【摘 要】
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由于雾霾天气的出现,对成像设备造成了极大的影响,空气中微小颗粒的出现对自然光线产生吸收和散射的影响,光束的传输途径会受此影响发生改变,造成拍摄的图像画面模糊不清,图像颜色偏差严重和图像包含有用信息减少等现象。因此对雾霾天气下所获得的图像进行清晰化处理是计算机视觉领域待解决的关键性问题。本文主要探讨雾霾天气下单幅图像及视频图像的清晰化方法。针对雾霾天气对视频图像视觉效果的影响,引起视频图像的画面失真
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由于雾霾天气的出现,对成像设备造成了极大的影响,空气中微小颗粒的出现对自然光线产生吸收和散射的影响,光束的传输途径会受此影响发生改变,造成拍摄的图像画面模糊不清,图像颜色偏差严重和图像包含有用信息减少等现象。因此对雾霾天气下所获得的图像进行清晰化处理是计算机视觉领域待解决的关键性问题。本文主要探讨雾霾天气下单幅图像及视频图像的清晰化方法。针对雾霾天气对视频图像视觉效果的影响,引起视频图像的画面失真、图像质量降低、清晰度模糊,为了还原真实自然色彩的图像,本文提出了基于HSI颜色空间及四元数的雾霾图像增强和基于光流阈值的四元数雾霾视频图像清晰化处理方法,解决了传统方法在视频图像增强中偏离自然色并提高了算法的实时性。本文主要从以下三方面开展了研究工作:（1）基于HSI颜色空间及四元数的雾霾图像增强。本文提出了基于HSI颜色空间及四元数的雾霾图像增强方法。首先将采用RGB颜色空间模型表示的图像直接转化成用HSI颜色空间模型表示,并对用HSI颜色模型表示的图像的每一个像素点用纯四元数的形式表示,构造H、S、I三分量模板,对雾霾图像采用四元数模板进行平滑操作。对图像两边、左边和右边分别进行卷积,并将左卷积和右卷积的处理结果相加,那么所得到的向量部分会被抵消掉,而最终只留下标量部分,并且所得标量是单一卷积的2倍。将图像作为一个整体进行处理,避免了在RGB颜色空间下分通道处理对颜色的损失。（2）基于光流阈值的四元数雾霾视频图像处理。对视频图像的清晰化处理是建立在单幅图像清晰化处理的基础之上,在t时刻提取第t帧的图像,从t+1时刻图像的特征跟踪到t+n时刻,提取第t+n帧的图像,计算出第t帧和第t+n帧图像的光流值,对得到的光流值做差得到光流阈值,将得到的光流阈值和给定的阈值做比较,若大于等于给定的阈值,取光流阈值中间帧图像,将第t帧、中间帧和第t+n帧图像采用本文所提出的基于HSI颜色空间及四元数的雾霾图像增强方法进行处理,最后将处理的单帧视频序列合成整体视频输出。（3）通过MATLAB仿真实验,将本文所提算法与现有典型图像增强算法做比较,从均方误差、峰值信噪比、结构相似性、对比度和信息熵等方面进行质量评价,通过主观展现和客观性分析,证明本文所提算法对雾霾天气下的视频图像有较好清晰化处理效果,验证了本文所提算法的有效性和先进性。
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