数字图像处理课程设计--图像去雾

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1、 1 课程设计报告 课设题目：课设题目： 图像去雾图像去雾 学学 院：院： 电子与信息工程学院电子与信息工程学院 专专 业：业： 班班 级：级： 姓姓 名：名： 学学 号：号： 指导教师：指导教师： 20132013 年年 1212 月月 8 8 日日 2 目 录 一. 课程设计任务 . 3 二. 课程设计原理及设计方案 . 4 三. 课程设计的步骤和结果 . 8 四. 课程设计总结 . 11 五. 设计体会 . 12 六. 参考文献 . 13 - 3 - 3 一. 课程设计任务 由于大气的散射作用，雾天的大气退化图像具有对比度低、景物不清晰 的特点，给交通系统及户外视觉系统的应用带来严重的影

2、响。但由于成像系统 聚焦模糊、拍摄场景存在相对运动以及雾天等不利环境，使得最终获取的图像 往往无法使用。为了解决这一问题，设计图像复原处理软件。 要求完成功能： 1、 采用直方图均衡化方法增强雾天模糊图像，并比较增强前后的图像 和直方图； 2、 查阅文献，分析雾天图像退化因素，设计一种图像复原方法，对比 该复原图像与原始图像以及直方图均衡化后的图像； 3、 设计软件界面 - 4 - 4 二. 课程设计原理及设计方案 2.设计原理 由于图像中存在噪声等干扰，使得图像模糊不清。可以采用图像增强的 方法对原图像处理，使图像变得清晰。而直方图均衡化是一种常用的图像增强 的方法。图像模糊，其图像的像素分

3、布不均匀，采用直方图均衡化的方法使其 图像像素分布均匀，从而达到均衡像素分布增强图像的目的。 2.1 直方图均衡化 对于连续图像，设 r 和 s 分别表示被增强图像和变换后图像的灰度。为了简 单，在下面的讨论中，假定所有像素的灰度已被归一化了，就是说，当 时， 表示黑色；当 时，表示白色；变换函数 与原图像概率密度函数 之间的关系 为： 0 ( )( )( ) r r sTrpr d r 01r （1） 式中：r 为积分变量。式（1）的右边可以看作是 r 的累积分布函数 （CDF） ，因为 CDF 是 r 的函数，并单调地从 0 增加到 1，所以这一变换函数 满足了前面所述的关于 在 内单值单

4、调增加，对于 ，有 的两个条件。 由于累积分布函数是 r 的函数，并且单调的从 0 增加到 1，所以这个变换 函数满足对式（1）中的 r 求导，则： ( ) r ds Pr dr （2） 再把结果带入式： 1 11 () ( )( )( )( )( )( ) srrr rTs drddr PsPrprTsprTs dsdsds 则得 11 ()() 11 ( )( )( )( )1 /( ) srrr rTsrTs r drd psprprpr dsdsdsdrpr （3） 由以上推到可见，变换后的变量 s 的定义域内的概率密度是均匀分布的。 - 5 - 5 由此可见，用 r 累积分布函数作为

5、变换函数可产生一幅灰度级分布具有均匀概 率密度的图像。其结果扩展了像素取值的动态范围。 上面的修正方法是以连续随机变量为基础进行讨论的。为了对图像进行 数字处理，必须引入离散形式的公式。当灰度级是离散值的时候，可用频数近 似代替概率值，即： () k rk n pr N ( 01 k r 0,1, 2,k ,L-1)（4） 式中，L 是灰度级数； 是取第 k 级灰度值的概率； 是在图像中出现第 k 级灰度的次数；N 是图像中像素数。 通常把为得到均匀直方图的图像增强技术叫做直方图均衡化处理或直方 图线性化处理。式（1）的直方图均衡化累积分布函数的离散形式可由式（5） 表示： 00 ()() k

6、k j kkrj ii n sTrpr N (01 j r， 0,1, 2,k ,L-1) （5） 其反变换为 1 () kk rTs （6） 2.2 HIS 彩色模型下的图像增强 在图像处理及显示的过程中，为了能正确的使用颜色模型，需要建立颜 色模型。颜色模型是三维颜色空间中的一个可见光集，它包含某个颜色域的所 有模型。常见的颜色模型有 RGB,HSV,NTSC,HISr 等，各颜色模型之间可通过 公式进行相互转换。 HSIHue-Saturation-Intensity(Lightness),HSI 或 HSL颜色模型用 H、S、 I 三参数描述颜色特性，其中 H 定义颜色的波长，称为色调；S 表示颜色的深 浅程度，称为饱和度；I 表示强度或亮度 当人观察一个彩色物体时，用色调、饱和度、亮度来描述物体的颜色。 - 6