基于大气散射模型和分割算法的单幅图像去雾研究.pdf

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2020-08-27 发布于江西
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目录第1 章绪论 1 1.1 研究背景与意义 1 1.2 国内外研究现状2 1.2.1 基于图像增强的去雾方法的研究现状2 1.2.2 基于物理成像模型的去雾方法的研究现状2 1.3 本文主要研究内容及论文结构3 1.3.1 主要研究内容3 1.3.2 论文结构4 第2 章图像去雾的相关理论6 2.1 大气散射模型6 2.1.1 入射光衰减模型7 2.1.2 大气光成像机制8 2.1.3 雾霾天气图像退化模型9 2.2 图像去雾质量评价 10 2.2.1 有参考的质量评价 10 2.2.2 无参考的质量评价 11 2.3 本章小结 12 第3 章基于特征学习的单幅图像去雾算法研究 13 3.1 雾相关特征研究 13 3.1.1 多尺度暗通道特征 14 3.1.2 多尺度对比度特征 15 3.1.3 多尺度饱和度特征 15 3.1.4 色调差异特征 15 3.2 雾相关特征分析与选择 16 3.2.1 相关性分析理论 16 3.2.2 特征分析与选择 17 3.3 基于随机森林的去雾方法 18 3.3.1 准备训练数据 18 3.3.2 训练随机森林回归模型 19 I 3.3.3 采用回归模型去雾 19 3.4 实验结果分析20 3.4.1 定性比较21 3.4.2 定量比较24 3.5 本章小结26 第4 章基于图像分割的暗通道去雾改进算法27 4.1 暗通道去雾算法28 4.1.1 暗通道先验28 4.1.2 暗通道去雾过程28 4.2 暗通道去雾算法存在的问题30 4.3 暗通道去雾算法的改进33 4.3.1 天空区域分割33 4.3.2 纯白区域分割36 4.3.3 透射率计算37 4.3.4 改进的大气光计算39 4.4 实验结果及分析39 4.4.1 定性比较40 4.4.2 定量比较41 4.5 本章小结42 第5 章总结与展望44 5.1 总结44 5.2 展望44 参考文献46 致谢51 II Contents 1 Introduction 1 1.1 Background and Significance 1 1.2 Research Status at Home and Abroad2 1.2.1 Defogging Methods Based on Image Enhancement2 1.2.2 Defogging Methods Based on Physical Image Model2 1.3 Main Research Content and Structure Arrangement3 1.3.1 Main Research Content3 1.3.2 Structure Arrangement 4 2 Re