可以直接或间接作用与人眼而产生视觉的实体。视觉是人类从大自然中获取信息的最主要的手段。拒统计，在人类获取的信息中，视觉信息约占60%，听觉信息约占20%，其他方式加起来才约占20%。由此可见，视觉信息对人类非常重要。同时，图像又是人类获取视觉信息的主要途径，是人类能体验的最重要、最丰富、信息量最大的信息源。通常，客观事物在空间上都是三维的(3D)的，但是从客观景物获得的图像却是属于二维(2D)平面的。 图像存在方式多种多样，可以是可视的或者非可视的，抽象的或者实际的，适于计算机处理的和不适于计算机处理的。 图像处理它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。图像处理最早出现于20世纪50年代，当时的电子计算机已经发展到一定水平，人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。图像处理作为一门学科大约形成于20世纪60年代初期。早期的图像处理的目的是改善图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。图像处理中，输入的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像，常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。首次获得实际成功应用的是美国喷气推进实验室（JPL）。他们对航天探测器徘徊者7号在 1964 年发回的几千张月球照片使用了图像处理技术，如几何校正、灰度变换、去除噪声等方法进行处理，并考虑了太阳位置和月球环境的影响，由计算机成功地绘制出月球表面地图，获得了巨大的成功。随后又对探测飞船发回的近十万张照片进行更为复杂的图像处理，以致获得了月球的地形图、彩色图及全景镶嵌图，获得了非凡的成果，为人类登月创举奠定了坚实的基础，也推动

基于暗通道先验的图像去雾算法改进研究

基于暗通道先验的图像去雾算法改进研究 摘要：暗通道先验去雾算法求得的的透射率比较精细， 去雾效果优于大多数去雾算法。然而在暗通道求取过程中， 最小值滤波的处理会使得暗色向外扩张，导致透射率扩张变 大，使得去雾后的图像在边缘部分产生“光晕”现象。为了 减弱光晕效应，利用形态学理论对粗略透射率进行腐蚀处理， 腐蚀掉扩张变大的透射率，然后使用容差机制修复不符合暗 原色先验的明亮区域透射率，再使用引导滤波精细化透射率， 最后利用去雾模型复原图像。实验表明，改进后的算法去雾 效果更佳、去雾速度更快，具有更强的鲁棒性。 关键词：暗通道先验去雾；腐蚀；引导滤波 DOIDOI：10.11907/rjdk.161089 中图分类号：TP312 文献标识码：A 文章编号：1672-7800（2016）005-0030-04 0 引言 雾霾天气不仅影响人们的出行，也给视频监控、自动驾 驶等涉及室外图像应用的领域带来了很大挑战，并引起了相 关研究人员的重视，如今已出现了不少研究成果。图像去雾 的研究方法可分为两大类，基于图像增强的方法和基于物理 模型的方法。早期图像去雾研究主要利用图像处理的知识来

去雾，Kim[1]提出对雾图进行局部直方图均衡处理的方法， 这种方法根据每个像素的邻域对像素进行处理，可以突出图 像的特征，但运算量较大，算法复杂度较高。Land[2-3]基于色彩恒常性提出了Retinex即视网膜皮层理论，其后出现了 一些基于Retinex的图像增强算法[4-6]，与其它图像增强算法相比，基于Retinex的图像增强算法处理的图像，局部对比 度相对较高，色彩失真较小。基于图像增强的去雾方法可以 利用成熟的图像处理算法来增强图像的对比度，突出图像中 的特征信息，但这种方法会造成图像部分信息损失，导致图 像失真。图像去雾的另一类是基于物理模型的方法，该方法 研究大气悬浮颗粒对光的散射作用，通过大气散射模型来复 原图像，恢复的图像效果更真实，图像信息能得到较好保存。Narasimhan等[7]提出了雾霾天气条件下的单色大气散射模 型，后来基于物理模型的方法几乎均建立在此模型之上。 Tan[8]基于无雾图比雾图有更高对比度的假定来最大化有雾 图像的对比度，该算法在很大程度上能复原图像结构和细节， 然而Tan的算法趋向于过度补偿降低的对比度，容易产生光 晕效应。Fattal[9]把图像场景光分解成反射和透射两部分，然后基于独立主成成分分析来估计场景光强，这种方法可以有 效去除局部的雾但不能很好恢复浓雾的图像。Kim等[10]结合局部对比度增强和去雾模型方法，能够抑制伪影的产生，但 时间复杂度较高。刘倩等[11]使用均值滤波去雾，对单幅图

单幅图像自动去雾新算法(精)

第16卷第4期2011年4月 中国图象图形学报Journa l o f I m age and G raphics V o.l 16,N o .4 A pr .,2011 中图法分类号:TP391.41 文献标志码:A 文章编号:1006-8961(201104-0516-06 论文索引信息:郭璠,蔡自兴,谢斌唐琎.单幅图像自动去雾新算法[J].中国图象图形学报,2011,16(4:516-521 收稿日期:2010-01-06;修回日期:2010-02-10基金项目:国家自然科学基金项目(。 第一作者简介:郭璠(1982 ,女。中南大学计算机应用技术专业博士研究生,主要研究方向为数字图像处理、虚拟实验环境等。E-m ai:l guofancs m 。 单幅图像自动去雾新算法 郭璠,蔡自兴,谢斌,唐琎 (中南大学信息科学与工程学院,长沙 410083 摘要:针对雾天拍摄图像的退化现象,提出一种针对单幅图像的自动去雾新算法。该算法先将有雾图像从RGB 转换到Y CbC r 颜色空间后,再在亮度分量上进行多尺度R eti nex 处理,所得的亮度图在图像清晰度评价指标的调控下经过反色变换和中值滤波即可求得传播图,并进一步得到清晰化后的复原图像。实验结果表明,该算法能有效地改善雾天图像的退化现象,提高图像的清晰度。 关键词:雾;清晰化;亮度分量;R e ti nex 算法;图像清晰度评价指标 New algorith m of auto m atic haze re moval for single image Guo Fan ,Ca i Zi x ing ,X i e B i n ,Tang Ji n

基于retinex的图像去雾算法

I=imread('1.jpg'); R = I(:, :, 1); G = I(:, :, 2); B = I(:, :, 3); R0 = double(R); G0 = double(G); B0 = double(B); [N1, M1] = size(R); Rlog = log(R0+1); Rfft2 = fft2(R0); sigma1 = 128; F1 = fspecial('gaussian', [N1,M1], sigma1); Efft1 = fft2(double(F1)); sigma2 = 256; F2 = fspecial('gaussian', [N1,M1], sigma2); Efft2 = fft2(double(F2)); sigma3 = 512; F3 = fspecial('gaussian', [N1,M1], sigma3); Efft3 = fft2(double(F3)); DR0 = Rfft2.* Efft1; DR = ifft2(DR0); DRlog = log(DR +1); Rr1 = Rlog - DRlog; DR0 = Rfft2.* Efft2; DR = ifft2(DR0); DRlog = log(DR +1); Rr2 = Rlog - DRlog; DR0 = Rfft2.* Efft3; DR = ifft2(DR0); DRlog = log(DR +1); Rr3 = Rlog - DRlog; Rr = (Rr1 + Rr2 +Rr3)/3; a = 125; II = imadd(R0, G0); II = imadd(II, B0); Ir = immultiply(R0, a); C = imdivide(Ir, II); C = log(C+1); Rr = immultiply(C, Rr); EXPRr = exp(Rr); MIN = min(min(EXPRr)); MAX = max(max(EXPRr)); EXPRr = (EXPRr - MIN)/(MAX - MIN); EXPRr = adapthisteq(EXPRr); Glog = log(G0+1); Gfft2 = fft2(G0); DG0 = Gfft2.* Efft1;

图像去雾技术研究

编号 图像去雾技术研究 The research on image defogging technology 学生姓名XX 专业电子科学与技术 学号XXXXXXX 学院电子信息工程学院

摘要 本文首先简单介绍了云雾等环境对图像成像的影响，接着从图像增强的角度研究图像去雾技术的基本方法，介绍了去雾算法的原理和算法实现步骤，并对去雾算法的优缺点和适用条件进行了总结。 基于图像增强的去雾原理，本文提出了联合使用同态滤波和全局直方图均衡的改进去雾算法。先进行同态滤波使有雾图像的细节充分暴露，然后采用全局直方图均衡扩展图像的灰度动态范围。去雾效果具有对比度高，亮度均匀，视觉效果好的特点，不足的是图像的颜色过于饱和。 关键字：图像增强图像去雾同态滤波全局直方图均衡

Abstract Firstly, this paper simply introduces the influence of cloud environment of image formation, then from the enhanced image perspective of image to fog technology basic method, is introduced to fog algorithm principle and algorithm steps, and has carried on the summary to fog algorithm advantages, disadvantages and applicable conditions. As for the defogging theory based on the image enhancement, the paper puts forward the improved defogging algorithm which requires combining homomorphic filtering and global histogram equalization. We should use homomorphic filtering to get details of the fogging images clearly exposed and then use global histogram equalization to spread the images’ gray scale dynamic range. Defogging has features of high contrast ratio, uniform brightness and good visual effect. But its drawback is that the image color is too saturated. Key words: image enhancement; image defogging; homomorphic filtering; global histogram equalization;

图像增强技术要点

数字图像处理期中论文 图像增强技术综述 学院信息工程学院 专业电子信息工程 方向信息处理方向 姓名何娜娜 学号200710113081 中国传媒大学 2010 年11 月27 日

图像增强技术综述 内容摘要 数字图像处理是指将图像信号转换成数字格式并利用计算机对其进行处理的过程。图像增强是数字图像处理的过程中经常采用的一种方法，它对提高图像质量起着重要的作用。本文先对图像增强的原理进行概述，然后对图像增强的方法分类并给出直方图增强、对比度增强、平滑和锐化等几种常用的增强方法的理论基础，通过Matlab实验得出的实际处理效果来对比各种算法的优缺点，讨论不同的增强算法的技术要点，并对其图像增强方法进行性能评价。 关键词：图像增强直方图增强对比度增强平滑锐化彩色图像增强 Abstract Digital image processing is the procedures of converting image signal into digital format, then using the computer to process it. Image enhancement is digital image processing process often use a method to improve image quality, it plays an important role. This article first introduces the principle of image enhancement and classification，and then focus on several methods to study such as and histogram enhancement, contrast enhancement, smoothing and sharpening, and other commonly used in learning the basic digital image With the approach, through Matlab experiment that the actual effect of various algorithms to compare the advantages and disadvantages to discuss the different enhancement algorithm. The application of occasions, and its image enhancement method of performance evaluation. Keywords:Image Enhancement histogram enhancement contrast enhancement smoothing sharpening 1 图像增强概述 1.1 图像增强背景及意义 在一般情况下，经过图像的传送和转换，如成像、复制、扫描、传输和显示等，经常会造成图像质量的下降，即图像失真。在摄影时由于光照条件不足或过度，会使图像过暗或过亮；光学系统的失真、相对运动、大气流动等都会使图像模糊，传输过程中会引入各种类型的噪声。总之输入的图像在视觉效果和识别方便性等方面可能存在诸多问题，这类问题不妨统称为质量问题。图像增强是指根据特定的需要突出图像中的重要信息，同时减弱或去除不需要的信息。从不同的途径获取的图像，通过进行适当的增强处理，可以将原本模糊不清甚

基于matlab的图像去雾算法详细讲解与实现附matlab实现源代码

基于ｍaｔｌab的图像去雾算法详细讲解与实现-附ｍaｔｌａb 实现源代码

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本文主要介绍基于Retiｎex理论的雾霭天气图像增强及其实现。并通过编写两个程序来实现图像的去雾功能。 1Rentinex理论 Retinex(视网膜“Ｒｅｔina”和大脑皮层“Cortex”的缩写）理论是一种建立在科学实验和科学分析基础上的基于人类视觉系统（Hｕman Viｓual System）的图像增强理论。该算法的基本原理模型最早是由Ｅdｗin Ｌand(埃德温?兰德）于1９7１年提出的一种被称为的色彩的理论，并在颜色恒常性的基础上提出的一种图像增强方法。Ｒeｔｉnex 理论的基本内容是物体的颜色是由物体对长波(红)、中波（绿）和短波（蓝)光线的反射能力决定的，而不是由反射光强度的绝对值决定的;物体的色彩不受光照非均性的影响，具有一致性，即Retｉｎex理论是以色感一致性（颜色恒常性)为基础的。 根据Eｄwin Lanｄ提出的理论,一幅给定的图像S(x,y)分解成两幅不同的图像:反射物体图像R(x,y)和入射光图像L(x,y),其原理示意图如图8.3－1所示。 图-1 Retinｅx理论示意图 对于观察图像S中的每个点(ｘ,y）,用公式可以表示为:? S(ｘ,y）＝R(x，y)×Ｌ(x，y) （1.3．1）实际上，Retinｅx理论就是通过图像S来得到物体的反射性质R，也就是去除了入射光Ｌ的性质从而得到物体原本该有的样子。 2 基于Reｔｉｎｅｘ理论的图像增强的基本步骤 步骤一: 利用取对数的方法将照射光分量和反射光分量分离，即: S'(x，ｙ)=r(ｘ，y)+ｌ(ｘ, ｙ)＝ｌog(Ｒ(ｘ，y))+lｏｇ(Ｌ(x, ｙ))； 步骤二:用高斯模板对原图像做卷积，即相当于对原图像做低通滤波,得到低通滤波后的图像D（x,y）,F(x, y）表示高斯滤波函数： Ｄ（ｘ，y)＝Ｓ(x, y) *F（x, y)； 步骤三:在对数域中，用原图像减去低通滤波后的图像，得到高频增强的图像G （x,ｙ）: G(ｘ,y)=S＇(ｘ, y)－log(D(ｘ, ｙ)) ;

图像去雾技术研究毕业设计

诚信声明 本人声明： 1、本人所呈交的毕业设计是在老师指导下进行的研究工作及取得的研究成果； 2、据查证，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，毕业设计中不包含其他人已经公开发表过的研究成果，也不包含为获得其他教育机构的学位而使用过的材料； 3、我承诺，本人提交的毕业设计中的所有内容均真实、可信。 作者签名：日期：年月日

目录 摘要.............................................................................................................................. I Abstract ......................................................................................................................... II 第1章绪论.. (1) 1. 1 图像去雾技术分类 (2) 1.1.1 基于图像处理的雾天图像增强 (3) 1.1.2 基于物理模型的雾天图像复原 (5) 1.2 常见的去雾方法 (7) 1.2.1 最小失真图像去雾算法 (7) 1.2.2 偏振成像去雾算法 (10) 1.3 本文采用的去雾方法 (12) 1.3.1 简介 (12) 1.3.2 背景 (14) 1.3.3 暗通道先验算法 (15) 1.3.4 利用暗通道先验算法去雾 (16) 第2章MATLAB简介 (19) 2.1 MATLAB 语言的传统优点 (19) 2.2 语言新特点 (19) 2.2.1 数据类型和面向对象编程技术 (19) 2.2.2 控制流和函数类型 (20) 2.3 工作环境 (20) 2.3.1 传统工作环境 (20) 2.3.2 工作环境新特点 (21) 第3章主要程序与图像处理结果 (22) 3.1 流程图 (22) 3.2 具体程序 (23) 3.3 图像处理结果 (27) 结束语 (30) 致谢 (31) 参考文献 (32)

基于matlab的图像去雾算法详细讲解与实现-附matlab实现源代码

基于matlab的图像去雾算法详细讲解与实现-附matlab实现源代码

本文主要介绍基于Retinex理论的雾霭天气图像增强及其实现。并通过编写两个程序来实现图像的去雾功能。 1 Rentinex理论 Retinex（视网膜“Retina”和大脑皮层“Cortex”的缩写）理论是一种建立在科学实验和科学分析基础上的基于人类视觉系统（Human Visual System）的图像增强理论。该算法的基本原理模型最早是由Edwin Land（埃德温?兰德）于1971年提出的一种被称为的色彩的理论，并在颜色恒常性的基础上提出的一种图像增强方法。Retinex 理论的基本内容是物体的颜色是由物体对长波（红）、中波（绿）和短波（蓝）光线的反射能力决定的，而不是由反射光强度的绝对值决定的；物体的色彩不受光照非均性的影响，具有一致性，即Retinex理论是以色感一致性（颜色恒常性）为基础的。 根据Edwin Land提出的理论，一幅给定的图像S(x,y)分解成两幅不同的图像：反射物体图像R(x,y)和入射光图像L(x,y)，其原理示意图如图8.3-1所示。 图-1 Retinex理论示意图 对于观察图像S中的每个点(x,y)，用公式可以表示为： S(x,y)=R(x,y)×L(x,y) （1.3.1）实际上，Retinex理论就是通过图像S来得到物体的反射性质R，也就是去除了入射光L的性质从而得到物体原本该有的样子。 2 基于Retinex理论的图像增强的基本步骤 步骤一: 利用取对数的方法将照射光分量和反射光分量分离，即： S＇(x, y)=r(x, y)+l(x, y)=log(R(x, y))+log(L(x, y))； 步骤二：用高斯模板对原图像做卷积，即相当于对原图像做低通滤波，得到低通滤波后的图像D(x,y)，F（x, y）表示高斯滤波函数： D(x, y)=S(x, y) *F（x, y）； 步骤三：在对数域中，用原图像减去低通滤波后的图像，得到高频增强的图像G （x, y）：

基于同态滤波的图像去雾方法本科00950329

基于同态滤波的图像去雾方法本科00950329

本科毕业设计（论文） 题目：基于同态滤波的图像去雾方法 I

基于同态滤波的图像去雾方法摘要 在雾霭等天气条件下获得的图像，模糊不清、颜色失真，影响视觉效果。因此有必要对图像进行去雾研究。图像去雾是通过一定的手段去除图像中雾的干扰，达到快速有效的去雾和清晰度恢复的作用，从而得到高质量的图像。 图像去雾的方法众多，同态滤波是一种在频域中进行的图像对比度增强和压缩图像亮度范围的特殊滤波方法。这种方法能减少低频并增加高频，即尽量保留低频中的灰度级（保存图像原貌），又锐化细节，从而达到去雾的效果。 本文把基于同态滤波的去雾算法，与全局均衡化的图像去雾算法等方法进行对比，借鉴其他算法的优点，优化同态滤波算法，使图像去雾效果更加理想。实验结果表明，同态滤波能较好的锐化细节，同时保持原图概况。若要使图片达到更好的清晰度，需结合多种算法，叠加运行。 关键词：图像去雾；图像增强；同态滤波；直方图均衡化 I I

Image defog method based on the method of image filterin Abstract The image obtained in bad weather conditions such as fog, blur, color distortion, visual effects.Therefore, it is necessary to study images defogging.Images defogging is through a certain means of removing fog interference and achieve rapid recovery of fog and clarity of role, resulting in high quality images. Homomorphic filtering is an image in the frequency domain of contrast enhancement and special filtering method of image brightness range, homomorphic filtering can reduce the frequency and increase the frequency, that is, try to keep the low frequency of gray levels (save the original image) and sharpen details, so as to achieve the effect of fog. This fog based on homomorphic filtering method, and global equalization algorithm for images defogging method compares the advantages of other algorithms, optimizing the homomorphic filter algorithm, making the image to fog effect is more ideal. Experimental results show that the homomorphic filtering can be used to sharpen detail, while keeping the original profile. To make the image better definition, should be combined with a variety of algorithms, stacking operation. I I I