霧天降質圖像增強處理技術研究.pdf

1、在霧天影響下，圖像采集設備所獲取的圖像往往出現(xiàn)對比度減弱、顏色退化等問題，以致圖像可視性急劇下降，若直接應用到計算機視覺系統(tǒng)(如道路監(jiān)控)中，必然對系統(tǒng)的魯棒性、準確性造成不利影響。當前已有的去霧方法一般不考慮噪聲的作用，而低成本相機采集的圖像常常包含大量噪聲，在去霧處理后噪聲被不同程度地放大，極大抑制了去霧方法的視覺增強效果。
　　本文系統(tǒng)研究了基于退化模型的圖像去霧方法。針對低成本相機獲取的霧化噪聲圖像增強問題，從提升噪聲圖像

2、去霧效果和提高去霧算法效率兩方面提出兩種新的霧天圖像增強算法。論文主要工作和取得的研究成果包括：
　　(1)、提出一種基于多尺度圖像融合的暗通道先驗去霧改進算法。本文認為理想的透射率圖像應當整體平滑、保留顯著邊緣以及不含紋理細節(jié)。算法將點估計透射率圖采用基于L0梯度最小化的保邊緣圖像平滑算法進行處理；將塊估計透射率在降采樣條件下采用大尺寸高斯濾波去除高頻假邊緣信息后進行上采樣；最后進行圖像融合，得到最終透射率圖像用于去霧增強。經對

3、比實驗顯示，改進算法增強效果優(yōu)于現(xiàn)有的去霧增強算法，既抑止了Halo效應出現(xiàn)，同時能對退化圖像中有前景干擾的小面積景深突變區(qū)域的霧進行有效去除；算法速度上也有顯著提升，相對于經典暗通道先驗加速去霧算法的加速比可達7.52。
　　(2)、提出了一種基于透射率的非局部均值去噪優(yōu)化算法，旨在完成暗通道先驗去霧后，進一步去除圖像中的噪聲。本文認為圖像的相似模式應出現(xiàn)在深度相同或相近的區(qū)域，而透射率與場景深度存在指數(shù)關系。算法首先利用暗通道

4、先驗去霧過程中得到的透射率完成相似性像素預篩選，構造像素相似性權重修正因子；然后依據(jù)所提出的基于全局和局部梯度均值差的參數(shù)優(yōu)化模型，為不同區(qū)域自適應確定合適的去噪?yún)?shù)。實驗數(shù)據(jù)表明，優(yōu)化算法在去噪的同時能夠有效保留圖像細節(jié)，改善了原始非局部均值算法的去噪性能，相比于現(xiàn)有的去霧去噪算法具有更好的效果。
　　(3)、基于CUDA實現(xiàn)了提出算法的GPU并行加速算法，通過紋理綁定，將分塊暗通道計算、透射率修正細化以及像素相似性權重計算等耗