"基于大气散射模型的实时视频去雾研究及算法优化"

本文主要研究了基于大气散射模型的实时视频去雾方法，针对近年来我国雾霾天气频繁发生并导致空气质量下降的问题，作者对雾天视频图像的退化和降质进行了详细的分析，并阐述了其中的原因。在此基础上，本文综合国内外研究成果，分析了各种现有的视频图像去雾方法的理论基础和核心技术，初步完成了基于大气散射原理的视频图像去雾模型的建立，并在暗通道先验去雾方法的基础上进行了改进和完善，同时应用导向滤波并采用VS2013和Opencv编写去雾算法程序，最终实现了对单幅图像的去雾，并且在此基础上进行了CUDA加速。 在雾霾天气情况下，户外场景的视频图像往往出现了明显的退化和降质，表现为清晰度和对比度低、色彩失真、细节特征模糊不清等特点，这对于户外视觉系统的使用带来了很大的困难。例如，在雾霾天气情况下，能见度降低，航拍视频中目标不可见，色彩及对比度等特征严重衰减，无法满足航拍工作系统的灾害监测预警等后续要求。因此，针对这一问题，对雾天视频图像的去雾是十分重要的。 本文通过对雾天视频图像的退化和降质进行了详细的分析，并阐述了其中的原因，为进一步研究去雾方法奠定了基础。在综合国内外研究成果的基础上，本文对各种现有的视频图像去雾方法进行了分析和总结，深入研究了基于大气散射模型的暗通道先验去雾方法，并且进行了相应的改进和完善。在此基础上，作者又利用导向滤波进行了进一步的改进，并采用VS2013和Opencv编写去雾算法程序，实现了对单幅图像的去雾，并且在此基础上进行了CUDA加速，使得去雾算法更加高效和实用。 在本文的研究过程中，作者采用了大量的实验证明和对比分析，验证了改进后的基于大气散射模型的实时视频去雾方法在去雾效果和算法性能上的优势。实验证明，本文所提出的方法在去雾效果和算法性能上均有显著提高，能够更好地应用于雾天视频图像的去雾处理，并且达到了实时处理的效果。这表明，本文提出的基于大气散射模型的实时视频去雾方法是具有一定实用性和推广价值的，对于改善雾霾天气下的可视图像质量，提高视觉系统的使用效能具有一定的指导意义和实际应用价值。 综上所述，在近年来我国雾霾天气频繁发生的背景下，本文对基于大气散射模型的实时视频去雾方法展开了深入研究和探讨，通过实验验证和对比分析，证明了改进后的去雾方法在去雾效果和算法性能上的优势。这为改善雾霾天气下的可视图像质量，提高视觉系统的使用效能提供了一定的理论和技术支持，具有一定的指导意义和实际应用价值。同时，本文所提出的去雾方法也为今后相关研究提供了一定的借鉴和参考，对于进一步推动雾天视频图像去雾研究和技术应用有一定的推动作用。