【摘 要】
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光在大气中传输时会受到大气中悬浮介质的吸收和散射作用,导致大气散射环境中成像的图像模糊不清、目标物难以辨认。图像去雾技术在目标探测与识别、道路交通监测等军事、民事活动中有着广泛的应用。针对大气散射环境中获取图像严重退化的问题,本文提出了一种基于RGB颜色空间椭球模型的去雾算法,通过在RGB颜色空间建立椭球模型描述雾天图像的像素灰度值的聚集状态,以此估计雾天图像的传输函数并复原目标图像。开展雾天图像
【基金项目】
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图像与信息处理研究室承担的国家自然科学基金（No.61571177）；
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光在大气中传输时会受到大气中悬浮介质的吸收和散射作用,导致大气散射环境中成像的图像模糊不清、目标物难以辨认。图像去雾技术在目标探测与识别、道路交通监测等军事、民事活动中有着广泛的应用。针对大气散射环境中获取图像严重退化的问题,本文提出了一种基于RGB颜色空间椭球模型的去雾算法,通过在RGB颜色空间建立椭球模型描述雾天图像的像素灰度值的聚集状态,以此估计雾天图像的传输函数并复原目标图像。开展雾天图像数据获取实验,以实验数据的复原结果验证本文算法的有效性和正确性。本文的主要研究内容如下:（1）针对滤波等方法估计传输函数不准带来雾天图像复原结果失真的问题,本文分析雾天图像像素灰度值在RGB颜色空间中分布的一般规律,以把握雾天图像的像素灰度值的一般统计特性。利用RGB颜色空间中的椭球模型描述雾天图像像素灰度值分布状态,求解椭球模型以估计雾天图像的传输函数。基于RGB颜色空间椭球模型的去雾算法在探测目标、提升细节等方面更具优势。（2）开展了雾天环境中目标图像成像和去雾实验。通过普通工业相机和偏振相机分别获取单幅雾天图像和偏振雾天图像。利用本文算法对单幅雾天图像进行去雾,以获得单幅雾天图像雾霾遮挡下的清晰场景;将本文算法与偏振成像技术相结合,以实现本文算法对雾天偏振图像进行去雾。开展单幅雾天图像和偏振雾天图像去雾实验,获得相应的去雾实验结果。（3）针对本文算法的单幅雾天图像去雾结果和偏振雾天图像去雾结果,通过主观评价和客观评价相结合的方法对本文算法复原结果和其余算法复原结果进行对比,以分析本文算法复原结果在对比度和清晰度等方面的优缺点。
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