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文檔簡介
1、當今社會,圖像信息帶動了廣泛的知識領(lǐng)域,數(shù)字圖像處理是人們對圖像進行獲取、加工和優(yōu)化的常用工具,而計算機視覺系統(tǒng)是一個將數(shù)字圖像處理和其他學科交叉使用的領(lǐng)域。然而隨著霧霾天氣的增多,有效將霧天拍攝的模糊不清、可見度低、對比度降低和顏色退化的圖像處理成可見性高、清晰度高和顏色鮮艷的圖像,并且快速有效的去霧處理,是現(xiàn)實和理論的迫切需要。
為解決霧天圖像降質(zhì)問題,本文提出了一種基于HSI顏色空間的圖像去霧算法,首先分別以去霧前后色調(diào)
2、的近似不變性、無霧鮮艷圖像的飽和度值趨于最大值1、亮度值隨著霧的濃度變大而增強的特點為基本事實依據(jù),結(jié)合去霧前后對應(yīng)分量的大小關(guān)系,建立滿足各自特點的線性去霧模型;然后基于無霧鮮艷圖像的飽和度值趨于最大值1的理論,求出飽和度分量去霧模型中的參數(shù)T(x),而對于亮度去霧模型中的參數(shù)t(x),則是通過t(x)自身特點,確定出該參數(shù)的取值范圍,再進行恰當逼近,逼近結(jié)果顯示參數(shù)t(x)與所選區(qū)域飽和度的最大值有關(guān),再代入公式進行去霧處理,取得了
3、較好的去霧效果。
本文主要做了以下幾個工作:
(1)通過分析HSI顏色空間三分量的特點,得到去霧前后色調(diào)H具有近似不變性,結(jié)合飽和度S和亮度I在去霧前后滿足的大小關(guān)系,建立線性去霧模型。
(2)結(jié)合無霧圖像飽和度分量圖中飽和度值的特點,得出無霧圖像的大部分區(qū)域滿足公式:maxΩ(x)(S2(x))→1的理論依據(jù),然后針對一類特殊圖像對亮度模型中的參數(shù)進行了線性估計,達到了良好的去霧效果。
(3)利
4、用不等式關(guān)系對一般有霧圖像的亮度模型進行改進,結(jié)合亮度模型中的參數(shù)t(x)自身特點,確定出該參數(shù)的取值范圍,再進行恰當逼近,逼近結(jié)果顯示參數(shù)t(x)與所選區(qū)域飽和度的最大值有關(guān),并取得了較好的去霧效果。
為了驗證算法的有效性,利用VC++6.0編程進行了實驗驗證。實驗表明本文算法在近景區(qū)域去除了部分薄霧的同時保持了景物的真實性;在遠景區(qū)域,受濃霧影響而變得模糊不清的景物細節(jié),也在一定程度上突顯出來,而且色調(diào)和原圖相比相差甚微,
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