雾天道路图像增强方法的研究

论文摘要

雾是一种常见的自然现象,又是一种灾害性天气,即使在晴朗的夏天,由于地面水气蒸发,同样会产生薄雾。雾中凝结的水珠使得自然光线通过时产生散射作用,导致达到人眼或光学传感器的图像信息变的模糊不清,同时雾天获取的图像的对比度随场景深度程指数性衰减,严重影响了视频监控系统的安全性、可靠性。特别地,它在道路的交通运输过程中形成严重的视程障碍,是造成恶劣交通事故的主要诱因之一。因此,研究如何对雾天天气条件下获取的退化道路图像进行处理具有重要的理论与现实意义。文章主要运用图像增强的方法来实现降质雾天道路图像的清晰化,图像增强的目的是使得增强后的图像更加适合人眼观察和计算机分析处理。文章首先分析了雾天降质图像的基本特征,如它的模糊性、对比度衰减特性,特别地,针对雾天道路图像阐述了其直方图、灰度均值以及方差的特点,同时提出了评价参数,为雾天道路图像质量的客观评价提供参考依据。其次,文章针对视程障碍较为严重的降质道路图像,即场景深度变化大的雾天道路图像运用传统的图像增强方法展开分析研究。文章分别运用空间域法和频率域法对其进行增强处理仿真实验,包括三段线性拉伸法、直方图均衡化方法、局部直方图均衡化以及同态滤波的方法,同时通过对比实验结果,从客观数据上来分析各种方法的特点,指出传统的增强方法存在的过增强、细节模糊甚至失真等缺点。最后,文章应用小波理论来分析雾天道路图像。在分析图像小波分解特征的基础上,研究了一种基于小波变换的非线性增益方法,该方法通过引入的非线性增强算子来处理小波变换系数,然后再重构图像。实验结果表明,该方法不但可以较好的克服传统增强方法存在的不足,而且能够很好的刻画图像的纹理和细节信息、取得较好的清晰化效果。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 课题研究的背景与意义
• 1.2 低能见度下图像清晰化的研究现状
• 1.2.1 国外研究现状
• 1.2.2 国内研究现状
• 1.3 文章的主要内容及结构安排
• 第二章 雾天降质图像的评价参数及特征分析
• 2.1 雾的成因及能见度
• 2.2 图像的清晰度评价参数
• 2.3 雾天降质退化图像的特征分析
• 2.3.1 雾天图像的模糊性特征
• 2.3.2 雾天图像的对比度衰减特征
• 2.3.3 雾天道路图像的特点分析
• 2.4 本章小结
• 第三章 雾天道路图像的增强算法分析
• 3.1 利用直接灰度变换实现雾天道路图像增强
• 3.1.1 线性拉伸
• 3.1.2 非线性拉伸
• 3.2 利用直方图法实现雾天道路图像增强
• 3.2.1 全局直方图均衡化
• 3.2.2 局部直方图均衡化
• 3.3 同态滤波
• 3.4 方法性能比较
• 3.5 本章小结
• 第四章 基于小波变换的雾天道路图像增强分析
• 4.1 小波变换基础
• 4.2 多分辨率分析与 Mallat 算法
• 4.2.1 正交小波及其变换
• 4.2.2 多分辨率分析
• 4.2.3 Mallat 算法
• 4.3 融合小波方法的雾天道路图像增强
• 4.3.1 雾天道路图像的小波分解特征
• 4.3.2 基于小波变换的非线性增益法
• 4.4 对比实验分析
• 4.5 本章小结
• 总结与展望
• 参考文献
• 致谢
• 附录（攻读硕士期间发表的学术论文）