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《基于偏振信息的圖像去霧算法研究》由會員上傳分享,免費在線閱讀,更多相關內(nèi)容在學術論文-天天文庫。
1、學號:S13040426碩士學位論文基于偏振信息的圖像去霧算法研究研究生姓名:趙長霞學科、專業(yè):信息與通信工程二○一六年三月分類號:TP391密級:可公開UDC:621.39編號:基于偏振信息的圖像去霧算法研究RESEARCHOFIMAGEDEFOGGINGALGORITHMBASEDONTHEPOLARIZATIONINFORMATION學位授予單位及代碼:長春理工大學(10186)學科專業(yè)名稱及代碼:信息與通信工程(0810)研究方向:數(shù)字視頻與圖像處理技術申請學位級別:工學碩士指導教師:段錦教授研究生:趙長霞論文起止時間:2014.09—2015.11摘要霧霾天氣越來
2、越常見,導致所采集圖像的應用價值降低,因此如何獲得清晰度較高的圖像成為計算機視覺等領域重點研究的內(nèi)容。近年來基于偏振信息的圖像去霧算法越來越成為研究的熱點,在交通路況監(jiān)控、航拍、軍事目標探測與識別等視覺系統(tǒng)中的應用及發(fā)展前景廣闊,具有重要的研究意義。本文在大氣散射模型的基礎上,利用偏振成像的優(yōu)勢,采用一種利用圖像偏振信息的去霧方法。該方法首先利用偏振成像系統(tǒng)獲取3個任意角度或2個正交角度偏振圖像作為輸入,結合暗原色先驗理論自動估計大氣光強信息及傳輸率圖,并利用導向濾波的方法優(yōu)化與修復傳輸率圖,最終實現(xiàn)圖像去霧。實驗比較了不同偏振圖像去霧算法與本文算法的去霧效果,同時實驗也比
3、較了3個任意角度與2個正交角度偏振圖像復原質(zhì)量。實驗結果表明,本文算法提高了圖像的清晰度及對比度,有效改善了霧天的降質(zhì)圖像,且3個偏振圖像的角度選取是任意的,不需對偏振角度進行配準,有利于工程的實際應用,驗證了本文算法的優(yōu)越性及實用性。關鍵詞:偏振圖像;大氣散射模型;圖像復原;偏振角度;圖像去霧IABSTRACTHazeweatherismoreandmorecommon.Ithasresultedinreducingtheapplicationvalueofthecollectedimage.Sohowtoobtainhigh-definitionimagesbecome
4、stheresearchfocusinthefieldofcomputervisionandotherareas.Researchofimagedefoggingalgorithmbasedonthepolarizationinformationismoreandmorebecomingahottopicinrecentyears.Thisalgorithmcanbewidelyappliedanddevelopedinvisualsystemssuchastrafficmonitoring,aerialphotography,militarytargetdetection
5、andrecognition,etc.Ithasimportantresearchsignificance.Basedonatmosphericscatteringmodel,combiningwiththeadvantagesofpolarizationimaging,animagedefoggingmethodusingimagepolarizationinformationisadopted.Themethodfirstlyacquires3randomanglesor2orthogonalanglespolarizationimagesusingpolarizati
6、onimagingsystem.Thenautomaticallyestimatestheatmosphericlightintensityinformationandtransmissionratecombinedwiththedarkchannelprior.Andguidedfiltermethodisusedtooptimizetransmissionrate,ultimatelyrealizesimagedefogging.Imagedefoggingeffectofclassicpolarizationimagedefoggingalgorithmandthep
7、roposedalgorithmareanalyzedandcomparedintheexperiment.Inthemeantime,polarizationimagerestorationqualityof3randomanglesand2orthogonalanglesarealsocomparedintheexperiment.Experimentalresultshaveshownthatthealgorithmimprovestheimage’sdefinitionandcontrast.Iteffec