Retinex物理模型的图像增强方法研究
毕业设计说明书中文摘要目前，图像增强已经深入到人类生产和生活的各个方面，而逐渐成为计算机领域研究的热点之一。图像去雾增强算法就是其中主要研究的内容，探讨对雾天降质图像的处理，前人已经总结有很多方法。本文主要介绍了退化模型的物理意义及图像的退化过程，并对现有的一些算法加以利用分析。
本文介绍了基于Retinex的图像增强算法，对Retinex理论进行讲解，给出了具体的算法流程，结果证明该方法的实用性。对于单幅图像的复原，本文分析了大气衰减的物理模型，并运行了基于DCP的图像复原算法，有明显的去雾结果。最后对上述两种方法进行分析对比。78638
毕业论文关键词 去雾算法 图像增强 图像复原 物理模型
毕业设计说明书外文摘要
Title Research on image enhancement method based on physical models
Abstract At present, image enhancement has been deep into all aspects of human production and life, and gradually become one of the hot spots in the field of computer research。 Image enhancement algorithm is one of the main research content, to explore the fog image processing, where many ways have been summarized in previous studies。 This paper mainly introduces the physical meaning of the degraded model and the process of image degradation, and existing algorithms are analyzed。
An image enhancement algorithm based on Retinex is proposed, the Retinex theory and its algorithm flow are introduced。 For single image restoration, this paper analyzes the physical model of the atmospheric attenuation, and the DCP based image restoration algorithms is put forward which works efficiently on dehazing。
Keywords De fog algorithm Image enhancement Image restoration Physical model
目 次
1 绪论 1
1。1 问题背景与研究意义 1
1。3 论文研究内容 3
1。4 论文章节安排 3
2 相关概念与技术 5
2。1 图像处理基础 5
2。2 基于图像处理的雾天图像增强 5
2。3 实验环境 6
3 基于Retinex方法的图像增强算法 8
3。1 Retinex理论 8
3。2 单尺度Retinex算法 8
3。3 多尺度Retinex算法 10
3。4 实验结果与分析 10
4 基于退化模型的雾天图像复原 13
4。1 大气散射模型 13
4。2 暗原色 13
4。3 基于暗原色先验的去雾算法 14
4。4 导向滤波器 14
4。5 大气光的估计 15
4。6 实验结果与分析 15
5 总结与展望 22
结论 23
参考文献 24
1 绪论
人类生活中信息的交流，很大一部分是通过视觉信号也就是眼睛看到的，而其中主要的载体就是以图片的形式。随着人类生产生活的进步，对各种图像的处理就会涉及到人类生活和工作的各个方面，从跟我们常用的视频照片到遥远的航空航天等各个方面都有联系。论文网
1。1 问题背景与研究意义
雾霾的去除依赖于场景的深度，这会使图像去雾是一个病态问题，因为唯一的输入是一个朦胧的形象并且图像中的场景深度是未知的。因此，早期的图像去雾工作，被要求补充信息或者可运用多幅图像。除雾技术的不同，处理得到的图片也会有很大的差异。图像处理技术的进步，得到的恢复图像就会愈来愈接近原图，数字图像处理技术是目前为止图像处理较为优秀的去雾方法。在数字图像处理中，我们也可以基于自己想要的对图像进行不同的处理，或者是图像更自然，或者更逼真，或者更亮一些，通过处理使图像达到自己想要的结果。而当前社会中，图像处理更是无处不在，本文研究的对有雾图像的去雾处理也占有很大的比重。