数字图像处理课程设计(图像去雾)_第1页
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数字图像处理授课主题：图像消除雾学院：信息和电气工程学院全职：电子信息工程类级别：姓氏：学号：指导教师：哈尔滨工业大学(威海)年月亮工作列表一.课程设计任务1二.课程设计原则和设计2三.课程设计阶段和结果3四。课程设计摘要4V.设计经验5六。参考文献6一.课程设计任务由于大气散射，雾天的大气退化图像具有对比度低、景色不明确的特点，严重影响了交通系统和室外视觉系统的应用。但是，成像系统关注模糊，拍摄场景时由于相对运动和雾天等不利环境，结果图像往往不可用。为解决此问题，设计了映像还原处理软件。必需的完成功能：1、使用直方图均衡化方法改善烟雾模糊图像，并比较增强前后的图像和直方图。2、回顾文献，分析雾天图像退化因素，设计恢复图像与原始图像和直方图均衡化图像比较的图像恢复方法。3、设计软件界面二.课程设计原则与设计2.1设计原则由于雾、灰霾等天气条件下大气中悬浮的微水滴或气溶胶的散射作用所捕捉到的图像严重下降，物体到成像设备的距离增加，大气粒子的散射对成像的影响越来越大。该效果主要由两个散射过程引起， 1)在物体表面的反射光到达成像设备的过程中，由于大气粒子的散射而衰减；2)自然光因大气粒子的散射而进入成像装置。在这些共同作用下捕捉到的图像的对比度、饱和度降低，色调移动不仅影响图像的视觉效果，还影响图像分析和理解的性能。计算机视觉领域中常用的大气散射模型，用于描述雾、灰霾天气条件下场景的成像过程。Narasimhan等提供了雾、灰霾天气条件下的单色大气散射模型。换句话说，在窄波段相机中拍摄的图像的灰度值可以表示为(1)表达式中，x是空间坐标，a是天空亮度，是场景albedo，d是场景的景深，是大气反射系数。图像消除雾的过程是生成的降级图像，即我估计(x) 过程。但是这个物理模型包含3个未知参数，所以本质上，这是一个病态的反问题。如果只有单个图像，则可以通过假设或估计的方法固定其中的一些图像，然后解决。2.2设计2.2.1白平衡White point(WP)算法也称为Max-RGB算法，它利用r、g、b颜色分量的最大值来估计照明的颜色。我们用天空亮度a代替了最大值。对于a，如果直接估计为图像中最亮的灰度，则可能会被高亮噪音或白色对象干扰，因此，首先将图像颜色分量过滤到最小，然后选择阈值为0.99且大于此值的天空区域，然后选择平均值作为预期天空的亮度a。方程式(1)(2)2.
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