几种图像去雾算法综述

基于图像增强的去雾方法

第3章基于图像增强的去雾方法 引言 图像增强是数字图像处理技术中最为基本的内容之一。在实际应用中，无论采用何种装置采集的图像，由于噪声、光照、天气等原因，获取的图像视觉效果不理想。例如，雾天获取的图像模糊不清，难以提取细节信息；一幅户外自然风景图像色彩失真严重，视觉效果较差；夜间拍摄的图像，由于光线较暗，图像对比度低，暗处景物难以辨识等。图像增强技术的目的是将图像转化为一种更适合于人或计算机进行分析处理的形式，通过相关算法的处理，使图像的动态范围扩大，拉伸图像对比度，突出图像中研究者感兴趣区域的细节信息，为图像的进一步处理和分析奠定基础。 雾天图像可以看作是清晰图像中引入了低频噪声，图像的灰度集中分布在某个区域，图像的对比度低，视觉效果较模糊。图像去雾的目的主要是去除图像中的噪声(即雾)，提高图像的对比度，从而恢复出清晰的无雾图像。 基于图像增强的去雾技术以其方法简单、有效而得到较为广泛的应用。 本章主要研究图像增强技术中常用的直方图均衡、同态滤波、小波变换方法在图像去雾中的应用，重点研究基于Retinex理论的图像去雾算法，介绍Retinex算法中的单尺度、多尺度以及带彩色恢复的Retinex算法。通过对各算法原理的研究和实验结果对比分析，总结各算法的优势与不足。 基于直方图均衡化的雾天图像增强技术 直方图是多种空间处理技术的基础。图像的直方图是图像的重要统计特征，是表示一幅数字图像中每一灰度级与该灰度级出现的频数间的统计关系。直方图均衡化是传统的图像增强理论中常用的方法，图像中原本灰度级集中的区域经直方图均衡处理后均匀分布，从而增大反差，使图像细节清晰，它的根本目的是改善图像的对比度。直方图均衡分为全局直方图均衡和局部直方图均衡。全局直方图均衡主要是通过拉伸图像灰度值的动态范围达到图像整体对比度增强，局部直方图均衡化是针对图像内部细节进行增强处理从而达到图像局部对比度增强。直方图在软件中计算简单，而且有助于商用硬件的实现，因此已成为实时图像处理的一种流行工具。 3.2.1 直方图均衡化 直方图均衡化是把一幅已知灰度概率分布的图像经过变换，使之变成灰度概率分

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）：

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/ef15564614.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/ef15564614.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/ef15564614.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

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

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;

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)) ;

基于暗通道的图像去雾处理方法

龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/ef15564614.html, 基于暗通道的图像去雾处理方法 作者：张澳博 来源：《山东工业技术》2017年第20期 摘要：随着信息技术的发展，运用图像传输信息的方式也越来越普遍。对于传统的图像 来说，传输已经不是问题。但是近些年的雾天出现增多，给室外的雾天图像中包含的信息的有效获取带来很大的困扰。本文主要是以暗通道优先法为原理，讨论实现图像的有效去雾算法。 关键词：图像处理；去雾；暗通道优先法 DOI：10.16640/https://www.wendangku.net/doc/ef15564614.html,ki.37-1222/t.2017.20.139 1 研究背景 相对湿度达到百分之百、水汽充足且大气层稳定时，视野模糊和能见度降低的天气现象，被称为雾。在人口较为密集的地区，大雾的出现对当地的人们出行和当天的经济生产造成了巨大的影响。因此，对雾天图像的处理是不可或缺的。 在数字图像处理大雾天气下的图像中，可以分为两大类，一种为图像增强（image enhancement）技术，另一类是图像修复技术（image restoration）。图像增强是一个相对主观 的判断，其最大的标准就是将图片中的图像增强到符合人眼对真实实物的认知。在这一过程中，可能会出现部分细节的丢失。但最终还是能大大的提高图像主体的辨识度。图像复原是需要对已得到的退化图像进行抽象，通过已有的经验建立其退化过程的模型，依照此模型将图像复原到未退化之前。 2 基本原理 2.1 图像的定义 图像是客观对象的一种相似性的、生动性的描述或写真，是人类社会活动中最常用的信息载体。或者说，图像是客观对象的一种表示，它包含了被描述对象的有关信息。图像是写实的，能够很清晰的表达出客观对象的。 2.2 数字图像概念 图像可以分为模拟图像和数字图像。模拟图像是对真实的情况的记录，其可根据某种物理量的强弱变换来记录图像的具体信息，一般情况下比数字图像的记录更加精确；数字图像是运用在电子产品中的存储方式和模拟图像不一样的图像，其将一副图像看成一个二维数组，记录下每一个点的像素信息。

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

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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。 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）：

虚拟现实增强技术综述_周忠

中国科学:信息科学2015年第45卷第2期:157–180 https://www.wendangku.net/doc/ef15564614.html, 虚拟现实增强技术综述 周忠x*,周颐x,肖江剑y x北京航空航天大学虚拟现实技术与系统国家重点实验室,北京100191 y中国科学院宁波工业技术研究院,宁波315201 *通信作者.E-mail:zz@https://www.wendangku.net/doc/ef15564614.html, 收稿日期:2014–04–08;接受日期:2014–07–07;网络出版日期:2014–12–16 国家自然科学基金(批准号:61170188,61273276)和国家高技术研究发展计划(“863”计划)(批准号:2012AA011801,2012AA01 1803)资助项目 摘要随着近年来计算机三维处理能力的增长和低成本传感显示元件的出现,虚拟现实得到了快速发展,特别是与现实世界产生了越来越多的结合技术,从虚拟和现实的两个角度对虚拟现实进行增强.论文重点围绕近几年的发展趋势,论述了增强现实与增强虚拟环境的技术特点,介绍了虚拟现实增强技术的相关硬件设备发展;然后分别介绍了增强现实和增强虚拟环境技术的发展现状,讨论了移动互联网上的虚实增强技术与应用,并结合作者参与ISO/IEC的工作,介绍了相关国际标准制定最新情况;最后进行总结并提出需要解决的问题. 关键词增强虚拟环境增强现实虚实增强混合现实 1引言 虚拟现实技术建立人工构造的三维虚拟环境,用户以自然的方式与虚拟环境中的物体进行交互作用、相互影响,极大扩展了人类认识世界,模拟和适应世界的能力.虚拟现实技术从20世纪60～70年代开始兴起,90年代开始形成和发展,在仿真训练、工业设计、交互体验等多个应用领域解决了一些重大或普遍性需求,目前在理论技术与应用开展等方面都取得了很大的进展.虚拟现实的主要科学问题包括建模方法、表现技术、人机交互及设备这三大类,但目前普遍存在建模工作量大,模拟成本高,与现实世界匹配程度不够以及可信度等方面的问题[1]. 针对这些问题,已经出现了多种虚拟现实增强技术,将虚拟环境与现实环境进行匹配合成以实现增强,其中将三维虚拟对象叠加到真实世界显示的技术称为增强现实,将真实对象的信息叠加到虚拟环境绘制的技术称为增强虚拟环境.这两类技术可以形象化地分别描述为“实中有虚”和“虚中有实”.虚拟现实增强技术通过真实世界和虚拟环境的合成降低了三维建模的工作量,借助真实场景及实物提高了用户体验感和可信度,促进了虚拟现实技术的进一步发展. 搜索热度代表了大众对于该词的关注程度,一般来说,新技术会引起搜索高潮,然后慢慢下降,在技术取得突破或出现某热点事件时激增,最终趋于稳定.我们使用Google trends对比了虚拟现实,增强现实,增强虚拟环境和混合现实等词的全球搜索热度,为了有所参照,以人机交互(HCI)作为参考,搜索结果对比如图1所示.可以看出,和人机交互一样,虚拟现实的搜索热度逐渐下降并趋于稳定,这说

图像增强综述(终稿)

图像增强综述 XXX （长沙理工大学电路与系统学号：0000000000） 摘要：本文介绍了数字图像增强的国内外应用状况，对图像增强的目的与意义进行了阐述，对图像增强的两种主要算法做了简单介绍，介绍了图像增强在航空航天、生物医学、工业生 产、公共安全等领域的应用情况。 关键字：图像增强；空间域；频率域；算法 An Overview of Image Enhancement Abstract:This paper introduces the application state of digital image enhancement at home and abroad,the purpose of image enhancement and significance of image enhancement are described,the two main algorithm of image enhancement are introduced in brief,introduces the application of image enhancement in aerospace, biological medicine, industrial production, public security and other areas. Keywords:image enhancement;spatial domain;frequency domain;algorithm 1 图像增强技术的国内外发展现状 20世纪20年代图片第一次通过海底电缆从伦敦传往纽约。当时人们通过字符模拟得到中间色调的方法来还原图像。早期的图像增强技术往往涉及硬件参数的设置，如打印过程的选择和亮度等级的分布等问题[1-3]。到20世纪60年代早期第一台可以执行数字图像处理任务的大型计算机制造出来了，这标志着利用计算机技术处理数字图像时代的到来。20世纪60年代末和20世纪70年代初有学者开始将图像增强技术用于医学图像、地球遥感监测和天文学等领域。20世纪70年代Godfrey N. Hounsfield 先生和Allan M. Cormack教授共同发明计算机轴向断层技术。到了20世纪80年代以后，各种硬件的发展使得人们不仅能够处理二维图像，而且开始处理三维图像。许多能获得三维图像的设备和分析处理三维图像的系统已经研制成功了，图像处理技术得到了广泛的应用。进入20世纪90年代，图像增强技术已经逐步涉及人类生活和社会发展的各个方面。 在借鉴国外相对成熟理论体系和技术应用体系的条件下，国内的增强技术和应用也有了很大的发展。总体来说，图像增强技术的发展大致经历了初创期、发展期、普及期和应用期4个阶段。初创期开始于20世纪60年代，当时的图像采用像素型光栅进行扫描显示，大多采用中、大型机对其进行处理。20世纪70年代进入了发展期，开始大量采用中、大型机进行处理，图像处理也逐渐改用光栅扫描显示方式，特别是