恶劣天气条件下的图像复原算法研究

图像去雨雪算法分析在自然环境下，雨水和雪花是影响图像质量的常见因素。

这些天气因素会降低图像的清晰度和对比度，使图像变得模糊、不清晰，甚至无法识别图像中的目标。

图像去雨雪算法的研究和应用对于提高图像质量和增强图像信息具有重要意义。

本文将对图像去雨雪算法进行深入分析，探讨其原理和方法。

一、图像去雨算法的原理图像去雨算法是指对受雨水和雪花影响的图像进行处理，去除雨雪痕迹，恢复原始图像的清晰度和对比度。

其基本原理是利用图像处理技术对受雨雪干扰的图像进行分析和处理，消除雨雪痕迹，恢复图像的原始信息。

根据处理的方式和处理的效果，图像去雨算法可以分为基于传统图像处理技术和基于深度学习技术的方法。

基于传统图像处理技术的图像去雨算法通常包括以下步骤：首先利用图像分割技术将雨滴或雪花区域从图像中分离出来；然后利用滤波技术对分离出的雨滴或雪花进行处理，包括模糊处理、边缘增强等；最后将处理后的雨滴或雪花区域与原始图像进行合成，恢复原始图像的质量。

图像去雨算法的方法多种多样，可以根据不同的需求和实际应用选择合适的方法进行处理。

下面将介绍几种常见的图像去雨算法方法：1. 基于滤波技术的图像去雨算法：该方法通过运用滤波器对受雨水和雪花影响的图像进行滤波处理，消除雨雪痕迹，提高图像质量。

常用的滤波技术包括中值滤波、高斯滤波、均值滤波等，通过选择合适的滤波器和参数，可以有效去除雨雪痕迹，提高图像质量。

2. 基于边缘增强技术的图像去雨算法：该方法通过增强图像的边缘信息，突出目标和背景的对比度，提高图像的清晰度和辨识度。

常用的边缘增强技术包括Sobel算子、Prewitt算子、Laplacian算子等，通过对图像进行边缘检测和增强处理，可以有效改善受雨雪干扰的图像质量。

3. 基于深度学习技术的图像去雨算法：该方法通过构建深度神经网络模型对受雨雪干扰的图像进行学习和处理，实现自动化的雨雪痕迹检测和去除。

常用的深度学习技术包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、生成对抗网络（GAN）等，通过训练和优化深度神经网络模型，可以实现对雨雪痕迹的精准处理，提高图像去雨的效果。

关于雾天图像的增强和复原现状：国内外已有很多研究人员将大气对成像的影响进行了分析和评估。

散射理论在分析大气的影响中发挥了巨大的作用，由于单射模型不能准确表现实际复杂介质的影响，多射模型得到了广泛的关注。

在光和大气介质交互问题的研究中，或多或少地借鉴了物理学科的知识，其中输运理论很常见，并被广泛应用于恶劣天气条件对图像退化的建模。

在研究尘雾等恶劣天气条件对成像影响模型的基础上，对退化图像进行复原处理取得了较大的进展。

当场景深度已知和大气条件的精确信息己知时，消除一幅图像的天气条件的影响已被证明是可行的；在计算机视觉方面，算法已经发展到不用已知大气及场景深度信息，通过处理至少两张在恶劣天气条件下拍摄的图像可以自动地计算出场景的结构和恢复场景的色度及对比度。

目前，对雾图进行清晰化处理的方法大体上有两类:基于模型的和非模型的算法。

其中，基于模型的算法通过了解图像退化的内在原因而进行逆运算来改善图像的对比度;非模型的算法并不要求知道图像退化原因的信息。

用非模型的方法处理图像我们称之为图像增强；用基于模型的方法处理图像我们称之为图像恢复，这类算法更加可靠，因为它们利用了图像退化的物理机理，其目的在于提高退化图像的保真度。

近年来，上述两个方面的研究都取得了较大的进展，特别是基于物理模型的复原问题，吸引了越来越多研究者的注意，以下分别就其研究现状做简要的介绍。

●图像增强处理的研究现状图像增强是图像处理的基本手段，是指按特定的需要突出一幅图像中的某些信息，同时，削弱或去除某些不需要的信息的处理方法。

图像对比度增强是图像处理领域中的一个传统的话题，同时又一直是较为活跃的研究领域，不断有新方法与新手段引入使该领域保持旺盛的生命力，并不断有新成果面世。

●图像恢复处理的研究现状近年来，不少学者在大气散射物理模型的基础上，对恶劣大气条件下的成像机理进行了深入的分析，并提出了一些新的雾天图像增强方法。

与传统图像增强相比，这些方法是建立在雾天成像的物理过程之上的，因此更具有针对性，处理效果也较为理想。

恶劣雾霾天气退化图像的处理与优化研究恶劣雾霾天气退化图像的处理与优化研究摘要：近年来，恶劣的雾霾天气给人们的生活和工作带来了严重的影响。

在这样的环境下拍摄的雾霾图像通常存在颜色失真、细节丢失和对比度降低等问题，这给后续的图像处理和分析工作带来了困难。

本文深入研究雾霾图像的处理和优化技术，探索了从颜色校正、细节增强到对比度增强等多个方面对恶劣雾霾天气退化图像的改善方法。

实验结果表明，本文提出的方法在雾霾图像处理中取得了较好的效果。

1. 引言雾霾是指空气中悬浮颗粒物质（如颗粒物、细菌、病毒、浮游生物和有机物等）过多的天气现象。

恶劣的雾霾天气给人们的生活和工作带来了严重的影响。

恶劣雾霾天气情况下的图像拍摄存在颜色失真、细节丢失和对比度降低等问题，使得图像处理和分析工作受到限制。

因此，如何有效处理恶劣雾霾天气中的图像，成为了当前研究的热点问题。

2. 雾霾图像处理方法2.1 颜色校正恶劣雾霾天气中的图像通常呈现灰暗且偏黄色调。

颜色校正旨在恢复图像的真实颜色，提高图像的视觉效果。

颜色校正的方法可以分为全局方法和局部方法两种。

全局方法通过调整图像的色调、饱和度和亮度等参数来改善图像的颜色；局部方法则根据图像的特征，通过对图像的不同区域进行颜色校正来提高整体的色彩表现。

2.2 细节增强雾霾天气中的图像往往存在细节丢失的问题。

细节增强的目标在于恢复图像中丢失的细节信息，提高图像的清晰度。

细节增强的方法主要包括锐化算法、增强边缘算法和基于图像增量模型的算法等。

这些算法通过增强图像中的高频信息来增强细节，使得图像更加锐利和清晰。

2.3 对比度增强在恶劣雾霾天气中，图像的对比度往往较低，颜色的层次感不明显。

对比度增强的目标在于提高图像中不同灰度级之间的差异，增强图像的可视化效果和信息传递能力。

对比度增强的方法包括直方图均衡化、灰度拉伸等。

这些方法通过调整图像的灰度分布来增强图像的对比度，使得图像更加鲜明和清晰。

3. 实验结果与分析本文在恶劣雾霾天气拍摄的图像数据集上进行了实验，并与其他常用的方法进行了比较。

恶劣雾霾天气退化图像的处理与优化研究恶劣雾霾天气退化图像的处理与优化研究1.引言近年来，雾霾天气频频发生，严重影响人们的健康与生活质量。

雾霾天气的一大特点是空气中的颗粒物增多，导致景物图像的可见度下降，使拍摄的图像出现明显的退化。

因此，对于雾霾天气退化图像的处理与优化研究具有重要的理论意义和实际应用价值。

2.雾霾天气退化图像的特点与挑战雾霾天气退化图像有以下几个主要特点和挑战：2.1 低对比度：雾霾天气中颗粒物的散射效应导致图像的对比度明显下降，使得图像中的细节难以观察和分析。

2.2 色彩失真：雾霾天气会使光线发生散射，导致图像中的颜色被混淆和失真，使得图像无法真实地再现场景的色彩。

2.3 细节模糊：雾霾天气下，图像的细节信息被颗粒物遮挡和散射，导致图像细节模糊不清，无法辨认和识别。

3.雾霾天气退化图像处理方法为了改善雾霾天气退化图像的质量，研究学者提出了一系列的处理方法，主要包括以下几种：3.1 对比度增强：通过增大图像对比度，突出图像中的细节信息，使图像更加清晰可见。

常用的方法包括直方图均衡化、拉伸变换、自适应对比度增强等。

3.2 色彩校正：通过调整图像的颜色分布，使得图像中的色彩更加真实，恢复场景中的本来色彩。

常用的方法包括白平衡校正、颜色映射等。

3.3 图像去雾：通过去除图像中的雾霾效应，使得图像的可见度得到提升。

常用的方法包括暗通道先验法、偏振滤波法、Retinex算法等。

4.雾霾天气退化图像优化研究除了对雾霾天气退化图像进行处理，还可以通过优化传感器和相机设备，提高雾霾天气下图像的采集质量。

具体的研究不仅需要从硬件层面进行优化，还需提出相应的图像处理算法。

4.1 优化传感器：通过改进传感器的结构和材料，提高传感器的敏感度和动态范围，使得传感器能够更好地适应雾霾天气的拍摄需求。

4.2 优化相机设备：通过改进相机的成像系统和图像处理算法，提高相机在雾霾天气下的成像效果和可见度。

4.3 图像复原算法：通过对雾霾天气退化图像进行复原和修复，恢复图像中的细节和色彩，提高图像的质量和可见度。

雾天条件下图像的恢复研究的开题报告文献综述：雾天天气对图像的影响十分显著，会使图像变得模糊、失真、色彩偏差严重，给人类的视觉观感以及计算机视觉算法的准确性带来了很大的影响。

因此，对于雾天条件下图像的恢复的研究一直是计算机视觉、图像处理领域的热点问题之一。

近年来，国内外学者对于雾天条件下图像恢复的算法进行了广泛的研究。

研究结果可以分为两种主要的方向：一种是基于图像退化模型的图像去雾算法，另一种则是基于深度学习的图像去雾算法。

1. 基于图像退化模型的图像去雾算法通过建立雾天天气的图像退化模型，来恢复图像的清晰度。

其中，常见的模型为简单的线性模型，即将雾天图像分解为雾图像和场景图像两个部分，从而将去雾过程简化为去除雾图像的过程。

对于雾图像的去除又可分为以下几种方式：（1）固有图像分解法固有图像分解（intrinsic image decomposition）可以将雾图像分解为固有图像和雾图像两部分，进而提取雾图像的深度信息，并基于深度信息来进行图像去雾处理。

（2）暗通道先验法暗通道先验法（dark channel prior）是一种基于物理学原理的去雾算法，该算法基于“任何天空区域上的像素在某种颜色通道上至少有一个值非常小”，从而提出了类似“暗通道”的概念，并以此来推理出雾世界中的深度信息。

（3）多尺度分解法多尺度分解法是将图像进行多尺度分解，并使用多尺度信息来辅助图像去雾处理。

该方法被广泛应用于加速去雾算法的运算速度，同时在增加去雾的效果上也有很好的表现。

2. 基于深度学习的图像去雾算法深度学习在图像去雾中发挥了非常重要的作用。

可以通过构建深度学习模型来进行雾天图像的恢复。

其中，更为流行的是针对图像去雾的卷积神经网络（CNN），其可以直接学习图像的高层次特征，并在反卷积的过程中恢复出原始图像。

研究内容：本论文主要是针对雾天条件下图像的恢复研究，并基于此设计出一组基于深度学习的图像去雾算法。

具体的研究内容如下：1. 对雾天天气下的图像恢复技术深入研究，包括基于图像退化模型的图像去雾算法以及基于深度学习的图像去雾算法。

摘要相对于传统光学成像与测量技术来说，偏振成像与偏振测量技术是一种新型的光学探测技术，该技术将偏振测量与图像处理相结合，通过测量物体光波的偏振态（Stokes矢量）或目标对偏振态的调制（Mueller矩阵）信息，可以有效解决传统光学在目标探测和识别领域无法解决的问题，弥补探测效果受环境制约较大的不足，并取得高对比度的探测图像。

在本篇论文中，我们主要研究在水下复杂环境中偏振图像的复原技术，以提升图像的质量和效果。

本文第一部分从各种复杂环境对人眼和机器视觉以及目标探测和识别的影响出发，阐述了本课题的研究背景和意义；介绍了散射介质环境中图像复原方法在国内外的研究进展以及不足，简要概括了主要的两种图像复原手段，偏振差分去雾和水下圆偏振光在强散射介质中的研究。

最后总结了本文研究的主要内容。

在第二部分讨论了偏振光的分析方法以及从偏振光学的基本理论出发，介绍了光的偏振现象以及基本物理概念。

在此基础之上，分析讨论了不同结构的偏振成像系统和各种偏振参量的测量方法。

在第三部分首先讨论了传统偏振去雾的物理模型，并概述了现有的基于偏振成像的水下图像复原方法的局限性，且基于此模型搭建了水下偏振成像系统。

考虑被探测目标物体的不同偏振特性的影响，提出了一种基于水下透过率校正的偏振图像复原方法，对水下散射介质环境中物体反射光进行复原。

在第四部分讨论了在主动照明实验条件下，成像视场中光照的不均匀分布将导致在场景中粒子散射光的偏振度在全空间上的不均匀分布。

基于成像视场中光照的不均匀性提出了一种在散射环境中非均匀光场下的偏振图像复原方法，考虑并利用光场非均匀性造成的后向散射光偏振度在空间分布不均的影响，通过对背景区域后向散射光偏振度的三维拟合得到全空间内后向散射光偏振度的分布，进而通过进一步计算得到复原后的去雾图像。

在第五部分讨论了在强散射介质环境中，圆偏振光比线偏振光在散射介质中具有更好的“偏振记忆”能力。

并基于圆偏振光的这种“偏振记忆”能力，提出了一种基于圆偏振光和线偏振光联合图像复原方法，进一步提高强散射介质环境下的偏振图像复原质量。

雾天降质图像清晰度恢复技术研究【摘要】雾霾天气的情况下，在户外获取的场景图像对比度信息丢失，严重影响了户外计算机视觉系统的工作质量。

通过图像去雾处理技术处理雾化的图像，增加雾天情况下户外场景的对比度非常重要。

本文围绕先验暗原色去雾方法开展研究，针对图像去雾的实时性要求，以及颜色失真问题作了以下处理：将图像从RGB颜色空间转换到YUV颜色空间进行处理;使用Guide Filter代替抠图法处理透射率t值图。

经过实验对比，证明优化后的去雾方法能有效获得清晰地图像，并且缩短了图像处理的时间，提高去雾图像的质量，满足了图像去雾的实时性要求。

【关键词】暗原色去雾;大气散射模型; guide滤波器;YUV1.引言随着人类社会步入信息时代，人们对于对信息的采集以及信息的提取有了更大的需求，其中图像作为信息的以一种载体有着更加直观的作用。

近些年来，极端天气频发。

在雨、雾、雪等恶劣天气下，户外获得的图像会受到复杂天气的影响。

而其中雾，霾天气是较常遇到的天气，这种天气时空中有大量的悬浮颗粒，由于这些微粒对光线的散射、吸收等作用，使得大气的能见度降低，造成了雾天拍摄的图像质量大大降低，图像的清晰对和对比度受影响，最终直接导致了图像中细节被遮盖，图像信息无法正常提取。

因此雾天条件下，图像处理技术对雾化图像的处理，还原原始的无雾图像，方便与图像信息的提取，使得计算机视觉系统能够在恶劣天气下也能正常提取图像信息，降低天气对计算机视觉系统的不利影响，这无疑具有十分重要的理论和实际应用价值。

2.大气散射理论及退化模型有雾天气条件下在户外进行取景时，户外场景会受到雾气的影响，导致传感器获得的图像清晰度不高，获得的图像不可靠，影响了计算机视觉系统在雾天情况下的可靠、稳定工作。

2.1 大气的散射图片质量下降从本质上来说，是由于场景的反射光线在进入传感器的传播过程中，光线与大气中的气溶胶系统的微粒相遇，发生交互作用，使得光线的传播方向及能量发生变化并在空间中以一定规律重新分布的结果。