直方图去雾增强

基于直方图均衡的图像去雾算法研究姓名：XXX学号：xxxxxxxx专业：xxxxxxx指导老师：xxxxx?????实践目的及意义视频监控系统框图现今社会是一个高度复杂的人口密集型社会，人们的活动方式越来越多样、活动范围越来越大，由此面临的突发事件、异常事件等不安全因素也越来越多。视频监控系统在解决这些问题时可以发挥积极的作用，因此随着社会的发展，它的需求和规模会越来越大，同时其难度也会日益突出。然而在上述过程中，成像系统通常会受到外在环境的影响（如雨、雾等恶劣天气）和内在条件（如传感器自身的固有性能、系统噪音、散焦模糊、有限的采样率等）的限制，使得拍摄的视频图像存在着不同程度的降质，如此退化的图像往往不能满足应用的需要。?????实践主要内容图像去雾概述1基于直方图均衡的去雾算法2基于直方图均衡的去雾效果3结论4?????图像去雾概述目前，对于雾天图像进行清晰化处理的技术主要分为两类：一种是基于图像处理，通过增强图像对比度而达到清晰化目的的；另一种是基于物理模型的图像复原方法，从雾形成原因的角度对大气散射作用进行建模分析处理的。图像去雾基于图像增强基于物理方法基于直方图均衡的算法以概率论为基础，用灰度变换达到图像增强的目的，是图像增强中最常用的算法之一。?????基于直方图均衡的去雾算法直方图均衡全局直方图均衡局部直方图均衡LAHENLAHEPOSHE直方图均衡化分为全局直方图均衡化和局部直方图均衡化，而根据移动子块之间重叠与否又可分为子块不重叠局部直方图均衡化、子块重叠局部直方图均衡化（LAHE）和子块部分重叠局部直方图均衡化（POSHE）等方法。?????全局直方图均衡（HE）列出原始灰度级统计原始直方图各灰度级像素计算原始直方图各级概率：计算累计直方图取整确定映射关系统计新直方图灰度像素用计算新直方图kkspint{(1)0.5}kksLskkrskrkn/kkpnN'kn'()/kkkpsnN全局直方图均衡算法步骤：?????子块重叠局部直方图均衡化（LAHE）①逐点移动，中心替换(,)fxy②计算量巨大选定子块大小对子块进行直方图均衡取出该子块均衡化后的中心像素值，替换原图像对应位置像素值移动子块子块越界换列遍历完毕？NY退出?????子块不重叠局部直方图均衡化①块间不重叠，直接替换②块效应明显选定子块大小子块均衡化均衡化遍历完成？N移动子块，并且与之前子块不重叠Y处理后子块叠加结束?????子块部分重叠局部直方图均衡化（POSHE）①部分重叠，像素平均②仍然存在一定块效应确定子块大小和步长均衡化子块直方图计数矩阵遍历完成？YNStep移动(,)ngxy计数矩阵结束?????基于直方图均衡的去雾效果05001000150020002500300035000501001502002500500100015002000250030003500050100150200250050010001500200005010015020025005001000150020000501001502002500500100015002000250005010015020025005001000150020002500050100150200250050010001500200025003000050100150200250050010001500200025003000350005010015020025005001000150020002500050100150200250图1原图及其直方图图2全局直方图均衡化及其直方图图340*60大小子块的子块不重叠局部直方图均衡化图420*30大小子块的子块不重叠局部直方图均衡化图530*30大小子块的子块重叠局部直方图均衡化图660*60大小子块的子块重叠局部直方图均衡化图740*60大小子块，步长1/4的poshe图880*120大小子块，步长1/4的poshe图980*120大小子块，步长1/8的poshe?????基于直方图均衡的算法优缺点比较算法名称优点缺点HE速度快有些区域增强不太明显，有些区域过分增强NLAHE分区域处理块效应明显，未考虑周围像素LAHE无块效应，考虑周围像素细节有损失，计算量巨大POSHE增强图像的同时能较好的保持细节，速度较快还存在一定的块效应?????实践总结?????{(,)1,2,...,}iijAxyiz谢谢！