數(shù)字圖像處理課程設(shè)計(jì)(圖像去霧)

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1、 數(shù)字圖像處理 課設(shè)題目： 圖像去霧 學(xué) 院： 信息與電氣工程學(xué)院 專 業(yè)： 電子信息工程 班 級： 姓 名： 學(xué) 號： 指導(dǎo)教師： 哈爾濱工業(yè)大學(xué)（威海） 年 月 日 目 錄 一. 課程設(shè)計(jì)任務(wù) 1 二. 課程設(shè)計(jì)原理及設(shè)計(jì)方案 2 三. 課程設(shè)計(jì)的步驟和結(jié)果 3 四. 課程設(shè)計(jì)總結(jié) 4 五. 設(shè)計(jì)體會(huì) 5 六. 參考文獻(xiàn) 6

2、 一. 課程設(shè)計(jì)任務(wù) 由于大氣的散射作用，霧天的大氣退化圖像具有對比度低、景物不清晰的特點(diǎn)，給交通系統(tǒng)及戶外視覺系統(tǒng)的應(yīng)用帶來嚴(yán)重的影響。但由于成像系統(tǒng)聚焦模糊、拍攝場景存在相對運(yùn)動(dòng)以及霧天等不利環(huán)境，使得最終獲取的圖像往往無法使用。為了解決這一問題，設(shè)計(jì)圖像復(fù)原處理軟件。 要求完成功能： 1、 采用直方圖均衡化方法增強(qiáng)霧天模糊圖像，并比較增強(qiáng)前后的圖像和直方圖； 2、 查閱文獻(xiàn)，分析霧天圖像退化因素，設(shè)計(jì)一種圖像復(fù)原方法，對比該復(fù)原圖像與原始圖像以及直方圖均衡化后的圖像； 3、 設(shè)計(jì)軟件界面 二. 課程設(shè)計(jì)原理及設(shè)計(jì)方案 2.1 設(shè)計(jì)原

3、理 在霧、霾等天氣條件下, 大氣中懸浮的大量微小水滴、氣溶膠的散射作用導(dǎo)致捕獲的圖像嚴(yán)重降質(zhì),隨著物體到成像設(shè)備的距離增大, 大氣粒子的散射作用對成像的影響逐漸增加. 這種影響主要由兩個(gè)散射過程造成: 1) 物體表面的反射光在到達(dá)成像設(shè)備的過程中, 由于大氣粒子的散射而發(fā)生衰減;2) 自然光因大氣粒子散射而進(jìn)入成像設(shè)備參與成像. 它們的共同作用造成捕獲的圖像對比度、飽和度降低, 以及色調(diào)偏移, 不僅影響圖像的視覺效果, 而且影響圖像分析和理解的性能. 在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域中, 常用大氣散射模型來描述霧、霾天氣條件下場景的成像過程.Narasimhan 等給出霧、霾天氣條件下單色大

4、氣散射模型(Monochrome atmospheric scat-tering model), 即窄波段攝像機(jī)所拍攝的圖像灰度值可表示為 （1） 式中, x 為空間坐標(biāo), A 表示天空亮度(Skylight), ρ為場景反照率, d 為場景的景深, β為大氣反射系數(shù)。圖像去霧的過程就是根據(jù)獲得的有降質(zhì)的圖像，即 I（x）來推算出ρ的過程。 但由于該物理模型包含3 個(gè)未知參數(shù), 從本質(zhì)上講, 這是一個(gè)病態(tài)反問題. 在只有單幅圖像的條件下，我們可以考慮用假設(shè)以及推算的方式使其中的幾個(gè)量固定，然后求解。 2.2 設(shè)計(jì)方案 2.

5、2.1 白平衡 WP (White point) 算法, 也稱為Max-RGB 算法, 利用R、G、B 顏色分量的最大值來估計(jì)光照的顏色。我們用天空亮度A來取代最大值。對于A，如果直接用圖像中最亮的灰度估計(jì)的話會(huì)受到高亮噪聲或白色物體的干擾，因此我們首先對圖像顏色分量進(jìn)行最小濾波，然后選擇閥值為0.99，大于此值的認(rèn)定為天空區(qū)域，然后取平均值為我們估計(jì)的天空亮度A。然后方程（1）變?yōu)? （2） 2.2.2 估計(jì)大氣耗散函數(shù) 為了簡化（2），我們設(shè)則 （2）變?yōu)? （3） V（x）稱為

6、大氣耗散函數(shù)。根據(jù)（3）容易發(fā)現(xiàn)V（x）滿足0

7、方圖均衡化處理 三. 課程設(shè)計(jì)的步驟和結(jié)果 3.1原圖像與直方圖 global im; global orig; [filename, pathname]=uigetfile([*.jpg],insert image); im=[pathname filename]; orig = imread(im); Q = rgb2gray(orig); figure; subplot(1, 2, 1); imshow(orig); title(原圖像) subp

8、lot(1, 2, 2); imhist(Q, 64); title(原圖像直方圖) 3.2原圖像與均衡后圖像 global orig; global U; I = rgb2hsv(orig); H = I(:,:,1); S = I(:,:,2); V = I(:,:,3); M = histeq(S); % 對飽和度直方圖均衡化 N = histeq(V); % 對亮度直方圖均衡化 U = hsv2rgb(H, M, N); figure; subplot(2, 2, 1); imshow(orig); title(原圖像) subplot(2, 2, 2)

9、; imshow(U); title(均衡后圖像) Q = rgb2gray(orig); W = rgb2gray(U); subplot(2, 2, 3); imhist(Q, 64); title(原圖像直方圖) subplot(2, 2, 4); imhist(W, 64); title(均衡變換后的直方圖) 3.3原圖與去霧圖像對比 global im; im1=double(imread(im))/255.0; sv=2*floor(max(size(im1))/25)+1; res=visibresto1(im1,sv,0.95,-1); figure;

10、imshow([im1, res],[0,1]); 四. 課程設(shè)計(jì)總結(jié) 首先，由于本方法是基于單幅圖像輸入來進(jìn)行去霧處理，因此無法像多幅圖像條件下那樣綜合同一場景的不同降質(zhì)條件來估算天空亮度，因此難免會(huì)存在偏差。而且白平衡過程是對整幅圖像進(jìn)行的，這樣對于簡單場景（天空與景物有明顯的分界）來說誤差較小，但對于存在很多細(xì)節(jié)的圖像（如茂盛的樹木，天空也景物難以區(qū)分）以及場景中有很多白色景物時(shí)，會(huì)在邊緣出現(xiàn)模糊。 其次，本方法使用的是變形的中值濾波器來估算大氣耗散函數(shù)，而中值濾波器雖然能較好的保持邊緣，但對于直角以及線這樣的細(xì)節(jié)的處理存在固有缺陷，因此當(dāng)場景中存在這樣的景物（如高樓、車輛等

11、），處理后的圖像會(huì)在景物的邊緣出現(xiàn)明顯的模糊。 五. 設(shè)計(jì)體會(huì) 在本次課程設(shè)計(jì)過程中，收獲頗豐。 首先，這次實(shí)踐讓我又重新溫習(xí)了一遍數(shù)字圖像處理課程的相關(guān)知識，并在此過程中對所學(xué)知識進(jìn)行了一次檢驗(yàn)，加深了度數(shù)字圖像處理這門課程的理解，讓我深感數(shù)字圖像處理這門課程的博大精深。 然后，通過本次課程設(shè)計(jì)的體驗(yàn)，提高了綜合運(yùn)用數(shù)字圖像處理各方面知識的能力，并從中發(fā)現(xiàn)了自己的許多不足之處，有待提高。 最后，通過對matlab這個(gè)工具軟件的運(yùn)用，我又掌握了它的一些功能，這對我以后的學(xué)習(xí)和工作是一個(gè)莫大的幫助。 六. 參考文獻(xiàn) [1]數(shù)字圖像

12、處理（第二版） 岡薩雷斯 電子工業(yè)出版社 [2]基于物理模型的單幅圖像快速去霧方法 禹晶、李大鵬、廖慶敏 自動(dòng)化學(xué)報(bào) [3]Fast Visibility Restoration from a Single Color or Gray Level Image Jean-Philippe Tarel、Nicolas Hautiere IEEE 課程設(shè)計(jì)成績評定表 設(shè)計(jì)上機(jī)驗(yàn)收成績表 姓名 學(xué)號 課題名稱

13、 序號 驗(yàn)收項(xiàng)目 分值 得分 1 設(shè)計(jì)內(nèi)容合理、目的明確 10分 2 實(shí)現(xiàn)了課程設(shè)計(jì)的基本要求，演示結(jié)果正確 50分 3 對課程設(shè)計(jì)中所涉及的知識理解正確 10分 4 方案正確，在基本要求基礎(chǔ)上有改進(jìn)、創(chuàng)新 20分 5 界面設(shè)計(jì)合理、美觀 10分 總分 100分 課程設(shè)計(jì)總評分成績表 評 定 項(xiàng) 目 分值 評分成績 1 設(shè)計(jì)上機(jī)驗(yàn)收成績、答辯 60% 2 設(shè)計(jì)報(bào)告的規(guī)范化、參考文獻(xiàn)充分 30% 3 平時(shí)成績 10% 總分 附：實(shí)驗(yàn)用圖