數(shù)字圖像處理課程設(shè)計(jì)圖像去霧

1、數(shù)字圖像處理課設(shè)題目：圖像去霧學(xué) 院：信息與電氣工程學(xué)院專 業(yè)：電子信息工程班 級(jí)：姓 名：學(xué) 號(hào)：指導(dǎo)教師：哈爾濱工業(yè)大學(xué)（威海） 年月日目 錄一. 課程設(shè)計(jì)任務(wù)1二. 課程設(shè)計(jì)原理及設(shè)計(jì)方案2三. 課程設(shè)計(jì)的步驟和結(jié)果3四. 課程設(shè)計(jì)總結(jié)4五. 設(shè)計(jì)體會(huì)5六. 參考文獻(xiàn)6一. 課程設(shè)計(jì)任務(wù)由于大氣的散射作用，霧天的大氣退化圖像具有對(duì)比度低、景物不清晰的特點(diǎn)，給交通系統(tǒng)及戶外視覺(jué)系統(tǒng)的應(yīng)用帶來(lái)嚴(yán)重的影響。但由于成像系統(tǒng)聚焦模糊、拍攝場(chǎng)景存在相對(duì)運(yùn)動(dòng)以及霧天等不利環(huán)境，使得最終獲取的圖像往往無(wú)法使用。為了解決這一問(wèn)題，設(shè)計(jì)圖像復(fù)原處理軟件。要求完成功能：1、 采用直方圖均衡化方法增強(qiáng)霧天模糊圖

2、像，并比較增強(qiáng)前后的圖像和直方圖；2、 查閱文獻(xiàn)，分析霧天圖像退化因素，設(shè)計(jì)一種圖像復(fù)原方法，對(duì)比該復(fù)原圖像與原始圖像以及直方圖均衡化后的圖像；3、 設(shè)計(jì)軟件界面二. 課程設(shè)計(jì)原理及設(shè)計(jì)方案2.1 設(shè)計(jì)原理 在霧、霾等天氣條件下, 大氣中懸浮的大量微小水滴、氣溶膠的散射作用導(dǎo)致捕獲的圖像嚴(yán)重降質(zhì),隨著物體到成像設(shè)備的距離增大, 大氣粒子的散射作用對(duì)成像的影響逐漸增加. 這種影響主要由兩個(gè)散射過(guò)程造成: 1) 物體表面的反射光在到達(dá)成像設(shè)備的過(guò)程中, 由于大氣粒子的散射而發(fā)生衰減;2) 自然光因大氣粒子散射而進(jìn)入成像設(shè)備參與成像. 它們的共同作用造成捕獲的圖像對(duì)比度、飽和度降低, 以及色調(diào)偏移,

3、 不僅影響圖像的視覺(jué)效果, 而且影響圖像分析和理解的性能.在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域中, 常用大氣散射模型來(lái)描述霧、霾天氣條件下場(chǎng)景的成像過(guò)程.Narasimhan 等給出霧、霾天氣條件下單色大氣散射模型(Monochrome atmospheric scat-tering model), 即窄波段攝像機(jī)所拍攝的圖像灰度值可表示為 （1）式中, x 為空間坐標(biāo), A 表示天空亮度(Skylight),為場(chǎng)景反照率, d 為場(chǎng)景的景深,為大氣反射系數(shù)。圖像去霧的過(guò)程就是根據(jù)獲得的有降質(zhì)的圖像，即I（x）來(lái)推算出的過(guò)程。但由于該物理模型包含3 個(gè)未知參數(shù), 從本質(zhì)上講, 這是一個(gè)病態(tài)反問(wèn)題.在只有單幅圖像的

4、條件下，我們可以考慮用假設(shè)以及推算的方式使其中的幾個(gè)量固定，然后求解。2.2 設(shè)計(jì)方案2.2.1 白平衡WP (White point) 算法, 也稱為Max-RGB 算法, 利用R、G、B 顏色分量的最大值來(lái)估計(jì)光照的顏色。我們用天空亮度A來(lái)取代最大值。對(duì)于A，如果直接用圖像中最亮的灰度估計(jì)的話會(huì)受到高亮噪聲或白色物體的干擾，因此我們首先對(duì)圖像顏色分量進(jìn)行最小濾波，然后選擇閥值為0.99，大于此值的認(rèn)定為天空區(qū)域，然后取平均值為我們估計(jì)的天空亮度A。然后方程（1）變?yōu)?（2）2.2.2 估計(jì)大氣耗散函數(shù)為了簡(jiǎn)化（2），我們?cè)O(shè)則 （2）變?yōu)椋?）V（x）稱為大氣耗散函數(shù)。根據(jù)（3）容易發(fā)現(xiàn)V（

5、x）滿足0<V(x)<I',如果對(duì)I進(jìn)行最小濾波得到W（x），則V（x）也必定滿足0<V(x)<W(x)。求V（x）的過(guò)程其實(shí)是濾波的過(guò)程，分為三步：其中p0.95）。2.2.3 場(chǎng)景反射率的恢復(fù) 通過(guò)以上步驟我們獲得了A以及V（x），至此方程（1）僅含有一個(gè)未知量，即我們要求的場(chǎng)景反射率2.2.4 色調(diào)映射映射關(guān)系為其中G為求的去霧后的圖像灰度最大值。2.2.5 與直方圖去霧效果對(duì)比使用matlab中的histeq函數(shù)對(duì)圖像的亮度和對(duì)比度進(jìn)行直方圖均衡化處理三. 課程設(shè)計(jì)的步驟和結(jié)果global im;global orig;filename, pathnam

6、e=uigetfile('*.jpg','insert image');im=pathname filename;orig = imread(im);Q = rgb2gray(orig);figure; subplot(1, 2, 1); imshow(orig); title('原圖像')subplot(1, 2, 2); imhist(Q, 64); title('原圖像直方圖')global orig;global U;I = rgb2hsv(orig);H = I(:,:,1);S = I(:,:,2);V = I(:,:

7、,3);M = histeq(S); % 對(duì)飽和度直方圖均衡化N = histeq(V); % 對(duì)亮度直方圖均衡化U = hsv2rgb(H, M, N);figure; subplot(2, 2, 1); imshow(orig); title('原圖像')subplot(2, 2, 2); imshow(U); title('均衡后圖像')Q = rgb2gray(orig);W = rgb2gray(U);subplot(2, 2, 3); imhist(Q, 64); title('原圖像直方圖')subplot(2, 2, 4); im

8、hist(W, 64); title('均衡變換后的直方圖')global im;im1=double(imread(im)/255.0;sv=2*floor(max(size(im1)/25)+1;res=visibresto1(im1,sv,0.95,-1);figure;imshow(im1, res,0,1);四. 課程設(shè)計(jì)總結(jié)首先，由于本方法是基于單幅圖像輸入來(lái)進(jìn)行去霧處理，因此無(wú)法像多幅圖像條件下那樣綜合同一場(chǎng)景的不同降質(zhì)條件來(lái)估算天空亮度，因此難免會(huì)存在偏差。而且白平衡過(guò)程是對(duì)整幅圖像進(jìn)行的，這樣對(duì)于簡(jiǎn)單場(chǎng)景（天空與景物有明顯的分界）來(lái)說(shuō)誤差較小，但對(duì)于存在很多細(xì)

9、節(jié)的圖像（如茂盛的樹(shù)木，天空也景物難以區(qū)分）以及場(chǎng)景中有很多白色景物時(shí)，會(huì)在邊緣出現(xiàn)模糊。其次，本方法使用的是變形的中值濾波器來(lái)估算大氣耗散函數(shù)，而中值濾波器雖然能較好的保持邊緣，但對(duì)于直角以及線這樣的細(xì)節(jié)的處理存在固有缺陷，因此當(dāng)場(chǎng)景中存在這樣的景物（如高樓、車輛等），處理后的圖像會(huì)在景物的邊緣出現(xiàn)明顯的模糊。五. 設(shè)計(jì)體會(huì)在本次課程設(shè)計(jì)過(guò)程中，收獲頗豐。首先，這次實(shí)踐讓我又重新溫習(xí)了一遍數(shù)字圖像處理課程的相關(guān)知識(shí)，并在此過(guò)程中對(duì)所學(xué)知識(shí)進(jìn)行了一次檢驗(yàn)，加深了度數(shù)字圖像處理這門(mén)課程的理解，讓我深感數(shù)字圖像處理這門(mén)課程的博大精深。然后，通過(guò)本次課程設(shè)計(jì)的體驗(yàn)，提高了綜合運(yùn)用數(shù)字圖像處理各方面知

10、識(shí)的能力，并從中發(fā)現(xiàn)了自己的許多不足之處，有待提高。最后，通過(guò)對(duì)matlab這個(gè)工具軟件的運(yùn)用，我又掌握了它的一些功能，這對(duì)我以后的學(xué)習(xí)和工作是一個(gè)莫大的幫助。六. 參考文獻(xiàn)1數(shù)字圖像處理（第二版） 岡薩雷斯 電子工業(yè)出版社2基于物理模型的單幅圖像快速去霧方法 禹晶、李大鵬、廖慶敏 自動(dòng)化學(xué)報(bào)3Fast Visibility Restoration from a Single Color or Gray Level Image Jean-Philippe Tarel、Nicolas Hautiere IEEE課程設(shè)計(jì)成績(jī)?cè)u(píng)定表設(shè)計(jì)上機(jī)驗(yàn)收成績(jī)表姓名學(xué)號(hào)課題名稱序號(hào)驗(yàn)收項(xiàng)目分值得分1設(shè)計(jì)內(nèi)容合理、目的明確10分