雾霾环境下的图像特征研究

1绪论 (1)

1.1研究背景及意义 (1)

1.2国内外研究现状 (2)

1.3数据来源及研究方法 (3)

1.3.1图像特征研究分类 (3)

1.3.2图像数据来源 (5)

1.3.3不同场景下的图像采集 (5)

1.3.4图像数据分组 (7)

1.3.5雾霾环境参数来源及有效性规定 (8)

1.4论文研究内容及章节安排 (8)

1.4.1本文主要研究内容 (8)

1.4.2本文采用的研究路线 (9)

1.4.3论文章节安排 (10)

2基于暗原色先验的雾霾图像特征 (11)

2.1雾霾场景下的大气退化物理模型 (11)

2.2暗原色先验理论算法 (13)

2.2.1暗原色先验理论 (13)

2.2.2图像透射介质系数求解 (14)

2.2.3基于导向滤波的精细化操作 (16)

2.3基于傅里叶变换的图像滤波处理 (17)

2.3.1傅里叶变换 (17)

2.3.2高通滤波器 (18)

2.4透射图像高频分量与雾霾环境参数的关系研究 (20)

2.5本章小结 (24)

3雾霾环境下的图像颜色特征 (25)

3.1色彩三要素 (25)

3.2颜色空间 (27)

3.2.1RGB颜色空间 (27)

3.2.2HSV颜色空间 (28)

3.3颜色特征分量与雾霾环境参数的关系研究 (28)

3.3.1RGB颜色空间特征分量与雾霾环境参数的关系研究 (28)

3.3.2HSV颜色空间特征分量与雾霾环境参数的关系研究 (32)

3.4本章小结 (34)

4雾霾环境下的图像边缘特征 (35)

西安理工大学硕士学位论文

II 4.1图像边缘 (35)

4.1.1基于一阶微分的边缘检测算子 (36)

4.1.2基于二阶微分的边缘检测算子 (39)

4.1.3Canny边缘特征检测算子 (41)

4.1.4图像边缘特征算法分析 (42)

4.2图像边缘特征与雾霾环境参数的关系研究 (44)

4.3本章小结 (48)

5雾霾环境下的图像信息熵特征 (49)

5.1熵的概念和图像信息熵的定义 (49)

5.1.1熵的概念 (49)

5.1.2图像信息熵的定义 (50)

5.2图像信息熵的提取 (51)

5.2.1空间信息熵的提取 (51)

5.2.2频谱信息熵的提取 (52)

5.3图像信息熵特征与雾霾环境参数的关系研究 (52)

5.4本章小结 (58)

6基于图像特征调整的暗原色先验图像清晰处理 (59)

6.1基于滤波处理的图像暗原色线性变换 (60)

6.2基于图像融合的图像透射系数求解 (61)

6.2.1估计图像景物边缘与大气背景过渡均值 (61)

6.2.2求解透射系数 (62)

6.3图像清晰化处理与分析 (63)

6.4本章小结 (66)

7总结与展望 (67)

7.1全文总结 (67)

7.2展望 (67)

致谢 (69)

参考文献 (71)

绪论

1绪论

1.1研究背景及意义

随着我国经济持续快速增长、经济总量的迅速扩大以及工业化和城镇化进程的加快，我国广域性大气污染问题日益突出，其发生频率之高、持续时间之长、影响范围之广已严重影响到人们的健康和正常生活，并对我国社会和经济的可持续性发展造成巨大的危害。近年来，我国发生的大范围雾霾天气已不是一种完全的自然天气现象，这种大范围雾霾天气的形成和发展受人类活动影响明显。

雾霾天气现象的频发，导致大气水平能见度低下，严重影响了人们的日常活动，特别是对交通运输中的航空、河运和高速公路运输的影响尤为突出。同时，雾霾天气中所含有的细小颗粒物PM2.5和可吸入颗粒物PM10对人们的健康有严重威胁。广域性雾霾天气已成为影响我国经济和社会发展的重要灾害性天气之一，为此环境部在2012年批准发布了新的《环境空气质量标准》（GB3095-2012）以加强空气质量监测，严控大气颗粒污染物排放并客观反映我国大气空气质量和污染状况，推动大气污染治理。其中二级空气质量指标，总悬浮颗粒物（TSP ）的24小时平均浓度小于3m μg 300，可吸入颗粒物PM10的24小时平均浓度小于3m g 150μ，细小颗粒物PM2.5的24小时平均浓度小于3m g 75μ。

当雾霾天气形成时，大气中悬浮的细小水滴和微小颗粒物对光在近地面传播时的Mie 散射效应进一步增强，使成像设备在雾霾环境下的视觉感知能力下降，导致图像质量在成像过程中，因大气散射作用而出现严重降质，主要表现为图像色调发生偏移，图像对比度和分辨率降低，物体细节特征模糊难以辨认，图像中的有用信息丢失严重甚至无任何有用信息等现象，这对交通调度、室外安防监控以及目标识别系统有较大影响。现阶段针对雾霾环境下的图像处理，主要集中于利用图像去雾技术来增强或修复图像，通过增强图像的对比度、分辨率以及色调或修复图像物体边缘轮廓等提取图像中的有用信息

【3】，但未对图像特征变化与雾霾环境变量（颗粒物浓度与大气相对湿度（RH ，Relative Humidity ））

之间的变化关系进行研究。

本课题以陕西省西安市碑林区西安理工大学附近区域的雾霾天气环境变化为主要研究背景，通过长时间拍摄不同雾霾环境下的景物照片，同时利用环境空气质量数据网站获取拍摄图像时的大气颗粒物（PM2.5/PM10）浓度数据、大气相对湿度以及相关大气气象监测数据。使用MATLAB 数据处理软件提取图像特征分量，并利用SPSS19.0（Statistical Product and Service Solutions ）软件对图像特征分量与雾霾环境变量进行统计分析，探索研究不同雾霾环境下图像特征分量变化规律，重点研究图像底层特征分量与雾霾环境变量之间的变化关系，分析雾霾环境下影响图像特征变化的主要因素，有助于雾霾环境下退化图像的清晰化处理的研究。