21

3.1颜色恒常性 21

3.2 Retinex理论简介 21

3.3 Retinex算法分类 23

3.4 单尺度Retinex算法 23

3.5 多尺度Retinx算法 26

3.6 Retinex算法与同态滤波的关系 27

3.7本章小结 28

5  总结 29

5.1论文总结 29

5.2 论文展望 29

致 谢 31

参考文献 32

1  绪论

1.1 课题研究背景和研究目的和意义

人类获取外界信息主要是靠视觉和听觉,而在人们接受到的信息中,其中有超过60%的是来自视觉信息[1],而图形则是视觉信息的主要来源之一。可见视觉信息在人们的日常生活中起到了很大的作用。随着科技的发展,计算机技术和多媒体技术也逐渐越来越成熟,相应的图像处理也得到了较快的发展。

目前的图像处理主要分为模拟图像处理,数字图像处理和光电结合的处理几大方面。而在计算机技术得到迅速发展的情况下,数字图像处理技术得到了广泛的应用,以其处理精度高,处理灵活性强,处理时间短等优点逐步被学者所青睐。

在人们的日常生活中,雾是一种常见的自然现象。即使在晴朗的夏天,由于地表表面水的蒸发也会形成薄雾。雾天天气给人们带来最直接的弊端就是使大气的可见度降低,人们看到的图像质量下降,对比度降低,而且对于彩色图像而言,还会出现严重的颜色偏移与失真[2]。这使得我们获取的图像不是我们理想中想要的图像,使观察者看起来不满意,或在计算机上进行处理的时候获得的有用信息减少。这样一来就大大降低了图像生产生活中的应用价值。例如:在航空和高速公路的监控系统中,雾天的低对比度图像会对飞机、车辆的交通情况造成极大的影响。在浓雾的状况下,高速路常采用封闭的措施来防止浓雾天气引起的安全事故。退化图像的物理成因在于[3]:由于大气中微粒的散射作用,使被照射景物的反射光通量部分被大气中微粒吸收或反射,从而使到达观察者的入射光衰减。这反映在图像上,原本较低的图像灰度值被加强,较高的图像灰度值被削弱,从而使图像中像素点灰度值的分布相对过于集中,对比度相对减弱。因此,研究雾天降质图像并通过处理来得到高对比度,高清晰度的图像在户外视频监控和军事侦察方面有很大的意义。

雾天降质图像的清晰化处理是一个跨学科的较为前沿的课题,具有广阔的应用前景,今年来已经成为计算机视觉和图像处理领域的研究热点,吸引了国内外大批的学者研究。本论文从图像增强的角度对雾天降质图像进行了分析和研究,从较为基础的传统的图像增强方法到目前较为流行的Retinex算法,分析了其增强原理,并且得到了较为满意的处理效果。

1.2 国内外发展现状

    目前从算法角度对雾天图像进行处理主要通过以下两种途径来解决[4]:

    1、不考虑雾天图像降质的根本原因,而是从图像增强的方法入手,通过改善图像的对比度来提高图像的质量;

     2、从雾天图像形成的机理分析,分析雾天情况下大气散射作用对图像的影响,从而建立相应的恢复模型,逆向的得到降质前的图像。

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