图像去雾技术在数字图像处理中的应用探索

"这份资源是一份关于数字图像处理的课程设计报告，主要探讨了图像去雾处理技术。报告中详细介绍了图像在雾天环境下的退化特性，以及图像去雾的重要性和挑战。实验设计包括使用直方图均衡化增强图像，并提出了一种图像复原方法。" 在这篇课程设计报告中，主要涉及以下几个知识点： 1. 图像去雾处理：在雾天拍摄的图像由于大气散射导致对比度降低，图像细节不清晰，颜色偏灰。图像去雾的目的是通过算法恢复图像的清晰度和真实色彩，使其接近在无雾条件下拍摄的效果。 2. 直方图均衡化：这是一种常用的图像增强技术，用于改善图像的对比度。当图像像素分布不均匀时，通过调整像素值分布，使图像的像素分布变得更加均匀，从而增强图像的整体视觉效果。 3. 图像退化因素：雾天图像的退化主要是由于光线在大气中的散射和吸收，导致到达相机的光线强度减弱，图像对比度降低，颜色失真。 4. 图像复原方法：设计者需要查阅相关文献，分析雾天图像的退化模型，然后设计出一种图像复原算法。通常，这些方法可能基于物理模型，如暗原色先验理论，或者利用机器学习等技术来估计和去除雾效。 5. HSI模型与局部直方图均衡化：在处理彩色图像时，有时会将其转换为HSI（色相、饱和度、强度）模型，因为HSI模型在某些图像处理任务中能提供更好的控制。在本设计中，对I分量（强度）进行局部直方图均衡化，以增强图像的局部对比度。 6. 实验步骤：首先，通过直方图均衡化增强雾天模糊图像，然后设计并实现一种图像复原方法，对比复原图像与原始图像以及直方图均衡化后的效果。 7. 基于暗原色先验的单图像去雾：这是图像去雾领域的一种经典方法，它假设图像中存在一部分区域（暗原色）不受雾的影响，利用这些信息可以估计大气光和传输矩阵，进而去除雾效果。 这份报告详细阐述了图像去雾处理的背景、目的、方法和具体实现步骤，对于理解和研究图像处理，特别是雾天图像增强，具有很高的参考价值。