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基于暗通道先验的图像去雾算法研究  
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【英文题名】 Research on Haze Removal Using Dark Channel Prior
【作者】 王永超;
【导师】 王洪玉;
【学位授予单位】 大连理工大学;
【学科专业名称】 通信与信息系统
【学位年度】 2011
【论文级别】 硕士
【网络出版投稿人】 大连理工大学
【网络出版投稿时间】 2012-03-05
【关键词】 去雾; 暗通道先验; 透射率; 滤波;
【英文关键词】 Haze removal; Dark channel prior; Transmission rate; Filtering;
【中文摘要】 随着中国经济的快速发展和人民生活水平的不断提高,安全防范意识越来越受到重视,视频监控作为开展安防工作最为有效的手段,被广泛应用于公安、交通、金融等诸多领域。然而,在雾、雨等恶劣天气条件下,获取的监控视频图像对比度信息丢失,色彩变淡,场景中信息受损,导致视频无法提供准确的监控信息,给安防工作带来隐患,因此有必要开展图像和视频去雾技术的研究。 本文围绕去雾技术开展了以下研究: 研究大气散射模型,分析雾天条件下光线的传播规律和图像降质的原因。在此基础上深入研究了基于暗通道先验的图像去雾算法,分析了其优势和不足。 根据雾主要影响图像低频分量的频域特性,提出了基于小波变换的图像去雾算法。该算法大幅减少了去雾过程中透射率优化部分的计算量,使算法可以节约90%以上的时间消耗。 分析了暗通道先验去雾算法在景物边缘有雾残留的原因,改进了暗通道滤波器结构,提出一种基于九点滤波的透射率估计算法,大幅提高了算法的计算效率。 针对暗通道先验在图像明亮区域失效的缺陷,提出了一种改进的暗通道先验去雾算法,通过引入容差机制修正了由于明亮像素干扰导致的透射率估计错误。实验表明,改进的方法能够正确估计图像...
【英文摘要】 With the rapid development of economic and improving living standards, security is becoming increasingly important. As the most effective means of security work, video surveillance is widely used in public security, transportation, finance and other areas. However, in bad weather conditions, obtained surveillance video image contrast declines, color fades, and the scene information damaged, leading to failure of the video and bring risks. Therefore haze removal researching is badly needed. Work in this ...
【更新日期】 2012-06-04

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