图像去雾学术规范

1、图形图像图形图像 处理领域处理领域 学术规范 姓名：李景明 学号：2017021285 导师：候国家 专业：计算机技术 CONTENTS 绪论 本论 结论 学术规范 1 2 3 4 PART ONE 绪论 PART ONE 绪论 本科专业为计算机科学与技术， 学习的专业课比较杂乱，软件、 硬件、网络方向的相关课程都有 开设，编程语言也学习了很多种， C、C+、JAVA等等，但每种都算 不上熟练，基础的课程也已经忘 记了大半，所以有太多的只是要 不断去巩固、学习。预计在研究 生阶段能够发表一篇论文、申请 软件著作权并能够在一些项目中 得到锻炼。 自我评价 感兴趣的领域 在图像处理的课上看到了一副

2、有噪声不 清晰的图片经过一个数学公式的改进之 后，输出效果得到了很大的提升，也让 我对图像处理领域产生了兴趣。 PART ONE 绪论 图像处理研究与应用现状 目前，国内外对图像处理领域的研究主要在 以下几个方面： 1.计算机视觉： 机器人视觉作为智能机器人的重要感觉器官， 主要进行三维景物理解和识别，是目前研究 之中的开放话题。主要用于军事侦察、危险 环境的自主机器人、 邮政、医院和家庭服务 的智能机器人、装配线工件识 别定位、太空 机器人的自动操作等。 PART ONE 绪论 2.虚拟现实： 虚拟现实是指由于计算机实时生成一个虚拟的三 维空间。目前，虚拟现实随着计算机软硬件技术 的提高，虚

3、拟现实系统将会受到很大重视并将迅 速的发展。通过采用数据手套及在机器人身上的 摄像机，人们可以真实感受机器人所处的环境， 并且能够操纵机器人。另外，网上虚拟现实也是 一个研究重点。 PART ONE 绪论 3.三维重建： 将原来二维的东西通过三维来展现早已成为时代的发展 趋势。如地图方面对三维电子地图的应用；军事方面， 利用电子沙盘可实现任意角度旋转、放大缩小，水平、 垂直等方向上的距离的计算。另外，两点之间的障碍物、 剖面轮廓等也能被直观显示。除此之外，还能模拟飞行 路线等。所有这些为指挥作战带来了极大的方便。如何 在计算机中对场景进行快速、有效的重建，不仅仅是基 于上面所提到的优势促使人类

4、去研究实践，而事实上它 一直以来都是计算机视觉研究领域的热点和难点，也是 数字图像处理的发展趋势之一。 PART ONE 绪论 4.图像压缩、分割、识别算法的研究： 图像理解虽然在理论方法研究上已取得 不少的进展，但它本身是一个比较难的 研究领域，存在不少困难，正因为如此， 图像处理理论和技术受到各界的广泛重 视，当前图像处理面临的主要任务是研 究新的处理方法、构造新的处理系统， 开拓更广泛的应用领域。比如，针对各 种类型图像开发专业压缩算法、图像分 割算法、图像识别算法。尤其是对小波 变换、模糊数学等的研究。 PART ONE 绪论 准备从事的研究方向 随着工业的发展以及对气候的影响，雾霾越

5、来越成为一种 常见的天气现象，这对户外应用的监控系统的画面品质造 成很大的影响。所以对已有的图像进行相关的去雾处理的 需求慢慢显现出来。 PART TWO 本论 PART TWO 本论 图像处理体系架构 图像处理技术一般也分为两大类：模拟图像 处理和数字图像处理。 图像处理中有两种最重要的语言： c/c+和matlab。 它们各有优点：c/c+比较适合大型的 工程，效率较高，而且容易转成硬件语 言，是工业界的默认语言之一。而 matlab实现起来比较方便，适用于算法 的快速验证，而且matlab有成熟的工具 箱可以使用，比如图像处理工具箱，信 号处理工具箱。它们有一个共同的特点： 开源的资源非

6、常多。 模拟图像处理包括光学处理(利用透镜)和电子处 理，如照相、遥感图像处理、电视信号处理等。 模拟图像处理的特点是速度快，一般为实时处理， 理论上讲可达到光速，并可同时并行处理。电视 图像是模拟信号处理的典型例子.模拟图像处理 的缺点是精度较差，灵活性差，很难有判断能力 和非线性处理能力。 PART TWO 本论 数字图像处理一般都用计算机处理或实时的硬件处理，因 此也称之为计算机图像处理。其优点是处理精度高，处理 内容丰富，可进行复杂的非线性处理，有灵活的变通能力. 其缺点是处理速度，特别是进行复杂的处理更是如此。一 般情况下处理静止画面居多，如果实时处理一般精度的数 字图像需要具有10

7、0MIPS的处理能力；其次是分辨率及精 度尚有一定限制，如一般精度图像是5125128bit，分 辨率高的可达2048204812bit，如果精度及分辨率再 高，所需处理时间将显著地增加。 PART TWO 本论 熟悉C+/C/OpenCV/Matlab开发语 言,主要是有较强的C+/C图像处理编程 能力，还要求具备良好的代码与文档风 格. 01 必须掌握图形处理的开发与研究,熟悉图 像处理的各种算法, ，结合不同应用， 还需要自然语言处理知识。另外，要有 优秀的数学功底 02 保持一个良好的人际关系，对于我们的 工作生活都是很有帮助的04 优秀的英文写作技能，英语口语流利。 主要是能读懂英文

8、技术文档，在研究院 还需要写论文，公司更需要写技术文档， 所以平时得多积累专业词汇。 03 图像处理人才能力结构 PART TWO 本论 图像去雾的知识体系 数字图像 基础知识 数字图像 存储显示 图像变换 形态学图 像处理 图像边缘 检测 图像增强 和复原 图像压缩 图像分割 图像特征提 取与匹配 图像识别 卷积 梯度和Sobel 导数 拉普拉斯变换 Canny算子 霍夫变换 重映射 几何操作 傅里叶变换 余弦变换 平滑处理 膨胀与腐蚀 开操作与闭 操作 漫水填充法 尺寸调整 图像金字塔 阈值化 空间域增 强处理 频率域增 强处理 PART TWO 本论 图像去雾的学习规划 认真学好研究生期

9、间的课程，在此基础 上多动手操作、实现出一些课程中出现 的问题，甚至解决一些尚未解决的问题， 用好VS、Matlab、OpenCV等工具， 学好C+，还要向机器学习等前沿领域 靠拢。 能够对图像处理熟练的使用Matlab 等工具，图像处理方面的模型、算法， 写一篇论文，做一个能够通过不同算 法处理图片的软件，申请到软件著作 权甚至通过一些努力与创新申请专利。 PART TWO 本论本论 自动基于多幅图像或用户交互的方法，受到场景、天气或成像设备等限制；而智能交通、视频 监控等应用要求算法从单幅图像数据本身出发，并自动执行。 1 户外应用的场景、环境复杂多样，要求算法不仅适应不同能见度的雾、霾等

10、天气及晴朗天气条 件，而且适应各种不同景深的场景。 2 实时作为计算机视觉的初级阶段，算法应具备实时性，才能适应实际应用的需求。基于物理模 型的方法通常使用最优化方法估计模型参数，这必然增大了计算复杂度和时间开销。而在非物 理 型的方法中，部分算法能够满足实时性的要求，但是，其性能达不到要求。 3 图像去雾的难点 PART TWO 本论本论 图像去雾的前景 随着工业的发展以及对气候的影响，雾霾越来越成为一种常见的天气现象，这对户 外应用的监控系统的画面品质造成很大的影响。 而去雾技术能从多个角度提升视频监控的质量，因此，从应用场景来看，去雾技术 可用于多种户外场合，如可应用于安防监控领域，能够

11、大大提高现有监控系统在雾 天恶劣天气下的性能；可应用于公路交通监控领域，可以避免监控摄像头看不清监 控对象、造成在关键时刻失效的后果；还可以应用于遥感图像处理以及军事科技等 领域。 PART THREE 结论 PART THREE 结论结论 这是一个跨学科的前沿性课题，具有广阔的应用前景，近几年来已经成为计算机视觉和图像处理 领域研究的热点问题之一，吸引了国内外很多研究人员的兴趣。该技术主要应用于计算机视觉的 初级阶段，是目标检测与跟踪、目标分类与识别、目标行为分析与理解等中、高级阶段的基础。 PART THREE 结论结论 对图像去雾算法的研究一直是一个热点，根据去雾算法所需的参照条件主要分为两大类：一类 是多幅图像的去雾，另一类是基于单幅图像的去雾方法。 多幅图像的去雾方法 单幅图像的去雾方法 暗通道先验算法 对去雾有一定效果，但 在实际操作中，条件参 数过于复杂，不具有广 泛适用性。 此算法旨在以增强对比度的方 式提高图片的清晰度。但是没 有从去雾的物理模型进行分析， 使恢复后的图像颜色过饱和， 景深突变跳跃时会产生Halo效 应，不能精确反映场景的实际 情况 由于暗通道先验只适用于 无天空背景的有雾图像， 对含有天空的有雾图像， 天空区域对大气光A的求 取有一定的影响