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摘 要

由于大气的散射，降低了对比度和可见度，在这种环境中拍摄的图像在很大程度上降低了质量。雾导致图像苍白以及低对比度。雾霾为一种大气现象，其凝结核为灰尘，悬浮在空气中的烟、灰尘等物质是其核心物质，所以会使图像的精确度与清晰度降低。它不仅影响可视性，而且影响图像的处理和众多计算机视觉算法的实现。室外图像通常会被雾霾降低，导致明显的灰色或蓝色色调，从而降低可见度。在现有的雾霾消除方法中，有效的方法在计算上复杂并且存储密集。在本文中，我们引入了一种高效的消雾方法来清除输入图像中的雾。根据估计的传输或深度图，此过程重新建立模糊或模糊的图像。我们引入了暗通道优先算法，这对于清除退化的图像是有益的。我们消除模糊图像中的雾，从而改善图像的特征和属性。最后，我们通过这种技术实现去雾得到去雾的图像。

关键字：图像去雾，暗通道先验，颜色通道，大气散射

Design and Implementation of haze removal Method Based on Dark Channel Prior

Abstract

Due to the scattering of the atmosphere, the contrast and visibility are reduced, and the images taken in this environment greatly reduce the quality. Fog causes pale images and low contrast. Haze is an atmospheric phenomenon. Dust is used as a condensation core, and the core substance is smoke, dust, and other substances suspended in the air, which will reduce the clarity and accuracy of the image. It not only affects the visibility, but also affects the image processing and the realization of many computer vision algorithms. Outdoor images are often reduced by haze, resulting in a noticeable gray or blue hue, which reduces visibility. In existing smog elimination methods, effective methods are computationally complex and memory-intensive. In this article, we propose an efficient mist elimination method to remove fog from the input image. Based on the estimated transmission or depth map, this process re-creates a blurred or blurred image. We have proposed a dark channel priority method, which is useful for removing degraded images. We eliminate fog in the blurred image, thereby improving the image's characteristics and attributes. Finally, we use this technique to achieve a fog-free image of the fog.

Keywords: image defogging, dark channel prior, color channel, atmospheric scattering

目录

摘要 I

Abstract II

目录 III

第一章 绪 论 1

1.1引言 1

1.2 课题研究背景与意义 1

1.3课题的研究现状 1

1.3.1基于图像增强理论的去雾方法 2

1.3.2基于雾天成像物理模型的图像复原方法 2

1.4 本文的主要内容及结构安排 3

第二章 图像去雾的原理 4

2.1 雾的形成 4

2.2 大气散射模型 4

2.3 图像评价指标 6

2.3.1 主观的评价指标 6

2.3.2 客观的评价指标 6

第三章 基于暗通道先验理论的图像去雾方法 8

3.1暗通道先验理论 8

3.2大气光值的估计 9

3.3透射率估计 10

3.4透射率的优化 11

3.4.1 软抠图技术 11

3.4.2指导滤波 11

3.5图像复原 12

3．6实验分析 13

3.7 实验环境 14

3.7.1 实验平台 14

3.7.2 Python语言介绍 14

第四章结论和展望 15

4.1论文总结 15

4.2工作展望 15

参 考 文 献 16

致谢 18

第一章 绪 论

1.1引言

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