【正文】 畢業(yè)設(shè)計開題報告 題 目： 圖像去霧 技術(shù)研究 學(xué) 院： 電氣 信息學(xué)院 專 業(yè)： 電子信息工程 學(xué)生姓名： 劉梁 學(xué) 號： 202001030224 指導(dǎo) 老 師： 張可為 2020 年 3 月 21 日 開題報告填寫要求 1．開題報 告（含“文獻綜述”）作為畢業(yè)設(shè)計 答辯委員會對學(xué)生答辯資格審查的 依據(jù)材料之一。此報告應(yīng)在指導(dǎo)教師指導(dǎo)下，由學(xué)生在畢業(yè)設(shè)計 工作前期內(nèi)完成，經(jīng)指導(dǎo)教師簽署意見及所在專業(yè)審查后生效。 2．開題報告內(nèi)容必須用黑墨水筆工整書寫或按此電子文檔標(biāo)準(zhǔn)格式（可從教務(wù)處網(wǎng)頁上下載）打印，禁止打印在其它紙上后剪貼，完成后應(yīng)及時交給指導(dǎo)教師簽署意見。 3．“文獻綜述”應(yīng)按論文的格式成文，并直接書寫（或打?。┰诒鹃_題報告第一欄目內(nèi)，學(xué)生寫文獻綜述的參考文獻應(yīng)不少于 10 篇（不包括辭典、手冊），其中至少應(yīng)包括 1 篇外文資料；對于重要的參考文 獻應(yīng)附原件復(fù)印件，作為附件裝訂在開題報告的最后。 4．統(tǒng)一用 A4 紙，并裝訂單獨成冊，隨《畢業(yè)設(shè)計說明書》等資料裝入文件袋中。 畢 業(yè) 設(shè) 計 開 題 報 告 1．文獻綜述：結(jié)合畢業(yè)設(shè)計 課題情況，根據(jù)所查閱的文獻資料，每人撰寫 2500 字 以上 的文獻綜述，文后應(yīng)列出所查閱的文獻資料。 文獻綜述 1． 引言 近年來，隨著計算機軟硬件技術(shù)的不斷發(fā)展，對有霧天氣圖像的景物影像進行去霧處理已經(jīng)成為可能，這反過來又對去霧圖像的清晰度和真實感提出了新的要求 。 在霧天情況下，由于場景的能見度 降低，圖像中目標(biāo)對比度和顏色等特征被衰減，致使室外視頻系統(tǒng)無法正常工作，因此需要在視頻圖像中消除霧氣對場景圖像的影響 。 事實上，圖像去霧一直是計算機視覺領(lǐng)域研究的重要內(nèi)容，其主要應(yīng)用是視頻監(jiān)控 、 地形勘測和自動駕駛等領(lǐng)域，因此，自動性和實時性就成為了這些研究關(guān)注的重點 。 本文即在分析和借鑒了若干計算機視覺領(lǐng)域的研究成果的基礎(chǔ)上，從圖像處理和物理模型的研究角度，對圖像去霧技術(shù)進行了綜述性的介紹，并給出了這一領(lǐng)域的最新研究進展 。 2． 圖像去霧技術(shù)分類 目前對于霧天圖像的處理方法主要分為兩類 : 霧天圖像增強和霧天圖像復(fù) 原 。 霧天圖像的增強方法不考慮圖像降質(zhì)原因，適用范圍廣，能有效地提高霧天圖像的對比度，突出圖像的細節(jié)，改善圖像的視覺效果，但對于突出部分的信息可能會造成一定損失 。 霧天圖像復(fù)原是研究霧天圖像降質(zhì)的物理過程，并建立霧天退化模型，反演退化過程，補償退化過程造成的失真，以便獲得未經(jīng)干擾退化的無霧圖像或無霧圖像的 最優(yōu)估計值，從而改善霧天圖像質(zhì)量 。 這種方法針對性強，得到的去霧效果自然，一般不會有信息損失，處理的關(guān)鍵點是模型中參數(shù)的估計 。 對于每一類方法，按照去霧方法的相似性進一步歸納為不同的子類方法 : 基于圖像處理的霧天 圖像增強方法分為全局化的圖像增強方法和局部化的圖像增強方法 。 基于物理模型的霧天圖像復(fù)原方法則包括基于偏微分方程的霧天圖像復(fù)原 、 基于深度關(guān)系的霧天圖像復(fù)原和基于先驗信息的霧天圖像復(fù)原 。 圖 1 詳細描述了這種分類層次 。 基于圖像處理的霧天圖像增強 全局化的圖像增強方法 全局化的霧天圖像增強方法是指對灰度值的調(diào)整是由整幅霧天圖像的統(tǒng)計信息決定的，與被調(diào)整點所處的區(qū)域無關(guān) 。 由于霧天下場景的退化程度與其深度相關(guān)，而一幅圖往往包含復(fù)雜的深度信息，所以全局化的處理方法往往不能得到理想的效果，但當(dāng)霧天 圖像的場景相對簡單時，不失為一種有效的途徑 。 典型的全局化霧天圖像增強方法主要有 6 種 。 1) 全局直方圖均衡化算法 。 該方法的基本思想是把有霧圖像的直方圖變換為均勻分布的形式，這樣就增加了像素灰度值的動態(tài)范圍從而達到增強霧天圖像整體對比度的效果 。 大部分文獻在進行去霧算法對比時均以直方圖均衡化的去霧效果作為參照［ 1 － 4］ 。 2) 同態(tài)濾波算法 。 該算法是一種把頻率過濾和灰度變換相結(jié)合的圖像增強處理方法，也是一種把照明反射模型作為頻域處理的基礎(chǔ)，利用壓縮亮度范圍和增強對比度來改善圖像質(zhì)量的處理技術(shù) 。 該方法及其推廣在 彩色圖像增強方面得到了廣泛的應(yīng)用［ 5］ 。 3 ) 小波方法 。 小波與多尺度分析在對比度增強上的應(yīng)用取得了很大進展 。 例如，在多個尺度上對霧天圖像的細節(jié)進行均衡化［ 6］，對圖像的細節(jié)有很好的銳化作用 。 4) Retinex 算法 。 Retinex 是一種描述顏色不變性的模型，它具有動態(tài)范圍壓縮和顏色不變性的特點，對由于光照不均而引起的低對比度彩色圖像具有很好的增強效果 。 近年來受到研究者的很大關(guān)注，包括單尺度 Retinex 算法( SingleScale Retinex， SSR ) 和多尺度 Retinex 算法 ( MultiScale Retinex， MSR) 的應(yīng)用都取得了很大的成功 。 芮義斌等人根據(jù) Retinex 理論及 MSR 算法，采用正態(tài)截取拉伸對有霧圖像進行處理，取得了較好的圖像去薄霧效果［ 7］ 。 5) 曲波變換 。 曲波是一種在小波變換基礎(chǔ)上發(fā)展起來的新的多尺度分析方法，由于它特別適合于各向異性奇異性特征的信號處理，因此能夠很好地彌補小波變換在圖像的曲線邊緣增強方面的局限性 。 Brian Eriksson 利用曲波變換的優(yōu)勢，采用基于曲波的消失點檢測對霧天圖像進行了自動去霧處理［ 8］ 。 6) 基于大氣調(diào)制傳遞函數(shù) ( Atmospherical Modulation TransferFunction， MTF) 增強霧天圖像 。 該方法的原理是 : 首先通過對大氣調(diào)制傳遞函數(shù)的預(yù)測，近似估計大氣對圖像質(zhì)量的退化過程 。 當(dāng)?shù)玫较闰炐畔r，通過預(yù)測公式計算出相應(yīng)的湍流調(diào)制傳遞函數(shù)和氣溶膠調(diào)制傳遞函數(shù)，再由前兩者的乘積得到總的大氣調(diào)制傳遞函數(shù) 。 然后利用大氣調(diào)制傳遞函數(shù)在頻域內(nèi)對天氣退化圖像進行復(fù)原，并對戶外景物圖像中由大氣調(diào)制傳遞函數(shù)造成的衰減進行補償 。 文獻［ 9 － 10］均是采用大氣調(diào)制傳遞函數(shù)對天氣退化圖像進行清晰化處理 。 局部化的圖像增強方法 對于上述全局化的圖像增強方法而言，由于此類方法是對整幅圖像進行操作，而且在確定變換或轉(zhuǎn)移函數(shù)時是基于整個圖像的統(tǒng)計量 。 而在實際應(yīng)用中常常需要對圖像某些局部區(qū)域的細節(jié)進行增強，但這些局部區(qū)域內(nèi)的像素數(shù)量相對于整幅圖的像素數(shù)量往往較小，在參與整幅圖的計算時其影響常被忽略掉，并且從整幅圖像得到的函數(shù)也不能保證這些所關(guān)心的局部區(qū)域得到所需的增強效果 。 因此，需要