【正文】 etinex 是一種描述顏色不變性的模型，它具有動(dòng)態(tài)范圍壓縮和顏色不變性的特點(diǎn)，對(duì)由于光照不均而引起的低對(duì)比度彩色圖像具有很好的增強(qiáng)效果 。 3 ) 小波方法 。 大部分文獻(xiàn)在進(jìn)行去霧算法對(duì)比時(shí)均以直方圖均衡化的去霧效果作為參照［ 1 － 4］ 。 由于霧天下場(chǎng)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(chǎng)景相對(duì)簡單時(shí)，不失為一種有效的途徑 。 對(duì)于每一類方法，按照去霧方法的相似性進(jìn)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(qiáng)方法分為全局化的圖像增強(qiáng)方法和局部化的圖像增強(qiáng)方法 。 2． 圖像去霧技術(shù)分類 目前對(duì)于霧天圖像的處理方法主要分為兩類 : 霧天圖像增強(qiáng)和霧天圖像復(fù) 原 。 文獻(xiàn)綜述 1． 引言 近年來，隨著計(jì)算機(jī)軟硬件技術(shù)的不斷發(fā)展，對(duì)有霧天氣圖像的景物影像進(jìn)行去霧處理已經(jīng)成為可能，這反過來又對(duì)去霧圖像的清晰度和真實(shí)感提出了新的要求 。 2．開題報(bào)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(shí)交給指導(dǎo)教師簽署意見。此報(bào)告應(yīng)在指導(dǎo)教師指導(dǎo)下，由學(xué)生在畢業(yè)設(shè)計(jì) 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。 畢 業(yè) 設(shè) 計(jì) 開 題 報(bào) 告 1．文獻(xiàn)綜述：結(jié)合畢業(yè)設(shè)計(jì) 課題情況，根據(jù)所查閱的文獻(xiàn)資料，每人撰寫 2500 字 以上 的文獻(xiàn)綜述，文后應(yīng)列出所查閱的文獻(xiàn)資料。 本文即在分析和借鑒了若干計(jì)算機(jī)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(duì)圖像去霧技術(shù)進(jìn)行了綜述性的介紹，并給出了這一領(lǐng)域的最新研究進(jìn)展 。 這種方法針對(duì)性強(qiáng)，得到的去霧效果自然，一般不會(huì)有信息損失，處理的關(guān)鍵點(diǎn)是模型中參數(shù)的估計(jì) 。 基于圖像處理的霧天圖像增強(qiáng) 全局化的圖像增強(qiáng)方法 全局化的霧天圖像增強(qiáng)方法是指對(duì)灰度值的調(diào)整是由整幅霧天圖像的統(tǒng)計(jì)信息決定的，與被調(diào)整點(diǎn)所處的區(qū)域無關(guān) 。 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(dòng)態(tài)范圍從而達(dá)到增強(qiáng)霧天圖像整體對(duì)比度的效果 。 該方法及其推廣在 彩色圖像增強(qiáng)方面得到了廣泛的應(yīng)用［ 5］ 。 4) Retinex 算法 。 5) 曲波變換 。 該方法的原理是 : 首先通過對(duì)大氣調(diào)制傳遞函數(shù)的預(yù)測(cè)，近似估計(jì)大氣對(duì)圖像質(zhì)量的退化過程 。 局部化的圖像增強(qiáng)方法 對(duì)于上述全局化的圖像增強(qiáng)方法而言，由于此類方法是對(duì)整幅圖像進(jìn)行操作，而且在確定變換或轉(zhuǎn)移函數(shù)時(shí)是基于整個(gè)圖像的統(tǒng)計(jì)量 。 1) 局部直方圖均衡化方法［ 11 － 13］，也稱塊重疊直方圖均衡化，是一種標(biāo)準(zhǔn)的自適應(yīng)直方圖均衡化方法 ( Adaptive Histogram Equalization， AHE) 。 在此基礎(chǔ)上， Stark 等人建立了廣義局部直方圖均衡化的數(shù)學(xué)描述，并通過對(duì)參數(shù) 的調(diào)整很好地實(shí)現(xiàn)了對(duì)均衡化圖像效果的控制 。 該算法將霧天圖像轉(zhuǎn)換到 HIS 色彩空間中進(jìn)行處理 。 該算法通過計(jì)算并比較局部標(biāo)準(zhǔn)方差的大小來判斷局部圖像的增強(qiáng)程度，然后以灰度均值為基準(zhǔn)進(jìn)行局部灰度拉伸 。 因此在某些對(duì)圖像的色彩清晰度和對(duì)比度有較高要求的場(chǎng)合，采用偏微分方程的圖像去霧方法得到了廣泛的應(yīng)用［ 17］ 。 同時(shí)利用用戶提供的簡單附加信息消除恢復(fù)中的不確定性，實(shí)現(xiàn)僅從一幅降質(zhì)圖像的去霧恢復(fù) 。 實(shí)踐表明，該算法可以有效提高霧天降質(zhì)圖像的對(duì) 比度，視覺效果改善明顯 。 一類是假設(shè)場(chǎng)景深度信息已知的方法 。 Narasimhan 等人從多個(gè)不同角度對(duì)提取場(chǎng)景深度信息的方法進(jìn)行了研究 。 通過交互式景深估計(jì)算法以及已知的 3D 模型來獲取場(chǎng)景點(diǎn)深度［ 26］，例如 Kopf 方法即是利用已知的 3D 模型獲取景深，從而復(fù)原 霧天圖像［ 27］ 。 但以上幾種提取場(chǎng)景深度的方法也存在著一定的局限性，比如利用偏振光的方法只能應(yīng)用于大氣散射程度較弱的薄霧，而不適于大霧天氣 。 在這方面的早期工作是由 Tan 等人完成的［ 29］ 。 為了解決以上幾種方法的問題，何愷明等人最近提出了基于暗原色的單一圖像去霧技術(shù)［ 31］ 。 根據(jù)這一規(guī)律，只需按霧氣濃度局部修復(fù)圖像各部分的顏色，就能有效地達(dá)到很好的去霧效果，但當(dāng)場(chǎng)景目標(biāo)的亮度與大氣光相似時(shí)，暗原色先驗(yàn)信息將失效 。 3． 圖像去霧效果的客觀評(píng)估標(biāo)準(zhǔn) 圖像去霧中有 待進(jìn)一步研究的問題還很多，特別是圖像去霧效果的客觀 、 定量評(píng)價(jià)問題尚未得到很好解決 。 該方法根據(jù)由 Jourlin 和 Pinoli 所提出的對(duì)數(shù)圖像處理 ( Logarithmic Image Processing， LIP) 模型，采用原有霧圖 像與去霧圖像的新可見邊集合數(shù)目比 、 平均梯度比和黑色像素點(diǎn)所占圖像大小百分比三個(gè)指標(biāo)，從不同角度客觀評(píng)價(jià)圖像的去霧效果 。 e 和 r 值越大， σ 值越小，去霧效果越好 。 表 1 幾種典型去霧方法的性能比較 ( 圖像大小 576 768) 類別 去霧方法名稱 運(yùn)行時(shí)間 / s e r σ /% 基于圖像處理 直方圖均衡化 8． 547 0 0． 48 1． 15 0． 20 的霧天圖像 小波變換 1． 563 0 0． 13 1． 02 3． 06 增強(qiáng)方法 多尺度 Retinex 211． 891 0 1． 09 1． 23 0． 77 基于物理模型 文獻(xiàn) ［ 27］ 方法 需人工參與 0． 35 1． 12 1． 05 的霧天圖像 文獻(xiàn) ［ 29］ 方法 527． 562 7 1． 71 1． 40 0． 76 復(fù)原方法 文獻(xiàn) ［ 30］ 方法 64． 953 8 0． 23 1． 09 1． 05 文獻(xiàn) ［ 31］ 方法 32． 153 5 0． 80 1． 27 0． 30 由表 2 可以看出，就算法運(yùn)行時(shí)間而言，在增強(qiáng)方法中運(yùn)行時(shí)間最短的是小波變換，而在復(fù)原算法中所需時(shí)間最短的則是文獻(xiàn)［ 31］方法 。 從圖 2 的視覺效果中也可以證 實(shí)以上規(guī)律，但不難發(fā)現(xiàn)文獻(xiàn)［ 29］方法盡管 e 和 r 值較大，其去霧圖像的顏色卻顯得過于飽和，且有光暈偽影出現(xiàn) 。 基于圖像處理的圖像增強(qiáng)方法具有對(duì)比度提高顯著 、 圖像細(xì)節(jié)突出 、 視覺效果明顯的特點(diǎn)，該方法已經(jīng)在實(shí)踐中獲得了廣泛的應(yīng)用 。 從圖像處理學(xué)角度提出的增強(qiáng)方法和基于物理模型的復(fù)原 方法雖然均能改善霧天降質(zhì)圖像的質(zhì)量，然而這些方法都沒有考慮到降質(zhì)圖像固有的模糊屬性 。 2) 對(duì)霧天視頻進(jìn)行去霧處理 。 因此，研究高效的去霧算法處理霧