基于单幅图像的去雾算法研究
贝叶斯框架下的单幅图像去雾算法
贝叶斯框架下的单幅图像去雾算法1. Introduction1.1 Background1.2 Problem statement1.3 Objectives1.4 Contributions2. Literature review2.1 Image dehazing techniques2.2 Bayesian framework2.3 Related work3. Bayesian framework for single-image dehazing3.1 Model formulation3.2 Prior distributions3.3 Likelihood function3.4 Bayesian inference4. Experimental results4.1 Datasets and evaluation metrics4.2 Comparative analysis4.3 Subjective evaluation5. Conclusion and future work5.1 Summary of contributions5.2 Limitations and future directions5.3 ConclusionNote: the outline is provided by an AI language model, so the content may not be accurate or complete.第一章是引言，用于介绍文章的主题、研究问题、目标和意义，并阐述文章的贡献。
本论文的主题是贝叶斯框架下的单幅图像去雾算法。
在自然场景的图像中，雾气是不可避免的，而这些雾气对于图像的清晰度和色彩的准确性产生不良的影响，因此，去雾算法是图像处理的重要研究领域之一。
研究单幅图像去雾算法在贝叶斯框架下的应用，是一个具有挑战性和实际意义的课题。
这一章节首先介绍了贝叶斯框架在图像处理中的应用优势和意义。
结合高斯滤波和导向滤波的单幅图像去雾算法
结合高斯滤波和导向滤波的单幅图像去雾算法随着科技的不断发展，数字图像处理技术在各行各业中都扮演着重要的角色。
图像去雾是数字图像处理中的一个重要领域，其应用范围涉及到无人机航拍、自动驾驶、安防监控等领域。
在这些领域中，图像质量直接影响到系统的性能和效果。
如何去除图像中的雾霾成为了一个重要的研究课题。
在图像去雾算法中，常常会结合多种图像处理技术来提高去雾效果。
本文将介绍一种结合高斯滤波和导向滤波的单幅图像去雾算法，该算法能够在保持图像细节的同时有效去除图像中的雾霾。
1. 高斯滤波高斯滤波是一种常用的图像平滑技术，其基本思想是根据高斯函数的形状对图像中的像素进行加权平均。
高斯滤波可以有效的抑制图像中的噪声，同时可以保留图像的边缘信息。
在去雾算法中，高斯滤波可以用来对图像进行预处理，去除图像中的部分噪声和干扰，从而提高后续处理的效果。
2. 导向滤波步骤1：对输入的雾霾图像进行预处理，使用高斯滤波去除部分噪声和干扰。
步骤2：利用导向滤波对预处理后的图像进行多尺度的滤波，得到去雾后的图像。
步骤3：根据不同场景和需求，对去雾后的图像进行调整和优化，得到最终的去雾图像。
在实际应用中，结合高斯滤波和导向滤波的单幅图像去雾算法也面临着一些挑战和改进空间。
该算法对图像的预处理和参数设置要求较高，需要针对不同的场景和图像特点进行优化和调整。
未来的研究可以在进一步优化算法的性能和效果上进行探索，从而提高算法在实际应用中的稳定性和可靠性。
结合高斯滤波和导向滤波的单幅图像去雾算法是一种有效的图像去雾方法，能够在保持图像细节的同时有效去除图像中的雾霾。
该算法在无人机航拍、自动驾驶、安防监控等领域有重要的应用前景，为这些领域中的图像处理提供了重要的技术支持。
未来的研究可以在进一步优化算法性能和效果的基础上，探索其在更多领域中的应用，从而推动图像去雾技术的发展和应用。
基于物理成像模型的单幅图像去雾算法的研究
基于物理成像模型的单幅图像去雾算法的研究基于物理成像模型的单幅图像去雾算法的研究摘要：图像去雾是计算机视觉领域的一个重要研究方向，随着人工智能技术的不断发展，对单幅图像去雾算法的研究也日益深入。
本文基于物理成像模型，探讨了目前常用的单幅图像去雾算法的原理与方法，并分析了其存在的问题和改进方向。
1. 引言雾霾天气对图像质量有着严重影响，使得图像变得模糊、低对比度、色彩失真等。
因此，图像去雾技术在许多领域具有重要意义，如交通监控、图像处理等。
目前，图像去雾算法主要分为基于物理成像模型和基于机器学习的方法。
2. 基于物理成像模型的算法原理基于物理成像模型的算法主要基于光线传播和光照衰减的物理过程进行计算。
光线在传播过程中会发生散射、吸收等现象，导致图像被雾化。
主要物理模型有大气散射模型和透射率模型。
2.1 大气散射模型大气散射模型描述了光线在传播中与大气中的悬浮物质发生散射的过程。
光线传播经过散射后会发生衰减，导致图像变得模糊。
该模型通常采用透射率来表示散射程度，透射率越小，散射越严重。
2.2 透射率模型透射率模型是基于图像和原始场景的透射率之间的关系来进行去雾的。
透射率描述了图像中每个像素点与原始场景之间的透射程度，透射率越小，图像越浑浊。
根据透射率模型，可以得到去雾图像和透射率之间的关系，从而将图像中的雾霾信息去除。
3. 基于物理成像模型的算法方法基于物理成像模型的算法可以分为两类：直接法和间接法。
3.1 直接法直接法通过对图像的像素值进行处理，直接恢复出去雾图像。
其中经典的直接法有暗通道先验法和全局大气光估计法。
暗通道先验法基于观察到的现象，即在大多数图像中存在一个较暗的通道，该通道的像素值在真实场景中透射率较小的区域接近0。
全局大气光估计法通过计算图像中的亮点来估计图像的大气光照。
3.2 间接法间接法通过先估计透射率，再根据透射率恢复图像。
典型的间接法有暗通道先验约束和最小二乘法。
暗通道先验约束法通过利用暗通道先验，结合亮度和对比度信息进行透射率估计。
图像去雾技术研究进展
图像去雾技术研究进展图像去雾技术研究进展一、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，图像去雾技术的研究迅速发展，在改善图像质量的同时，也为我们认识雾霾天气提供了一种新的途径。
本文将详细介绍图像去雾技术的研究进展，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估计雾的传输矩阵来恢复清晰的图像。
最常见的算法是使用暗通道先验原理进行估计。
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接近于0，通过计算每个像素点在颜色通道中的最小值，可以估计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发展起来的。
由于单幅图像去雾算法需要对雾的传输矩阵进行估计，这个过程中很难准确地估计雾的浓度和传输矩阵。
为了解决这个问题，研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估计，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，但是仍然存在一些问题，如去雾结果中可能会出现颜色失真、细节丢失等情况。
为了进一步改善去雾效果，研究者们提出了一系列的改进算法。
1. 多尺度算法多尺度算法是一种常用的改进算法，它通过将图像分解为多个尺度的子图像，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. 深度学习算法深度学习算法是目前研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。
深度学习算法不仅可以提高去除雾霾的效果，还可以减少人工干预，提高算法的自动化程度。
基于物理模型的单幅雾天图像去雾方法
基于物理模型的单幅雾天图像去雾方法
基于物理模型的单幅雾天图像去雾方法是指利用空间反射光谱特
性的物理模型来对单幅雾天图像进行去雾处理的方法。
它是基于亚像
元成像模型，它使用空间反射光谱特性来估计净反射比（AER），从而
还原雾天图像中的真实视觉效果。
首先，这种方法将图像从RGB分量
转换为和空间反射光谱相关的分量，例如，水明度和对散射成分的反
射率。
然后，根据亚像元成像模型，通过可见光中的不同频带和远红
外中的总体反射率，估计出每个亚像元的净反射比值，进而移除浓雾
的影响。
最后，这个去雾方法可以在一定程度上恢复图像的真实视觉
信息，并且可以有效地降低此类图像的噪音。
此外，该方法具有很多优势。
首先，它可以自动从其他光谱特性
恢复净反射比，因此它可以有效避免手工调整模型参数的问题。
其次，该方法不受时间限制，它可以在短时间内获得很好的去雾结果。
最后，该方法可以准确地检测到雾或低能见度对视觉效果的影响，并有效地
进行去雾。
总的来说，基于物理模型的单幅雾天图像去雾方法通过使用空间
反射光谱特性来估计每个亚像元的净反射比，从而移除浓雾的影响，
从而可以恢复图像的真实视觉信息，并有效地降低此类图像的噪音。
基于二次滤波的单幅图像快速去雾算法研究
基于二次滤波的单幅图像快速去雾算法研究近年来，由于环境污染的严重，大气中的大量灰尘、酸雨等会影响外界光照，使得单幅图像曝光过于浅，颜色失真，对于这种因雾影响导致的图像质量下降，采用各种去雾技术已经成为目前图像处理中的重要研究领域之一。
通过处理可以使单幅图像恢复到更清晰、色彩更准确、曝光更充足的状态，从而提高图像处理的精度和准确性，为实际应用提供可靠的保障。
基于二次滤波的单幅图像快速去雾算法研究是一种有效的方法，它可以快速有效地去除外部因素（如雾）对图像质量的影响。
本文介绍了基于二次滤波的单幅图像快速去雾算法（SFF）及其步骤，以及SFF算法在实际应用中的优势，以便在其他图像处理应用中得到有效的应用。
一、基于二次滤波的单幅图像快速去雾算法1.1法原理基于二次滤波的单幅图像快速去雾算法（SFF）是一种基于统计的局部滤波去雾技术，它主要利用去雾窗口中的局部统计特性，有效地去除外部因素（如雾）对图像质量的影响。
SFF算法基于灰度变换原理，将窗口内像素点像素值映射到较低暗度区域，有效消除雾气拖尾，使图像恢复更清晰。
该算法首先将去雾窗口图像分割成若干小块，然后计算每个像素值的均值和标准差，根据均值和标准差计算出每个像素点像素值的灰度变换系数，再将每个像素点的原始像素值按照灰度变换系数变换后作为新的像素值。
最后，运用拉普拉斯边缘保留滤波，提高图像的边缘效果。
1.2法步骤（1）划分窗口：首先将图像划分成若干小块，每块中心像素作为去雾窗口中心，其大小可由用户自定义。
（2）图像空域处理：计算每个去雾窗口像素值的均值（m）和标准差（s），使用均值和标准差计算出灰度变换系数。
（3）像素灰度变换：将每个像素点的原始像素值按照灰度变换系数变换后得到新的像素值。
（4）滤波处理：运用拉普拉斯边缘保留滤波，提高图像边缘效果。
二、SFF算法的优势SFF算法可以更快更准确地去除外部因素（如雾）对图像质量的影响，相比其他技术有以下优势：（1）高效：SFF算法首先利用空间划分窗口，减少了外部环境因素对图像的影响，使得图像处理的速度更快；（2）准确：SFF算法利用灰度变换技术有效调整暗度，使得图像更加清晰；（3）复杂：SFF算法可以处理复杂的大气环境中的图像，比如雾霾天气和阴影天气。
基于单幅图像去雾算法分析
射成分 ，以恒 定反射率图像算法为基础 ，推论 ＭＡ Ｔ Ｌ ＡＢ实验平 台强 大 的数据 处理作 用，满
出多反 射率图像去雾算法 ，处理基础的 图像 ， 足单幅 图像去雾算法改进 的需求 ，简化 了图像
喜 幅 图像去 雾算 法的研究
在同一个像素的前提下 ，运用相邻像素之 间的
去雾 的过程 ，保障 图像 的真实性 ，进而提 高图
［ １ 】 王 印龙 ． 单 幅 图像 去 雾算 法研 究 ［ Ｄ ］ ． 西 安： 西安 电子科技大学 ， ２ ０ １ ４ ． ［ ２ 】 唐美玲 ． 单幅 图像去 雾算法 的研 究与应用
［ Ｄ ］ ．长沙 ：湖南大学 ， ２ ０ １ ４ ． 去 Nhomakorabea雾算法
基 于单 幅 图像 的去 雾算 法，分 为恒 定反 蕾图像算法 和多反射率图像算法两种 ，分析 Ｅ 去 雾中的应用 。
合 图像 的基 本 需求 。线 性 拉 伸 原理 ， 已经 得 到
在后续阶段获取恒定 的反射 率，评估反射 率中
键词 】单幅 图像 去雾 算法
的误差量 ，通过模拟误差 ，获取 真实的图像数 值 。当图像 中采用单 幅图像 去雾算法，满足恒
了多项 实验证 明，其可 改进单幅 图像去雾算法 的应用 ，促使 图像 处理达 到最佳 的状态 。线性
ｊ 像 与多媒体技术 ・ Ｉ ｍａ ｇ ｅ＆Ｍｕ ｌ ｔ ｉ ｍｅ ｄ ｉ ａ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ
基于单幅 图像去雾算法分析
文／ 祝 朝 磊
存 在着空气光反射率 ，导致 图像 中含有大量不
确 定 的 自 由度 。单 幅 图像 去 雾 算 法 ，就 要 去 除
理雾霾 图像 。单幅 图像去雾算法在应用 中，经
结合直方图均衡化和暗通道先验的单幅图像去雾算法研究
结合直方图均衡化和暗通道先验的单幅图像去雾算法研究结合直方图均衡化和暗通道先验的单幅图像去雾算法研究摘要：近年来，图像去雾技术在计算机视觉领域受到了广泛关注。
针对单幅图像去雾问题，本文提出了一种结合直方图均衡化和暗通道先验的图像去雾算法。
该算法通过对图像进行直方图均衡化处理，提高图像的对比度和亮度。
同时，利用暗通道先验原理，对图像中的雾霾信息进行估计和剔除。
实验证明，本文提出的算法不仅能够有效去除图像中的雾霾，还能够保持图像的细节和色彩信息。
1. 研究背景随着计算机视觉和图像处理技术的不断发展，图像去雾技术成为了重要的研究方向。
在很多应用领域，如无人驾驶、监控系统等，清晰的图像对于实时处理和决策都至关重要。
传统的图像去雾算法主要利用了深度信息或者图像亮度信息来进行去雾处理，但是这些算法在实际应用中存在一些问题，如对雾霾密度和光照条件的依赖性较强等。
2. 直方图均衡化的原理直方图均衡化是一种常见的图像增强方法，主要通过调整图像的亮度分布，提高图像的对比度和视觉效果。
对于去雾问题，直方图均衡化可以帮助提高图像的亮度，减少雾霾对于图像的干扰。
因此，在本文的算法中将直方图均衡化应用到图像去雾过程中。
3. 暗通道先验的原理暗通道先验是一种通过图像中的暗通道信息来估计雾霾密度的方法。
通过观察图像中暗区域的像素值，可以得到一个关于雾霾程度的估计。
暗通道先验的原理是，自然界中，大部分的室外场景都存在较暗的像素，即使在有雾的情况下，这些暗像素也具有较小的值。
因此，通过计算图像中每个像素点在RGB三个通道的最小值，可以得到一个描述雾霾密度的暗通道图像。
在本文的算法中，利用暗通道先验原理估计图像中的雾霾信息。
4. 结合直方图均衡化和暗通道先验的图像去雾算法本文的算法主要包含图像预处理和去雾处理两个步骤。
首先，对输入图像进行直方图均衡化处理，提高图像的亮度和对比度。
然后，利用暗通道先验原理估计图像中的雾霾信息。
具体步骤如下：步骤1: 对输入图像进行直方图均衡化处理。
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中文摘要
雾天条件下获得的图像受到了严重的退化，具有对比度下降、景物不清晰、 颜色变得暗淡等特点，这大大降低了图像的应用价值。即使在晴朗的天气条件下 拍摄的照片，由于大气的散射作用，照片的清晰度同样受到影响。因为在每一个 实际的场景中，光线在到达相机之前，都会从物体表面反射出来而且散射在空气 中。这是凶为空气中存在的浮质，像灰尘、雾和烟等，这些凶素导致物体表面颜 色变淡和整幅图像的对比度降低。这给工业生产及人们的日常生活带来了很大影 响。因此许多领域都要用到去雾算法，比如军事国防、目标识别、交通导航、遥 感、卫星成像等等。因而有雾图像特征清晰化的研究具有非常重要的意义。 本论文的研究主要利用了计算相机学和图像处理技术来对雾天条件下获得 的图像进行恢复，主要包括以下研究内容： （１）对前人雾天环境下图像的清晰化技术进行了研究，并介绍本文工作的 基础，即数字图像的处理和大气散射物理模型。 （２）在常反照率的情况下推导出有雾图像的恢复算法，并将此算法推广应 用到多反照率的情况。 （３）本文采用ＭＡＴＬＡＢ编程和ＭＡＴＬＡＢ结合Ｃ＋＋编程两种方法实现了有雾图 像的恢复算法，并对结果进行了比较和分析。通过大量实验得出，在相同的处理 结果下，ＭＡＴＬＡＢ结合Ｃ抖比单独使用ＭＡＴＬＡＢ处理速度提高５０倍以上，并且处理 速度不会因原始图像尺寸大小的变化而有很大差异。 本文图像去雾算法的最大特点是只要一幅图像作输入，因此对输入要求不 高。在实现上，由于采用ＭＡＴＬＡＢ结合Ｃ＋＋的方式，既利用了Ｃ＋＋效率高的优势， 又充分发挥ＭＡＴＬＡＢ的数值计算的长处，因此处理过程快速且较准确。本文的研 究使该图像恢复算法的实用价值将得到显著提高，对它的推广应用能够起到促进 作用，并且对相关领域的图像去雾研究有着一定的现实意义。
ｏｎｅ
ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔ
ｆｅａｔｕｒｅｓ ｏｆ ｔｈｅ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｉｎ ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ｉｓ ｔｈａｔ ｉｔ ｎｅｅｄｓ ｔｈｅ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｂｙ ｔｈｅ ｗａｙ ｏｆ ｃｏｍｂｉｎｉｎｇ ｏｆ ｔｈｅ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ．１１１ｉｓ ｐａｐｅｒ ｈａｓ
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（３）Ｗｅ ｉｍｐｌｅｍｅｎｔ ａｎｄ ｃｏｍｐａｒｅｄ ｔｏ
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ａ ｈａｚｅ
ｓｃｅｎｅ ｈａｓ ａ ｇｒｅａｔ ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｃｅ．
第一章绪论
１．２课题的研究背景及其意义
雾天时，弥漫在空中的雾气模糊了人们的视线，使得景物的能见度大幅降低， 给人们的生产生活带来严重的影响。雾天获得的图像受到严重退化，不仅模糊不 清，对比度降低，而且彩色图像还会出现严重的颜色偏移与失真，比如沙尘暴天 气获得的图像往往出现严重的泛红现象。这大大降低了图像的应用价值，将给户 外图像采集与处理系统带来很大的困难，甚至无法正常工作，对生产与生活等各 方面造成了极大的影响，例如高速公路图像监视系统，在恶劣天气条件下得到的 退化图像会对判断车辆信息和监控交通情况造成极大的困难：在军事侦察或监视 中，退化图像对信息的识别与处理会造成偏差，而这种偏差的后果是非常严重的； 遥感探测中退化图像同样会对后续的信息处理产生很大的干扰。因此，对这种自 然现象引起的图像质量下降开展图像信号处理研究，具有普遍的实际意义。 另一方面，由于计算机技术的迅猛发展，计算机的运行速度越来越快，图像 处理系统的价格日益下降。随着计算机视觉与图像处理技术的发展，户外视觉系 统的研究与应用正在飞速增长，从而使图像处理得以广泛应用于众多的科学和工 程领域。其中户外监视系统、地形分类系统、自动导航系统以及军用探测系统等 视觉系统的应用越来越受到人们的关注，它们将改变人们的生产手段和生活方 式。这些户外视觉系统需要以户外景物图像为输入，通过计算机视觉、图像处理 等处理技术准确检测输入图像的特征。为了保证视觉系统的全天候正常工作，就 必须使系统能够适用于各类天气状况，这样才能提高系统的可信赖性。而雾天天 气条件是各种天气条件中对视觉影响最严重的一种，雾天户外景物图像的对比度 和颜色都会被改变或退化，图像中蕴含的许多特征都被覆盖或模糊，导致这些视 觉系统无法正常工作。 因此，研究如何对尘雾等恶劣天气条件下获得的退化图像进行有效地处理， 对大气退化图像的复原和景物细节信息的增强有着非常重要的现实意义。本论文 展开了雾天天气下的景物清晰化技术的讨论。雾天下图像的清晰化技术有可能对 其他恶劣天气条件下图像的清晰化技术也起到促进作用。从而促使全天候视觉系 统排除天气状况的干扰和影响。此方面技术的研究有着很大应用前景。图像处理 科学与技术逐步向其他学科领域渗透并为其他学科所利用是必然的。
ｉｎｐｕｔ．Ｗｅ ｉｍｐｌｅｍｅｎｔ
ｔｈｅ
ＭＡＴＬＡＢ ｗｉｔｈ Ｃ＋＋ｔｏ ｉｍｐｒｏｖｅ
ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ
ｇｒｅａｔ
ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｃｅ
ｉｍｐｒｏｖｉｎｇ
ｔｈｅ ｐｒａｃｔｉｃａｌ ｖａｌｕｅ ｏｆ ｔｈｅ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ
ａｎｄ ａｌｓｏ
ｂｅ ｈｅｌｐｆｕｌ ｔｏ
恤ｅ ｒｅｓｅａｒｃｈ ｏｆ ｃｏｒｒｅｌａｔｉｖｅ ｆｉｅｌｄ．
或撰写过的研究成果，也不包含为获得丕鲞盘堂或其他教育机构的学位或证
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学位论文作者签名：走蒸
签字日期：
必。尹年多月吵日
学位论文版权使用授权书
本学位论文作者完全了解丞盗盘茎
有关保留、使用学位论文的规定。
特授权苤鲞盘堂可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检
ａ
ｔｈｅ ｉｍａｇｅ ｓｅｒｉｏｕｓｌｙ．Ｉｎ ａｌｍｏｓｔ ｅｖｅｒｙ ｐｒａｃｔｉｃａｌ ｓｃｅｎａｒｉｏ ｔｈｅ ｌｉｇｈｔ ｒｅｆｌｅｃｔｅｄ ｆｒｏｍ
ｓｕｒｆａｃｅ ｉｓ ｓｃａｔｔｅｒｅｄ ｉｎ ｔｈｅ ａｔｍｏｓｐｈｅｒｅ ｂｅｆｏｒｅ ｉｔ ｒｅａｃｈｅｓ ｔｈｅ ｃａｍｅｒａ．Ｔｈｉｓ ｉｓ ｄｕｅ ｔｏ ｔｈｅ ｐｒｅｓｅｎｃｅ ｏｆ ａｅｒｏｓｏｌｓ ｓｕｃｈ ｂｅｃｏｍｅ ｆａｉｎｔ
关键词：图像去雾计算机图像图形学图像恢复ＭＡＴＬＡＢ
ＡＢＳＴＲＡＣＴ
Ｔｈｅ ｉｍａｇｅ ａｃｑｕｉｒｅｄ ｕｎｄｅｒ ｆｏｇ ｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ ｉｓ ｓｅｒｉｏｕｓｌｙ ｄｅｇｒａｄｅｄ．Ｉｔ ｓｕｆｆｅｒｓ ｆｒｏｍ ｐｏｏｒ
ｃｏｎｔｒａｓｔ．１０ｗ ｖｉｓｉｂｉｌｉｔｙ
ａｎｄ ｆａ血ｃｏｌｏｒｓ．Ｔｈｉｓ ｒｅｄｕｃｅｓ ｔｈｅ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ ｖａｌｕｅ ｏｆ
ａｓ
ｄｕｓｔ，ｍｉｓｔ，ａｎｄ ｆｕｍｅｓ ｗｈｉｃｈ ｗｉｌｌ
ｃａｕｓｅ
ｓｕｒｆａｃｅ ｃｏｌｏｒｓ
ａｎｄ ｃｏｎｔｒａｓｔｓ ｂｅｃｏｍｅ ｒｅｄｕｃｅｄ．Ｉｔ ｍａｋｅｓ ａｎｄ ｄａｉｌｙ ｌｉｆｅ．Ｍａｎｙ
ｆｉｅｌｄｓ
ｍａｎｙ ｔｒｏｕｂｌｅｓ ｔｏ Ｐｅｏｐｌｅ’Ｓ ｄｅｆｏｇ ａｌｇｏｒｉｔｈ，ｓｕｃｈ
ｍａｉｎ
ｃｏｎｔｅｎｔｓ
ｉｎｃｌｕｄｅ ｔｈｅ ｆｏｌｌｏｗｉｎｇ： ｔｈｅ
（１）Ｗｅ ｒｅｓｅａｒｃｈ ａｎｄ ｄｅｓｃｒｉｂｅ
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ｕｓｅｄ ｔｏ ｒｅｓｔｏｒｅ ｔｈｅ ｃｌｅａｒｎｅｓｓ ｏｆｔｈｅ ｆｏｇ
ｓｃｅｎｅ
ｔｈｅ ｂａｓｉｓ ｏｆ ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ，ｗｈｉｃｈ ｉｎｃｌｕｄｅｓ ｄｉｇｉｔａｌ ｉｍａｇｅ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ
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Ｉｎ ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ，ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ ｐｈｏｔｏｇｒａｐｈｙ ａｎｄ ｉｍａｇｅ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｕｓｅｄ ｔｏ ｒｅｓｔｏｒｅ．ｔｈｅ ｃｌｅａｒｎｅｓｓ ｏｆ ｉｍａｇｅｓ ｒｅｓｅａｒｃｈ
ｔａｋｅｎ ｉｎ
ｆｏｇ
ｓｃｅｎｅｓ
ａｕｔｍａｔｉｃａｌｌｙ．Ｔｈｅ
索，并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编以供查阅和借阅。同意学校
向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘。 （保密的学位论文在解密后适用本授权说明）
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签字日期：Ⅲ罗年乡月弘日