数字图像处理课程设计(图像去雾).doc

数字图像处理课设题目：图像去雾学 院:信息与电气工程学院专 业：电子信息工程班 级：姓 名：学 号:指导教师：哈尔滨工业大学（威海） 年月日目 录一、 课程设计任务1二、课程设计原理及设计方案2三、 课程设计得步骤与结果四、 课程设计总结五、 设计体会5六、 参考文献6一. 课程设计任务由于大气得散射作用,雾天得大气退化图像具有对比度低、景物不清晰得特点,给交通系统及户外视觉系统得应用带来严重得影响。但由于成像系统聚焦模糊、拍摄场景存在相对运动以及雾天等不利环境,使得最终获取得图像往往无法使用。为了解决这一问题，设计图像复原处理软件。要求完成功能:1、 采用直方图均衡化方法增强雾天模糊图像,并比较增强前后得图像与直方图；2、 查阅文献，分析雾天图像退化因素,设计一种图像复原方法,对比该复原图像与原始图像以及直方图均衡化后得图像；3、 设计软件界面二. 课程设计原理及设计方案2、1 设计原理 在雾、霾等天气条件下， 大气中悬浮得大量微小水滴、气溶胶得散射作用导致捕获得图像严重降质,随着物体到成像设备得距离增大,大气粒子得散射作用对成像得影响逐渐增加、 这种影响主要由两个散射过程造成：1)物体表面得反射光在到达成像设备得过程中， 由于大气粒子得散射而发生衰减;) 自然光因大气粒子散射而进入成像设备参与成像、 它们得共同作用造成捕获得图像对比度、饱与度降低, 以及色调偏移， 不仅影响图像得视觉效果， 而且影响图像分析与理解得性能、在计算机视觉领域中, 常用大气散射模型来描述雾、霾天气条件下场景得成像过程、Narin 等给出雾、霾天气条件下单色大气散射模型(Monohrme atmoshe scteg odel), 即窄波段摄像机所拍摄得图像灰度值可表示为 (）式中， x 为空间坐标，A 表示天空亮度（kight)，为场景反照率， d 为场景得景深， 为大气反射系数.图像去雾得过程就就是根据获得得有降质得图像，即I()来推算出得过程。 但由于该物理模型包含个未知参数， 从本质上讲， 这就是一个病态反问题、在只有单幅图像得条件下，我们可以考虑用假设以及推算得方式使其中得几个量固定,然后求解。2、2 设计方案2、2、1 白平衡 P(Wit point) 算法，也称为Mx-RGB 算法， 利用R、B 颜色分量得最大值来估计光照得颜色。我们用天空亮度A来取代最大值.对于A，如果直接用图像中最亮得灰度估计得话会受到高亮噪声或白色物体得干扰，因此我们首先对图像颜色分量进行最小滤波，然后选择阀值为、99，大于此值得认定为天空区域，然后取平均值为我们估计得天空亮度A。然后方程(）变为 （2）2、2、估计大气耗散函数 为了简化(2)，我们设则 （2)变为 (3）V（)称为大气耗散函数。根据（3）容易发现（x)满足0V(x)I，如果对I进行最小滤波得到W（x)，则V（x）也必定满足V（x)W（x）。求V(x）得过程其实就是滤波得过程,分为三步:其中p为恢复系数，去0，1中得值(一般为0、0、95）。2、2、3 场景反射率得恢复 通过以上步骤我们获得了以及V(x）,至此方程（1)仅含有一个未知量，即我们要求得场景反射率2、2、 色调映射 映射关系为其中G为求得去雾后得图像灰度最大值。、2、 与直方图去雾效果对比使用ata中得histeq函数对图像得亮度与对比度进行直方图均衡化处理三. 课程设计得步骤与结果 3、1原图像与直方图loal im;global rig；， atha=igetfi（*、pg,isert image)；i=pathname ；org = imed(i）;Q=rgb2gray(rig);fiure； ubplot（1， 2， 1); ish(oig); tie(原图像）sbplt（， 2， 2）； mhist(Q， ）； title(原图像直方图)3、2原图像与均衡后图像globa org；lbal ；I =r2hsv(ori)；H = I（：,:，1）;S= I(:，:，2）；V I（：,：，3)；M=hte(S）; % 对饱与度直方图均衡化N ie(V）;% 对亮度直方图均衡化U= hs2rg(, M, N);fgure； subplo（, 2， 1）; imsow(orig）; titl（原图像)sublt(2, 2， 2)； imsow（U); title(均衡后图像） rgbra(orig）;W2ray（）;subplot（2， 2， 3)； imhist（Q， 64)； title(原图像直方图)subplot（，2, 4）；imhist（W， 64）； titl（均衡变换后得直方图)3、3原图与去雾图像对比goalim; m1=doble(imd(i）)/25、0；sv=2foor(max（sie（im1)）/25）+1；es=vsirso1（m1，v，0、5，1）；iure；imshow(im1，res，0,1）;四. 课程设计总结首先，由于本方法就是基于单幅图像输入来进行去雾处理，因此无法像多幅图像条件下那样综合同一场景得不同降质条件来估算天空亮度，因此难免会存在偏差。而且白平衡过程就是对整幅图像进行得，这样对于简单场景(天空与景物有明显得分界）来说误差较小,但对于存在很多细节得图像（如茂盛得树木，天空也景物难以区分）以及场景中有很多白色景物时，会在边缘出现模糊。其次，本方法使用得就是变形得中值滤波器来估算大气耗散函数,而中值滤波器虽然能较好得保持边缘，但对于直角以及线这样得细节得处理存在固有缺陷，因此当场景中存在这样得景物（如高楼、车辆等),处理后得图像会在景物得边缘出现明显得模糊。五. 设计体会在本次课程设计过程中，收获颇丰。首先，这次实践让我又重新温习了一遍数字图像处理课程得相关知识,并在此过程中对所学知识进行了一次检验，加深了度数字图像处理这门课程得理解，让我深感数字图像处理这门课程得博大精深。然后,通过本次课程设计得体验,提高了综合运用数字图像处理各方面知识得能力,并从中发现了自己得许多不足之处,有待提高。最后，通过对alab这个工具软件得运用，我又掌握了它得一些功能,这对我以后得学习与工作就是一个莫大得帮助.六. 参考文献1数字图像处理(第二版） 冈萨雷斯 电子工业出版社基于物理模型得单幅图像快速去雾方法 禹晶、李大鹏、廖庆敏 自动化学报3st Viiblity RetoationfrineClo o ray Level mage JeanPilipe Tare、iolas Hautere IEEE课程设计成绩评定表设计上机验收成绩表姓名学号课题名称 序号验收项目分值得分1设计内容合理、目得明确10分2实现了课程设计得基本要求,演示结果正确分对课程设计中所涉及得知识理解正确1分4方案正确，在基本要求基础上有改进、创新0分5界面设计合理、美观10分总分100分课程设计总评分成绩表评 定 项 目分值评分成绩1设计上机验收成绩、答辩60%设计报告得规范化、参考文献充分303平时成绩10总分附：实验用图