基于改進(jìn)的暗通道先驗(yàn)圖像去霧算法研究_第1頁
基于改進(jìn)的暗通道先驗(yàn)圖像去霧算法研究_第2頁
基于改進(jìn)的暗通道先驗(yàn)圖像去霧算法研究_第3頁
全文預(yù)覽已結(jié)束

下載本文檔

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡介

基于改進(jìn)的暗通道先驗(yàn)圖像去霧算法研究

摘要:在計(jì)算機(jī)視覺和圖像處理領(lǐng)域中,圖像去霧是一個(gè)重要的研究方向。本文基于改進(jìn)的暗通道先驗(yàn)圖像去霧算法,對傳統(tǒng)的暗通道先驗(yàn)算法進(jìn)行了研究和改進(jìn)。通過對比實(shí)驗(yàn)和分析,驗(yàn)證了改進(jìn)算法的有效性和性能優(yōu)勢。

1.引言

圖像去霧是指通過算法或方法,消除圖像中霧氣導(dǎo)致的低對比度和模糊現(xiàn)象,以提高圖像質(zhì)量和視覺感受。暗通道先驗(yàn)算法是一種常用的圖像去霧算法,它利用圖像中的暗通道特性來估計(jì)霧濃度和恢復(fù)無霧圖像。

2.暗通道先驗(yàn)圖像去霧算法原理

暗通道是指在大部分區(qū)域中亮度較低的像素值,這是由于霧氣的散射和吸收效應(yīng)所致。暗通道先驗(yàn)圖像去霧算法假設(shè),在無霧區(qū)域存在最小值為0的暗通道,并利用這個(gè)先驗(yàn)知識(shí)進(jìn)行去霧。算法的主要步驟包括:計(jì)算圖像原始暗通道、估計(jì)全局霧濃度、恢復(fù)無霧圖像。

3.改進(jìn)的暗通道先驗(yàn)圖像去霧算法研究

3.1霧濃度預(yù)估閾值的優(yōu)化

傳統(tǒng)的暗通道算法中,全局霧濃度的估計(jì)存在一定的誤差。為了提高估計(jì)的準(zhǔn)確性,本文提出利用前景-背景分割技術(shù)來預(yù)估霧濃度的閾值。通過分割得到的前景信息,可以更精確地確定圖像中受霧區(qū)域的像素點(diǎn),從而提高估計(jì)的準(zhǔn)確性。

3.2基于邊緣信息的霧濃度校正

在霧濃度估計(jì)的過程中,傳統(tǒng)算法沒有考慮到圖像邊緣的影響。然而,邊緣通常是圖像中最重要的結(jié)構(gòu)之一,其對霧濃度的估計(jì)也具有重要影響。因此,本文引入邊緣檢測技術(shù),將邊緣信息融合到霧濃度估計(jì)中,并根據(jù)邊緣強(qiáng)度進(jìn)行權(quán)衡,從而校正霧濃度估計(jì)。

3.3基于強(qiáng)度平衡的無霧圖像恢復(fù)

在傳統(tǒng)的暗通道圖像去霧算法中,通過估計(jì)霧濃度和原始暗通道圖像,可以恢復(fù)無霧圖像。然而,由于圖像在不同區(qū)域的強(qiáng)度分布不均勻,直接恢復(fù)會(huì)導(dǎo)致圖像的失真。為了解決這一問題,本文采用強(qiáng)度平衡技術(shù),對恢復(fù)過程中的強(qiáng)度進(jìn)行調(diào)整,以保持圖像的均衡性和自然性。

4.實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析

本文在公開數(shù)據(jù)集上對比了傳統(tǒng)暗通道算法和改進(jìn)算法,并進(jìn)行了定性和定量評價(jià)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,改進(jìn)算法在去霧效果和視覺質(zhì)量上均優(yōu)于傳統(tǒng)算法。改進(jìn)算法能夠更準(zhǔn)確地估計(jì)霧濃度,更好地恢復(fù)無霧圖像,并且具有更好的圖像細(xì)節(jié)保留能力和邊緣保持性能。

5.結(jié)論

本文基于改進(jìn)的暗通道先驗(yàn)圖像去霧算法進(jìn)行了研究,通過對比實(shí)驗(yàn)和分析,驗(yàn)證了改進(jìn)算法的有效性和性能優(yōu)勢。改進(jìn)算法通過優(yōu)化霧濃度預(yù)估閾值、引入邊緣信息校正和基于強(qiáng)度平衡的無霧圖像恢復(fù),進(jìn)一步提高了圖像去霧的效果和質(zhì)量。然而,本文提出的改進(jìn)算法仍然存在一些局限性,如對噪聲和復(fù)雜場景的處理能力有待進(jìn)一步提高。未來的研究可以針對這些問題進(jìn)行深入研究和改進(jìn)本研究基于改進(jìn)的暗通道先驗(yàn)圖像去霧算法,通過優(yōu)化霧濃度預(yù)估閾值、引入邊緣信息校正和基于強(qiáng)度平衡的無霧圖像恢復(fù),提高了圖像去霧的效果和質(zhì)量。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,改進(jìn)算法在去霧效果和視覺質(zhì)量上優(yōu)于傳統(tǒng)算法,能夠更準(zhǔn)確地估計(jì)霧濃度,更好地恢復(fù)無霧圖像,并具有更好的圖像細(xì)節(jié)保留能力和邊

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 人人文庫網(wǎng)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

最新文檔

評論

0/150

提交評論