图像自适应清晰法研究.pdf

重庆邮电大学硕士论文 摘要 摘要 近年来，大多数新算法都是在各种原算法基础上发展而来的，通过改 进这些算法的性能，在处理某些特定图像和特定噪声时取得了较好的效 果。但要想彻底摆脱图像多样性和噪声复杂性的困扰，就必须将自适应机 制、自组织能力、自学习能力与传统的成熟滤波算法相结合，因此，对图 像自适应清晰算法研究具有重要的实用价值。 在图像清晰化应用中，对具有实时性要求的视频处理系统，往往要求 自适应清晰算法应有较低的复杂度，只有复杂度较低的自适应算法才能够 满足实时视频图像的要求，所以，对自适应算法的优化将是实时视频系统 应用的难点。非雾天条件下，图像模糊一般较轻，常采用图像增强或图像 复原算法进行处理就能获得较为理想的效果，而对于雾天户外图像的退化 现象，由于能见度低，图像退化往往较严重，用常规的图像增强或图像复 原算法处理很难取得较好的效果，目前多采用大气散射物理模型的方法复 原雾天退化图像，该模型的优点是处理后的图像质量较好，缺点是往往缺 少参数信息。 针对实时视频图像的应用，本文提出了基于自适应邻域的，具有较低 复杂度的图像清晰算法，该算法通过保留线性滤波和非线性滤波算法的优 点，能够较好的抑制由白噪声和冲击噪声引起的图像退化，其适合应用于 非雾天视频图像的退化；对于雾天条件下的户外退化图像，提出了一种基 于大气物理模型的、具有自适应性的景物影像清晰算法，即通过最佳近似 正态分布求解天空亮度，然后采用单帧图像的灰度直方图选阈值的方法分 割景物，从而确定出景点深度相同的区域，最后根据同深度区域内的像素 点建立方程组并求解，可得归一化辐射率的值，即可得复原后的清晰图像。 经大量的对比实验表明，本文提出的两个自适应清晰算法对退化图像 的清晰处理效果较好。 关键词：自适应算法，实时性，大气散射物理模型，自适应邻域 Abstract new havebeen from Inrecent ofthe developed years，most algorithms thekindof the ofthese improvingperformance originalalgorithms．By and can in withcertain noise，we imagesspecific dealing specific algorithms ifwewantto ridofthedifficultiesof achieveresults．But completelyget good makethe thenoise must the and complexity,we imagediversity with and combine