雨雾天气图像的清晰化技术研究
雾天景物的清晰化技术doc
雾天景物的清晰化技术一、主要内容本项目的目的是提高雾天下图像的清晰度。
随着数字化视频监测技术在各个领域越来越广泛的应用，要求监测系统的适用性也随着提高。
为了使监测系统在恶劣的天气环境下仍然能够正常工作，提出了恶劣天气环境下的清晰化技术，以通过软件手段来达到强化微弱信息的目的。
由于雾天的多发性，项目选择针对雾天图像处理。
利用图像增强技术和图像复原技术，针对雾天下图像退化特性来对图像进行处理。
经过对轻雾、大雾天气下采集的大量户外图像的处理结果表明，项目具有广泛的适用性。
二、技术水平国内外涉及此领域的研究很少，目前文献报道的技术是采用辅助雷达测距来实现图像的清晰化，应硬件设备要求比较高，所以只在军事领域中使用。
本项目因对硬件设备的要求不是很高，因此具有强大的竞争实力。
三、市场前景本项目技术实用价值高，具有广阔的市场前景。
该项目可以作为视频监测系统的前端处理部分，应用于交通监测、户外监视等。
并且在公安侦破案件等方面均可成为一个良好的辅助工具。
该项技术可大大提升目前户外监视系统的性能。
以其优异的技术优势和清晰度将会在市场中占有很大的比率。
四、投资额及来源前期的方法研究获国家教育部科学技术重点研究项目(01113)资助。
具有完全的自主版权。
下一阶段的深入研究及推广应用，希望通过另外的渠道获得资金的支持。
五、预期经济效益项目投产之后，利用目前通用的监视设备硬件，可以构造高性能的，对气候具有相当适应性监视系统。
同时，本软件系统也可独立使用，用作对采集到的雾天图像的清晰化处理。
保守估计每年的产值应该在5000万左右。
具有广阔的市场前景。
六、实施基础条件本项目要求配备目前通用的监视系统设备。
七、服务方式及费用本技术的服务方式可以采取转让、合作开发的形式。
项目报价面议。
雾天降质图像的清晰化技术研究
雾天降质图像的清晰化技术研究雾天降质图像的清晰化技术研究引言雾天降质图像是指在雾霾等恶劣环境中拍摄的图像，由于大气散射和光线的交互作用，图像会出现模糊、失真等降质现象，降低了图像的清晰度和视觉效果。
随着现代科技的发展和图像处理技术的成熟，对于雾天降质图像的清晰化技术的研究和应用具有重要的意义。
1. 雾霾成因及对图像质量的影响雾霾主要是由于大气中的细颗粒物质和水汽的聚集，导致光线被散射和吸收，使得远处的目标物体无法清晰地显示在图像中。
这种大气散射现象会引起图像的模糊、失真、边缘模糊和细节丢失等问题，严重影响了图像质量和可视性。
2. 雾天降质图像清晰化技术2.1 图像增强图像增强是最常见的一种清晰化技术，通过调整图像的亮度、对比度、色彩等参数来提高图像的整体质量。
其中，直方图均衡化、灰度拉伸和颜色校正是常用的增强方法。
这些方法可以有效地改善雾天降质图像的视觉效果，使得图像的细节更加清晰可见。
2.2 大气光照估计大气光照估计是在雾天降质图像中获得大气光照分布的一种方法。
通过计算图像中的全局光照分布，可以将图像中的大气散射效应减弱，提高图像的清晰度。
该方法需要从图像中估计出雾霾的程度，并计算出光照衰减因子，进而恢复出真实的目标物体信息。
2.3 多尺度图像分解多尺度图像分解是将图像分解成多个分辨率的子图像，分别处理不同尺度的图像细节，再将其合并为重构的清晰图像。
常见的多尺度图像分解方法有小波变换和金字塔分解方法。
这些方法可以有效地降低大气散射对图像细节的影响，提高图像的清晰度。
3. 雾天降质图像清晰化技术的应用雾天降质图像清晰化技术在许多领域都有广泛的应用，如交通监控、图像识别、无人驾驶等。
在交通监控中，通过清晰化处理雾天图像可以提高交通事故的预警能力。
在图像识别中，清晰化处理可以提高图像的分析和识别能力，对于人脸识别、物体检测等任务有重要的影响。
在无人驾驶中，清晰化处理可以提高车辆对前方障碍物的识别能力，减少交通事故的发生。
图像去雾技术研究进展
图像去雾技术探究进展一、引言雾霾天气给城市生活带来了很大的困扰，不仅降低了人们的生活质量，也给城市管理者带来了很大的挑战。
在此背景下，图像去雾技术的探究迅速进步，在改善图像质量的同时，也为我们熟识雾霾天气提供了一种新的途径。
本文将详尽介绍图像去雾技术的探究进展，包括基础算法、改进算法以及应用领域。
二、基础算法图像去雾的基础算法主要有两种，分别是单幅图像去雾算法和多幅图像去雾算法。
1. 单幅图像去雾算法单幅图像去雾算法是最早提出的一种算法，它通过从单幅图像中预估雾的传输矩阵来恢复明晰的图像。
最常见的算法是使用暗通道先验原理进行预估。
该算法假设在绝大多数的非雾像素区域中，至少存在一个颜色通道的像素值靠近于0，通过计算每个像素点在颜色通道中的最小值，可以预估出雾的浓度和传输矩阵，从而实现图像去雾的效果。
2. 多幅图像去雾算法多幅图像去雾算法是在单幅算法的基础上进步起来的。
由于单幅图像去雾算法需要对雾的传输矩阵进行预估，这个过程中很难准确地预估雾的浓度和传输矩阵。
为了解决这个问题，探究者们提出了多幅图像去雾算法。
这种算法通过利用多幅具有不同对比度的图像，来进行雾的浓度和传输矩阵的预估，从而提高了去雾效果。
三、改进算法虽然基础算法在一定程度上可以去除雾霾的影响，但是依旧存在一些问题，如去雾结果中可能会出现颜色失真、细节丢失等状况。
为了进一步改善去雾效果，探究者们提出了一系列的改进算法。
1. 多标准算法多标准算法是一种常用的改进算法，它通过将图像分解为多个标准的子图像，然后对每个子图像进行去雾处理，再将处理结果进行融合。
这种算法可以充分利用图像的局部特征，并且能够提高去雾结果的质量。
2. 深度进修算法深度进修算法是目前探究较为活跃的一种改进算法。
它通过构建深度神经网络模型，利用大量的真实雾霾图像训练模型，从而实现对雾霾图像的去雾。
深度进修算法不仅可以提高去除雾霾的效果，还可以缩减人工干预，提高算法的自动化程度。
基于粗糙集的雾天图像清晰化方法研究的开题报告
基于粗糙集的雾天图像清晰化方法研究的开题报告一、选题背景和意义雾天常常会影响到图像的清晰度和质量，给视觉识别和计算机视觉任务带来困难。
因此，对雾天图像的清晰化处理研究具有重要的理论和应用价值。
近年来，基于粗糙集理论的图像处理方法在图像清晰化领域得到了广泛应用并取得了优异的成果。
以此为基础，本文拟研究一种基于粗糙集的雾天图像清晰化方法。
二、研究内容和目的本文旨在研究一种基于粗糙集的雾天图像清晰化方法，具体内容包括：收集和整理不同雾度下的雾天图像数据集；通过粗糙集理论，提取雾天图像的特征信息，确定有用特征向量；基于粗糙集的图像清晰化方法，从特征向量序列中提取出有效信息，将其包含的信号分离出来并去雾去噪；最后，对处理好的图像进行评价和对比实验，验证该方法的有效性和可行性。
三、研究方法和技术路线本文将采用以下方法和技术路线：1. 集成相关研究成果，调研目前图像清晰化领域的最新研究动态，了解相关技术和方法的研究进展。
2. 建立不同雾度下的雾天图像数据集，通过粗糙集理论提取雾天图像的特征信息，确定有用特征向量。
3. 进行粗糙集的图像清晰化处理，通过特征向量序列提取有效信息，对图像进行去雾去噪。
4. 对清晰化后的图像进行评价和对比实验，验证该方法的效果和可行性。
四、预期成果和论文的创新点本文预计将获得以下成果：1. 建立不同雾度下的雾天图像数据集，为雾天图像清晰化处理提供实验数据集。
2. 提出基于粗糙集的雾天图像清晰化方法，能够有效降低雾天图像的噪声和模糊。
3. 对清晰化后的图像进行评价和对比实验，证明该方法在雾天图像清晰化领域的有效性和可行性。
本文的创新点在于：提出了一种基于粗糙集的雾天图像清晰化方法，该方法通过粗糙集理论提取信号特征，对雾天图像进行去雾去噪，相对于传统的方法，能更好地保留图像的细节特征和纹理信息，清晰化效果更佳。
五、研究的难点和挑战本文研究的难点和挑战在于：1. 如何在粗糙集理论下提取雾天图像的特征信息。
雨雾霾天气条件下图像处理研究综述
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工 程 技 术
雨雾 霾天气 条件 下 图像处理研 究综述
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图像去雾方法和评价及其应用研究
图像去雾方法和评价及其应用研究图像去雾方法和评价及其应用研究一、引言在自然环境中，雾是一种常见的气象现象。
不可避免地，雾会影响人们对远距离物体的识别和辨认能力，同时也降低了图像的质量。
因此，图像去雾技术的研究和应用变得越来越重要。
本文将介绍图像去雾的基本原理和常见方法，并重点探讨目前应用于图像去雾评价的指标和方法。
二、图像去雾方法图像去雾的目标是恢复被雾遮挡的真实场景。
目前，已经有多种图像去雾方法被提出和研究。
根据去雾方法的基本原理，可以将图像去雾方法分为物理模型方法和统计模型方法。
1. 物理模型方法物理模型方法基于对雾的形成机制进行建模和分析，通过估计雾的传输模型来去除图像中的雾。
典型的物理模型方法有海平面模型、单一scatter模型和双scatter模型等。
（1）海平面模型海平面模型认为景物表面具有 Lambertian 反射特性，雾的光传输模型可以表示为 I(x) = J(x)t(x) + A(1 - t(x))，其中I(x) 和 J(x) 分别表示观测到的雾图像和无雾图像在像素 x 处的亮度值，t(x) 表示像素 x 处的透射率，A 表示大气光值。
根据这个模型，可以通过估计透射率 t(x) 和大气光值 A 来去除图像中的雾。
（2）单一scatter模型单一scatter模型认为雾粒子只发生一次散射，透射率可以通过改进的Retinex算法进行估计。
改进的Retinex算法可以通过最小二乘法和约束优化方法去除雾图像中的散射成分。
（3）双scatter模型双scatter模型认为雾粒子发生了两次散射，透射率可以通过解半无限光传输方程进行估计。
然后可以利用估计的透射率和大气光值去除雾图像中的散射成分。
2. 统计模型方法统计模型方法通过研究和利用图像中不同区域的统计特性来去除雾。
典型的统计模型方法有基于局部特征的方法和基于全局特征的方法。
（1）基于局部特征的方法基于局部特征的方法主要通过分析图像的纹理信息和对比度来去除雾。
图像快速去雾与清晰度恢复技术研究
图像快速去雾与清晰度恢复技术研究一、本文概述随着计算机视觉和图像处理技术的飞速发展，图像去雾与清晰度恢复技术已成为当前研究的热点之一。
在实际应用中，由于大气散射、光照条件不佳、摄像头设备质量等因素，拍摄的图像常常出现雾霾、模糊等问题，严重影响了图像的视觉效果和后续处理的准确性。
因此，研究图像快速去雾与清晰度恢复技术，对于提高图像质量、增强图像信息的可读性具有重要意义。
本文旨在探讨图像快速去雾与清晰度恢复技术的研究现状和发展趋势，分析现有算法的优点和不足，并在此基础上提出一种新型的图像去雾与清晰度恢复方法。
该方法结合了深度学习、物理模型和多尺度分析等技术，通过构建高效的去雾网络模型，实现对雾霾图像的快速去雾和清晰度提升。
本文还将对所提方法进行实验验证，并与其他经典算法进行比较分析，以验证其有效性和优越性。
通过本文的研究，不仅可以为图像去雾与清晰度恢复领域提供新的理论和技术支持，还可以为相关领域的实际应用提供有益的参考和借鉴。
本文的研究成果也将为计算机视觉、图像处理、模式识别等领域的发展提供新的思路和方向。
二、图像去雾技术原理及方法图像去雾技术的目标是消除或减弱图像中的雾气效果，恢复图像的清晰度和细节。
这项技术主要基于大气散射模型和图像增强理论。
大气散射模型描述了光线在大气中的传播和散射过程，为去雾算法提供了理论基础。
而图像增强技术则用于提升图像的视觉效果，使其更接近无雾状态。
目前，图像去雾的方法大致可分为两类：基于物理模型的方法和基于深度学习的方法。
基于物理模型的方法：这类方法主要依据大气散射模型，通过估计场景深度和大气光等参数，恢复图像的清晰度和颜色。
代表性的算法有暗通道先验去雾、颜色衰减先验去雾等。
这些方法通常需要在图像中选取合适的区域进行参数估计，因此对图像内容有一定的依赖性。
基于深度学习的方法：近年来，随着深度学习技术的快速发展，其在图像去雾领域也取得了显著成果。
基于深度学习的去雾方法通常通过构建深度神经网络模型，学习从有雾图像到无雾图像的映射关系。
雾天退化图像的清晰化方法研究的开题报告
雾天退化图像的清晰化方法研究的开题报告题目：雾天退化图像的清晰化方法研究研究目的和意义：随着社会的发展，图像处理技术在物体识别、人机交互、虚拟现实等领域得到了广泛应用。
然而，在环境不良的条件下拍摄的图像往往存在着雾天退化现象，即图像显示模糊、色彩失真、细节模糊等，严重影响了图像的质量和增强了图像处理的难度。
因此，对于雾天退化图像的清晰化方法的研究具有重要的意义，对于提高图像质量、增强图像处理的效果具有实际应用价值。
研究内容：本文将从以下几个方面进行研究：1. 雾天退化图像的成因和特点分析：对雾天退化图像的成因进行深入的研究，以及雾天退化图像的特点进行分析，为研究清晰化方法提供基础。
2. 基于传统算法的清晰化方法：通过对基于传统算法（如直方图均衡化、中值滤波、锐化等）的清晰化方法进行研究和实验验证，给出相应的优缺点和适用范围，为后续研究提供基础。
3. 基于深度学习算法的清晰化方法：针对深度学习算法在图像处理领域的优势，结合卷积神经网络（CNN）等深度学习算法，提出对雾天退化图像进行清晰化的方法，为图像处理提高效果提供新思路。
预期结果：通过上述研究，预期可以得到以下几个结果：1. 对雾天退化图像成因和特点有更加深入的认识。
2. 对传统清晰化算法在雾天退化图像中的效果进行了充分的研究和实验验证。
3. 针对深度学习算法在图像处理领域的优势，提出基于CNN等深度学习算法的雾天退化图像清晰化方法，并得到相应的实验验证。
参考文献：1. Zhang, K., Patel, V. M., & Chellappa, R. (2018). Densely connected pyramid dehazing network. IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition.2. He, K., Sun, J., & Tang, X. (2009). Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence.3. Berman, D., Treiber, A., & Avidan, S. (2016). Non-local Image Dehazing. IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition.。
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雨雾天气图像的清晰化技术研究
作者:冯瑞利
学位授予单位:中南大学
1.罗艳复杂背景下的交通标志检测算法研究[学位论文]2011