雾天退化的彩色图像增强方法研究

论文摘要

雾是一种常见的自然现象,由于大气中粒子的散射作用,使户外视觉系统所获得的雾天图像具有对比度低,景物不清楚等特点,从而给户外监控、目标识别、目标跟踪、导航、陆地交通、海上运输以及航空运输等带来极大的影响。因此,对雾天退化彩色图像的增强研究具有十分重要的现实意义。本文首先客观地分析了雾天成像的物理成因,从图像处理的角度出发,对雾天退化彩色图像的增强算法进行了深入的研究。然后根据雾天彩色图像的场景深度变化大的特点,利用经典的图像增强方法对雾天退化的彩色图像进行局部的图像细节增强,包括线性变换、非线性变换、直方图均衡及直方图自适应均衡等。利用色调不变性原理,通过彩色模型之间的相互转换,实现了把灰度图像的增强方法推广到雾天退化的彩色图像增强处理,并取得了良好的处理效果。由于雾天彩色图像具有对比度低、色彩较淡发白的特点,本文根据以颜色恒常性为基础的Retinex理论,引入了单尺度Retinex增强算法(SSR)和多尺度Retinex增强算法(MSR),在此基础上对其进行了改进,并提出了具有彩色恢复因子的多尺度Retinex增强算法(MSRCR),并经过试验验证它能够较好恢复场景的本来特征。雾天图像一般含有较大的噪声,本文采用小波增强算法和根据小波分析理论的特点和Retinex理论提出了基于小波分析和Retinex理论相结合的彩色图像增强算法,通过其对雾天退化的彩色图像处理,后者能够得到较好的增强效果。最后采用熵、平均梯度及方差三种图像的质量评价指标,通过对多张退化图像的研究,本文选择两幅雾天退化的彩色图像处理前后进行评价,试验表明本文最后所提出的基于小波分析和Retinex理论相结合的彩色图像增强算法能达到相对较好的处理效果。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 课题背景及意义
• 1.2 国内外研究现状
• 1.3 本文的章节安排
• 第二章 雾天退化模型和彩色图像增强基础
• 2.1 雾天图像的物理成因及退化模型
• 2.2 彩色图像基础
• 2.2.1 颜色视觉原理
• 2.2.2 颜色视觉模型
• 2.2.3 彩色模型及相互转换
• 2.3 图像质量评价参数
• 第三章 经典的彩色图像增强算法
• 3.1 基本灰度变换的图像增强
• 3.1.1 图像反转
• 3.1.2 线性拉伸
• 3.1.3 非线性拉伸
• 3.2 基于直方图均衡的图像增强
• 3.3 全彩色图像增强
• 3.3.1 全彩色图像处理基础
• 3.3.2 彩色转换
• 3.4 灰度处理技术在彩色图像中的应用
• 3.4.1 基于灰度变换的彩色图像增强
• 3.4.2 基于直方图均衡的彩色图像增强
• 第四章 基于 Retinex 理论的彩色图像增强算法研究
• 4.1 Retinex 理论
• 4.1.1 色彩恒常性
• 4.1.2 Win Land 的Retinex理论的思想及算法发展
• 4.2 基于中心环绕的Retinex算法
• 4.2.1 单尺度Retinex算法（SSR）的基本形式和理论依据
• 4.2.2 多尺度Retinex 算法（MSR）的基本形式
• 4.2.3 改进的MSR 算法及具体流程
• 4.3 处理结果及分析
• 第五章 小波分析与Retinex 理论相结合的彩色图像增强算法研究
• 5.1 小波分析理论基础
• 5.2 小波增强原理
• 5.3 小波算法与 Retinex 理论相结合的彩色图像增强
• 5.4 处理结果及分析
• 结论
• 参考文献
• 致谢
• 攻读硕士期间发表（含录用）的学术论文