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基于同态滤波的图像去雾方法本科00950329本科毕业设计（论文）题目：基于同态滤波的图像去雾方法I基于同态滤波的图像去雾方法摘要在雾霭等天气条件下获得的图像，模糊不清、颜色失真，影响视觉效果。
因此有必要对图像进行去雾研究。
图像去雾是通过一定的手段去除图像中雾的干扰，达到快速有效的去雾和清晰度恢复的作用，从而得到高质量的图像。
图像去雾的方法众多，同态滤波是一种在频域中进行的图像对比度增强和压缩图像亮度范围的特殊滤波方法。
这种方法能减少低频并增加高频，即尽量保留低频中的灰度级（保存图像原貌），又锐化细节，从而达到去雾的效果。
本文把基于同态滤波的去雾算法，与全局均衡化的图像去雾算法等方法进行对比，借鉴其他算法的优点，优化同态滤波算法，使图像去雾效果更加理想。
实验结果表明，同态滤波能较好的锐化细节，同时保持原图概况。
若要使图片达到更好的清晰度，需结合多种算法，叠加运行。
关键词：图像去雾；图像增强；同态滤波；直方图均衡化I IImage defog method based on themethod of image filterin AbstractThe image obtained in bad weather conditions such as fog, blur, color distortion, visual effects.Therefore, it is necessary to study images defogging.Images defogging is through a certain means of removing fog interference and achieve rapid recovery of fog and clarity of role, resulting in high quality images.Homomorphic filtering is an image in the frequency domain of contrast enhancement and special filtering method of image brightness range, homomorphic filtering can reduce the frequency and increase the frequency, that is, try to keep the low frequency of gray levels (save the original image) and sharpen details, so as to achieve the effect of fog.This fog based on homomorphic filtering method, and global equalization algorithm for images defogging method compares the advantages of other algorithms, optimizing the homomorphic filter algorithm, making the image to fog effect is more ideal. Experimental results show that the homomorphic filtering can be used to sharpen detail, while keeping the original profile. To make the image better definition, should be combined with a variety of algorithms, stacking operation.I I IKey words: image, image enhancement, image enhancement, image enhancement, image enhancement, histogram equalization.目录1 引言 (1)1.1 课题研究的背景和意义 (1)1.2 图像去雾的研究历史和发展现状 (2)1.3 本文主要研究内容和结构安排 (3)1.3.1 本文主要研究内容 (3)1.3.2 本文结构安排 (3)2 图像去雾概述 (5)2.1 图像去雾的概念 (5)2.2 图像去雾的分类 (5)2.2.1 基于物理模型的方法 (6)2.2.2 基于非物理模型的方法 (8)2.3 图像去雾的应用 (12)3 基于同态滤波的图像去雾方法 (13)3.1 同态滤波概念与定义 (13)3.2 同态滤波的原理 (13)I V3.3 同态滤波的操作的基本流程 (13)4 实验结果 (18)4.1 灰度版 (18)4.2 彩色版 (20)4.3 实验结果分析与评价 (22)5 评价与改进 (24)5.1直方图 (24)5.2暗通道 (26)5.3改进 (29)5.3.1红外处理 (29)5.3.2 红外与同态滤波结合优化 (29)5.3.3实验结果图 (30)结论 (31)致谢 (33)参考文献 (34)附录 (37)外文资料翻译及原文 (48)V1 引言图像去雾是图像处理中一个不可缺少的环节，在遥感、航拍、水下图像分析、户外视频、日常照片、处理等诸多方面有着广泛应用。
图像去雾技术研究进展近年来，随着计算机视觉和图像处理技术的不断发展，图像去雾成为研究的热点之一。
图像去雾技术是指通过研究图像中存在的雾气信息，利用算法和数学模型将图像中的雾气去除或减弱，从而提高图像的质量和清晰度。
图像去雾技术对于许多应用场景具有重要意义。
在计算机视觉和图像处理领域，如果图像中存在大量的雾气，会导致图像的细节模糊、对比度降低甚至失真，影响图像的可视化效果。
在航空、无人机摄影、遥感等领域中，由于物体与观测者之间存在大气散射现象，会导致图像中存在雾气，减弱图像的信息传递和视觉效果。
最早的图像去雾方法是基于物理模型的方法，例如通过对大气散射过程的建模，采用气象学原理来估计雾气的影响。
这种方法虽然能够一定程度上去除图像中的雾气，但对于复杂的场景和不同的光照条件下的图像处理效果有限。
随后的研究中，出现了基于暗通道先验的图像去雾方法。
该方法利用了天空区域在雾气影响下的特定属性，即图像中的暗通道。
暗通道是指在单一光源照射下，图像中任意一点的RGB通道中最小值的集合。
通过对暗通道的分析和处理，可以估计出图像中存在雾气的程度，并进行去雾处理。
这种方法在一定程度上能够取得较好的去雾效果，尤其在自然风光和室外场景中表现突出。
随着深度学习技术的兴起，基于卷积神经网络的图像去雾方法也得到了广泛应用。
通过利用深度学习模型，可以学习图像中雾气和景物之间的映射关系，从而更准确地去除图像中的雾气。
这类方法通过大量的训练数据和优化算法，能够实现更高质量的图像去雾效果。
除了上述方法外，还有一些新兴的图像去雾技术受到了研究者们的关注。
例如，基于双边滤波的图像去雾方法，通过对图像进行双边滤波处理，同时考虑像素之间的距离和相似度，可以有效地去除图像中的雾气。
此外，使用波束分解和多尺度分析的图像去雾方法也在研究中取得了一定的进展。
然而，图像去雾技术仍然存在一些挑战和局限性。
首先，雾气对图像的影响程度和分布方式较为复杂，不同的光照条件、气象条件以及物体和雾气之间的距离都会对去雾效果产生影响。
图像去雾方法和评价及其应用研究摘要：图像去雾是图像处理领域的研究热点之一，它对于提高图像质量和视觉效果具有重要意义。
本文综述了图像去雾方面的方法和评价指标，并分析了其在实际应用中的研究进展和挑战。
一、引言近年来，随着人们对图像质量的要求越来越高，图像去雾成为了一个备受关注的研究领域。
在许多视觉应用中，如无人驾驶、视频监控以及无人机图像采集等领域，由于气象条件和环境影响导致的图像模糊和低对比度问题会严重影响图像的可视化效果和解释能力。
因此，如何提高图像的视觉质量和图像信息的提取能力就成为了当前研究的一个热点。
二、图像去雾方法1. 基于暗通道先验的图像去雾方法：该方法通过估计图像中的暗通道来逆向推导出雾气密度信息，进而优化图像的传输模型，从而实现去雾效果。
2. 基于物体边缘和传输模型的图像去雾方法：该方法通过在图像中检测物体边缘的方式来估计传输模型，然后通过传输模型对图像进行去雾处理。
3. 基于统计学的图像去雾方法：该方法通过统计图像的颜色和纹理信息来估计雾气密度和传输模型，从而实现去雾效果。
4. 基于深度学习的图像去雾方法：近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于深度学习的图像去雾方法也得到了广泛应用。
这种方法通过训练深度卷积神经网络来识别和去除图像中的雾气。
三、图像去雾评价指标1. 视觉质量评价指标：图像去雾的视觉质量评价指标主要包括图像对比度、细节保留和自然度等方面的评价。
2. 物理上的评价指标：图像去雾的物理上的评价指标主要包括图像清晰度、失真度和色彩准确度等方面的评价。
四、图像去雾的应用研究1. 视频监控系统中的图像去雾应用研究：对于视频监控系统来说，由于天气和灰尘等因素的影响，监控图像往往模糊且不清晰。
图像去雾技术的应用可以大大提高监控图像的质量，从而增强监控效果。
2. 无人驾驶系统中的图像去雾应用研究：无人驾驶系统对于图像的清晰度和对比度要求较高，尤其是在恶劣天气条件下。
图像去雾技术可以有效解决这个问题，提高无人驾驶系统的安全性和稳定性。
基于同态滤波的图像去雾方法本科00950329本科毕业设计（论文）题目：基于同态滤波的图像去雾方法I基于同态滤波的图像去雾方法摘要在雾霭等天气条件下获得的图像，模糊不清、颜色失真，影响视觉效果。
因此有必要对图像进行去雾研究。
图像去雾是通过一定的手段去除图像中雾的干扰，达到快速有效的去雾和清晰度恢复的作用，从而得到高质量的图像。
图像去雾的方法众多，同态滤波是一种在频域中进行的图像对比度增强和压缩图像亮度范围的特殊滤波方法。
这种方法能减少低频并增加高频，即尽量保留低频中的灰度级（保存图像原貌），又锐化细节，从而达到去雾的效果。
本文把基于同态滤波的去雾算法，与全局均衡化的图像去雾算法等方法进行对比，借鉴其他算法的优点，优化同态滤波算法，使图像去雾效果更加理想。
实验结果表明，同态滤波能较好的锐化细节，同时保持原图概况。
若要使图片达到更好的清晰度，需结合多种算法，叠加运行。
关键词：图像去雾；图像增强；同态滤波；直方图均衡化I IImage defog method based on themethod of image filterin AbstractThe image obtained in bad weather conditions such as fog, blur, color distortion, visual effects.Therefore, it is necessary to study images defogging.Images defogging is through a certain means of removing fog interference and achieve rapid recovery of fog and clarity of role, resulting in high quality images.Homomorphic filtering is an image in the frequency domain of contrast enhancement and special filtering method of image brightness range, homomorphic filtering can reduce the frequency and increase the frequency, that is, try to keep the low frequency of gray levels (save the original image) and sharpen details, so as to achieve the effect of fog.This fog based on homomorphic filtering method, and global equalization algorithm for images defogging method compares the advantages of other algorithms, optimizing the homomorphic filter algorithm, making the image to fog effect is more ideal. Experimental results show that the homomorphic filtering can be used to sharpen detail, while keeping the original profile. To make the image better definition, should be combined with a variety of algorithms, stacking operation.I I IKey words: image, image enhancement, image enhancement, image enhancement, image enhancement, histogram equalization.目录1 引言 (1)1.1 课题研究的背景和意义 (1)1.2 图像去雾的研究历史和发展现状 (2)1.3 本文主要研究内容和结构安排 (3)1.3.1 本文主要研究内容 (3)1.3.2 本文结构安排 (3)2 图像去雾概述 (5)2.1 图像去雾的概念 (5)2.2 图像去雾的分类 (5)2.2.1 基于物理模型的方法 (6)2.2.2 基于非物理模型的方法 (8)2.3 图像去雾的应用 (12)3 基于同态滤波的图像去雾方法 (13)3.1 同态滤波概念与定义 (13)3.2 同态滤波的原理 (13)I V3.3 同态滤波的操作的基本流程 (13)4 实验结果 (18)4.1 灰度版 (18)4.2 彩色版 (20)4.3 实验结果分析与评价 (22)5 评价与改进 (24)5.1直方图 (24)5.2暗通道 (26)5.3改进 (29)5.3.1红外处理 (29)5.3.2 红外与同态滤波结合优化 (29)5.3.3实验结果图 (30)结论 (31)致谢 (33)参考文献 (34)附录 (37)外文资料翻译及原文 (48)V1 引言图像去雾是图像处理中一个不可缺少的环节，在遥感、航拍、水下图像分析、户外视频、日常照片、处理等诸多方面有着广泛应用。
基于深度学习的图像去雾算法研究与应用图像去雾是一项旨在消除图像中由于光在大气中的散射和吸收产生的雾霾效应的技术。
这项技术在很多领域都有着广泛的应用，例如自动驾驶、航空航天、医学图像处理等领域。
在传统的图像去雾方法中，需要通过手动选择雾密度参数和模型来估计雾的程度，然后对图像进行去雾处理。
这些传统的方法往往不能很好地适应不同场景下的不同雾霾情况，且处理效果也不够理想。
而基于深度学习的图像去雾方法则通过对大量的图像进行学习和调整雾的参数以及模型来提高去雾的效果，成为当前最为有效的图像去雾技术之一。
基于深度学习的图像去雾算法可以分为单幅图像去雾和深度图像去雾两种。
单幅图像去雾是将具有雾霾效应的图像直接输入到神经网络中进行学习，然后输出去雾后的图像。
而深度图像去雾则是利用激光雷达或者双目相机等设备获取场景中的深度信息，通过融合深度信息和图像信息来进行去雾处理。
其中，基于深度学习的单幅图像去雾在实际应用中更加普遍，下面重点对其进行介绍。
基于深度学习的单幅图像去雾算法主要包括基于传统神经网络架构和基于生成对抗网络（GAN）的方法两种。
基于传统神经网络架构的方法，通常是将具有雾霾效应的图像输入到两个神经网络中，一个是估计雾的密度和深度的网络，另一个是用于去雾的网络。
这种方法常用的神经网络模型有ResNet、U-Net、MobileNet等。
以U-Net为例，其网络架构包括一个下采样模块和一个上采样模块。
下采样模块利用卷积和池化等操作对原始图像进行分解，提取低级特征。
上采样模块则使用反卷积和可跳跃连接（skip connections）等操作，将低级特征与高级特征进行组合，生成最终的去雾图像。
这种方法的优点是简单易懂，且不需要预训练的模型参数。
基于生成对抗网络（GAN）的方法利用两个深度卷积网络，一个是生成器网络，一个是判别器网络，共同完成去雾处理。
生成器网络将具有雾霾效应的图像作为输入，通过学习雾的参数和去除雾的信息，从而生成清晰的图像。
图像去雾算法及其应用研究图像去雾算法及其应用研究近年来，随着计算机视觉和图像处理技术的飞速发展，图像去雾成为了一个备受关注的研究领域。
在许多实际应用中，由于天气或环境条件的限制，往往会出现雾霾影响到图像的清晰度和质量，这给许多图像相关的任务带来了挑战。
而图像去雾算法的发展就是为了解决这一问题。
图像去雾算法的目标是恢复出原始图像中被雾遮挡的信息，使得图像更加清晰、自然。
传统的图像去雾算法主要基于物理模型和传统图像处理方法，例如暗通道先验、快速线性化等等。
这些算法一般采用先验知识，通过统计和分析图像的属性，来修复被雾遮挡的像素点。
然而，由于其依赖于先验信息，这些算法的效果往往有一定的局限性，无法处理一些复杂的场景。
近年来，随着深度学习技术的兴起，图像去雾算法也开始使用深度学习方法来解决这一问题。
深度学习是一种基于人工神经网络的强大机器学习技术，它通过大量的数据和强大的计算能力，能够从输入数据中学习到图像的特征和规律。
在图像去雾领域，深度学习算法通过训练大量的带有雾的图像数据集，来学习图像中被雾遮挡的信息，从而实现图像去雾的目标。
深度学习算法在图像去雾领域取得了一些令人瞩目的成果。
相比于传统的图像去雾算法，深度学习算法能够更准确地恢复出被雾遮挡的信息，同时保持图像的自然性和真实感。
这得益于深度学习算法的强大的学习和表示能力，它能够从大量的数据中学习到更加复杂的特征和规律，从而提高图像去雾的效果。
除了在恢复图像质量方面的应用，图像去雾算法还可以在许多实际场景中发挥重要作用。
例如，在自动驾驶领域，图像去雾算法可以帮助车辆识别和理解路况，提高行车安全性。
在航空航天领域，图像去雾算法可以提高卫星图像的分辨率和准确度，辅助决策和资源管理。
在监控和安防领域，图像去雾算法可以提高视频监控的清晰度和可见性，提高安全性和效率。
尽管目前图像去雾算法取得了一些重要的进展，但仍然存在一些挑战和问题需要解决。
例如，在复杂的场景中，传统算法和深度学习算法仍然存在一定的局限性，无法处理一些极端情况。
PS软件中如何应用图像自动去雾功能在图像处理领域，图像去雾是一项常见且重要的任务。
特别是在一些有雾的场景拍摄的照片，往往会影响其清晰度和色彩表现。
而 PS 软件提供了强大的工具和功能，能够帮助我们有效地实现图像自动去雾。
接下来，就让我们一起来探索一下在 PS 软件中如何应用图像自动去雾功能。
首先，打开 PS 软件并导入需要去雾的图像。
在菜单栏中，找到“滤镜”选项。
在“滤镜”菜单下，有一个“Camera Raw 滤镜”，这是我们实现图像自动去雾的关键工具。
点击“Camera Raw 滤镜”后，会弹出一个新的窗口。
在这个窗口的右侧，有一系列的调整选项。
其中，与去雾相关的主要是“基本”选项卡中的一些参数。
我们先来看看“对比度”参数。
增加对比度可以增强图像中亮部和暗部的差异，从而在一定程度上改善有雾图像的朦胧感。
适当提高对比度，可以让图像看起来更加清晰和锐利。
“高光”和“阴影”参数也对去雾有重要作用。
有雾的图像通常会导致高光部分过亮，阴影部分过暗且细节丢失。
通过调整这两个参数，可以恢复图像中高光和阴影部分的细节，使得图像更加平衡和自然。
“白色”和“黑色”参数则用于调整图像的最亮和最暗部分。
合理地调整这两个参数，可以扩展图像的动态范围，增强整体的层次感。
接下来是“清晰度”参数。
提高清晰度可以增强图像的纹理和细节，对于去雾效果有着显著的影响。
但要注意，过度增加清晰度可能会导致图像出现噪点或不自然的效果，所以需要根据图像的实际情况进行适度调整。
“去除薄雾”选项是专门用于去雾的功能。
将滑块向右移动，可以逐渐去除图像中的雾气。
这个功能会综合调整图像的对比度、饱和度等参数，以达到去雾的效果。
在调整“去除薄雾”参数时，可以实时观察图像的变化，找到最合适的去雾程度。
除了上述参数外，“饱和度”和“自然饱和度”也可以根据需要进行微调。
一般来说，有雾的图像饱和度会较低，适当增加饱和度可以让图像的色彩更加鲜艳和生动。
但同样要注意不要过度，以免导致色彩失真。
