- 上一篇：MATLAB激光的光纤导入和斩波系统设计
- 下一篇：STC89C52单片机火车到站提示器设计+源程序
结论 36
致谢 37
参考文献 38
1 绪论
1.1 研究背景
视觉是人类最高级的感知器官[1]，所以图像也就毫无疑问地在人类的感知过程中扮演了最重要的角色,资料显示，人类从外界获得的信息中，视觉信息占约四分之三，所以图像在现实生活中起着不可替代的重要作用。
随着科技的进步和时代的发展，特别是计算机技术的飞速发展，户外视频系统也在快速成长，然而，在图像处理的实际应用中发现，现有的系统还不能在雪、雨、雾、沙、尘、霾、冰雹等不良天气条件下很好地发挥作用[2]。图像发生退化后不利于人们获取精确的图像信息，因此，研究这类影响具有非常重要的意义。
雾是一种灾害性天气。大雾产生时，能见度降低，人们仅仅能辨别近距离的景物，而对于远距离的信息难以获取，这给交通带来了很多不便，甚至威胁着海陆空的交通安全[2]。在这种天气获得的图像会发生退化：整体偏暗、对比度低，细节信息不明显，甚至出现颜色失真，图像的价值也由于这些退化而大大降低，这给实际应用造成了诸多不便。
在民用方面图像处理的作用也不容小觑，例如在浓雾弥漫的高速公路上，退化的图像信息会使得交通管理人员不易判断和监控车辆和交通情况，当进行相应的处理后，会得到更多细节，如此能够对交通指挥发挥很大的作用。在航空航天方面，如果在地面指导员指示的基础上，驾驶员在高空实时拍摄并处理地面图像，两者结合起来便能降低飞机降落事故的发生率。
综上可知，在生活的方方面面，雾天退化图像的都是应该积极面对并解决的问题。
1.2 研究现状
1.2.1 基于图像复原的算法
（1.2.2 基于图像增强的方法
1.3 论文研究工作和内容安排
本文对雾化天气下的退化图像的处理方法进行了研究，在介绍视觉成像的基本原理的基础上进一步讨论了在雾天图像的退化机理，然后分别从图像复原和图像增强两个角度出发（主要是图像增强），对不同的算法进行了讨论，并分析它们对提高图像对比度的处理效果。
本文的整体内容安排如下：
第一章大致综述了文章的研究背景与意义，简要介绍国内外研究现状以及本文待完成的各项工作。
第二章在简要分析视觉成像原理的基础上，引入了图像的退化模型以及两种经典的复原法。
第三章主要为图像增强中的直方图均衡化理论，分别探讨了全局直方图均衡化和局部直方图均衡化这两种方法，并提出了一种综合的改进算法。
第四章的主题是同态滤波法，其中它的基本原理和算法都是必不可少的，并基于此展开了相应的结果分析。
第五章的主题为 理论，其中，包括了全局 、单尺度 (SSR)、多尺度 (MSR)、带颜色恢复的多尺度 (MSRCR)四种算法，并且提出了一种改进算法。
第751章对全文进行了对比与总结。
2 视觉成像原理及图像退化模型
2.1 视觉成像原理
人的视觉系统是由眼球、神经系统及大脑的视觉中枢三部分组构成，而眼球又由角膜、巩膜、脉络膜和视网膜着四部分组成，其中我们熟知的视网膜可以被看做可变焦凸透镜，将外部图像成像在其中央凹上，被视觉神经所感知后就递给大脑。
然而在获取图像的过程中，光线在到达视觉系统之前，与大气中的悬浮粒子发生了交互作用，致使光线发生了变化，使它能以一定的规律在空间中重新分布，所以最后获得的图像严重退化，对比度低，彩色图像出现严重的色彩失真。