图像去雾设计报告.pdf

图像去雾设计报告的核心内容是关于图像处理中的一个重要任务，即如何去除图像中的雾气，以提高图像的清晰度和视觉质量。报告首先明确了设计目的，包括了解多种图像去雾算法，理解直方图均衡化在去雾中的作用，设计图像复原方法，并对比分析不同方法的效果。 报告详细阐述了图像去雾的基础原理。雾是由悬浮颗粒形成的气溶胶，它降低了户外图像的质量，导致细节模糊和色彩暗淡。去雾算法主要分为两类：图像增强和图像复原。图像增强是通过对图像进行简单的处理或强化特征来改善视觉效果，如全局直方图均衡化、同态滤波和小波算法。图像复原则基于物理模型，尝试恢复图像的原始状态，何凯明等人的暗通道先验方法是其中的代表。 图像增强技术包括空间域和频率域两种处理方式。空间域处理涉及点处理和区域处理，频率域处理则涵盖高、低通滤波和同态滤波。图像复原则是一个逆向过程，旨在从退化图像恢复原始图像，分为无约束和有约束、自动和交互、频率域和空间域等多种类别。 报告还从直方图均衡化角度探讨了去雾方法。直方图均衡化是一种基于概率论的图像增强技术，通过灰度变换使得图像的灰度分布更加均匀。它涉及到图像的灰度直方图，即不同灰度级像素的出现次数。通过特定的变换函数，可以将原始图像的灰度分布转化为更均匀的分布，从而增强图像的对比度和清晰度。 图像去雾设计报告详尽地介绍了图像去雾的基本概念、主要算法和具体操作，提供了通过直方图均衡化实现去雾的理论基础和实践步骤。这个报告不仅适用于课程设计，也为深入理解图像处理和去雾技术提供了宝贵的参考资料。