摘 要

在有雾的天气下拍摄出来的图像具有内容模糊，对比度较低，颜色会发生退化等缺点，拍摄出来的图像在大多数情况下是看不太清楚图像中的景物的，这对于图像在某些领域比如说高速公路图像监测系统、航空事业、遥感监测等方面的应用有很大的影响。所以对于图像的去雾在现实中是由很大的研究意义的。

本次设计研究图像去雾的原理和算法，重点研究基于Retinex理论的图像去雾算法。首先研究了两种比较常用的图像的去雾的算法，同态滤波算法和直方图均衡化算法，通过查阅资料了解到了每种算法的原理，根据原理写出每种算法的程序通过MATLAB软件运行，用运行出来的结果来分析比较每种算法的优点和缺点。其中重点研究了基于Retinex理论的相关算法，其中研究了全局Retinex算法、局部Retinex算法和小波域Retinex算法的相关原理和它们的优缺点。

关键词：图像去雾，直方图均衡化，Retinex理论

Abstract

Haze weather conditions so as to obtain the image, the image is not clear, the phenomenon of color distortion and so on some image degradation, directly influence the exertion of the visual system. Therefore, in order to effectively improve the atomization quality of the image, reduce the haze caused by outdoor weather conditions such as imaging system, the influence of the haze image effectively it is necessary to deal with the fog.

In this paper, the principle and method of image de fog are studied, and the image de - fog method based on Retinex theory is studied in this paper. Firstly, the common methods of image de fog algorithm are studied: image filtering,histogram equalization, wavelet transform,through consulting the data to understand the principle of each algorithm,according to the principle of each algorithm to write the program for the experiment,the experimental results are used to analyze the advantages and disadvantages of each algorithm.Then, it focuses on the Retinex algorithm, including the overall situation Retinex algorithm, the local Retinex algorithm and the wavelet domain Retinex algorithm.

Key words: Image to fog, histogram, Retinex

目录

第1章 绪论 1

1.1 研究的背景与意义 1

1.2 国内外研究现状 1

1.2.1 图像增强算法 1

1.2.2 基于大气退化物理模型的方法 2

1.3 本文工作 3

第2章 图像去雾算法研究 4

2.1 直方图均衡化法 4

2.2 同态滤波法 5

第3章 基于Retinex去雾研究 8

3.1 基于全局Retinex的图像去雾 8

3.2 基于局部Retinex的图像去雾 10

3.2.1 局部Retinex理论 10

3.2.2 局部Retinex图像去雾算法流程 11

3.2.3 局部Retinex算法分析 12

3.3 小波域Retinex图像去雾 15

3.4 实验图像比较及结果分析 16

第4章 总结与展望 19

4.1 总结 19

4.2 展望 20

参考文献 21

附录 22

致谢 26

第1章 绪论

1.1 研究的背景与意义

雾是大自然中的一种比较常见的现象，它能让自然中事物的能见度降低，所以在雾天下拍摄出来的图像内容会比较模糊不清，这对我们对户外图像的采集和处理有着非常严重的影响，让我们拍摄出来的图像无法达到要求。所以，对于这种由大自然而导致的图像质量下降，我们对其展开的相关研究具有很重要的意义。

在如今这个计算机技术快速发展的时代，计算机技术的计算速度越来越快，关于图像处理的一些系统的价格也在不断地下降，图像处理技术和计算机视觉在快速的发展，室外视觉系统的研究和应用在迅速的发展。图像处理技术在科学和工程领域也有广泛的应用，为了保证视觉系统的正常工作，使系统适应各种气候条件是必要的，雾天下的图像的对比度和颜色会被降解，使系统不能正常工作。

所以，对于如何让在雾这种恶劣环境中发生退化的图像变得清晰，如何对这种图像进行复原的研究有很重要的实际意义。本次论文对于如何让雾天的景物变得清晰进行了研究和讨论，让雾天的图像变得清晰这种图像处理技术也许会对其他恶劣天气下的图像变清晰的图像处理技术技术有着一些促进作用，所以这方面的技术研究有很可观的发展前景，图像处理技术将来也会应用于更多的领域。

1.2 国内外研究现状

本次设计的题目是基于Retinex理论的图像去雾，主要是研究关于图像去雾的算法。就目前来说，研究者们提出了很多关于图像去雾的相关算法，大致上可以分为下面两类^[1]：第一类是比较常规的基于图像增强的去雾算法，这类算法从图像处理的角度来提高图像的视觉效果和对比度，从而达到图像去雾的要求。这类算法的缺点是没有考虑到有雾的时候大自然中的大气对图像所产生的影响，从而在处理后得到的结果不会很理想。

第二类是基于大气退化物理模型的图像去雾算法，这类算法主要是从雾的形成原因开始研究的，用从原始图像上得到的一部分数据和信息来求出图像退化的物理模型所需要的参数，然后把获得的参数代入模型的逆过程来还原理想的图像。

从最近的一段时间以来，研究者们对于上面所说的两类图像去雾算法的研究有着很大的进展，现在对于基于Retinex理论的图像去雾算法也有越来越多的研究者开始研究相关的去雾算法，下问对上述所提到的算法做了一些简要的原理介绍。

1.2.1 图像增强算法

在基于图像增强的去雾算法中，主要介绍了直方图均衡化算法和同态滤波算法这两种算法。

1）直方图均衡化算法^[2-4]