《低照度图像的增强及降噪技术研究.pdf》由会员分享，可在线阅读，更多相关《低照度图像的增强及降噪技术研究.pdf（74页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、 公开公开 TP391TP391 10441204971044120497 代代 号号 分类号分类号 学学 号号 密密 级级 1070110701 题题 中 英文 中 英文 目目 低照度图像的增强及降噪技术研究低照度图像的增强及降噪技术研究 Enhancement and Noise Reduction of Low Light Level Images 作者姓名作者姓名 罗玲利罗玲利 指导教师姓名指导教师姓名 职称职称 张向东张向东 副教授副教授 学科门类学科门类 工学工学 提交论文日期提交论文日期 二 一三年三二 一三年三月月 学科 专业学科 专业 交通信息工程及控制交通信息工程及控制 西
2、安电子科技大学 学位论文独创性 或创新性 声明 秉承学校严谨的学风和优良的科学道德 本人声明所呈交的论文是我个人在 导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果 尽我所知 除了文中特别加以标 注和致谢中所罗列的内容以外 论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成 果 也不包含为获得西安电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的 材料 与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中做了明确的说 明并表示了谢意 申请学位论文与资料若有不实之处 本人承担一切相关责任 本人签名 日期 西安电子科技大学 关于论文使用授权的说明 本人完全了解西安电子科技大学有关保留和使用学位论文的规定 即 研究
3、生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属西安电子科技大学 学校有权保 留送交论文的复印件 允许查阅和借阅论文 学校可以公布论文的全部或部分内 容 可以允许采用影印 缩印或其它复制手段保存论文 同时本人保证 毕业后 结合学位论文研究课题再撰写的文章一律署名单位为西安电子科技大学 本人签名 导师签名 日 期 日 期 摘 要 摘 要 图像或视频采集设备在低照度条件下获取到的图像不仅可辨识性非常低 而 且含有大量的噪声 这使得智能交通 视频监控和目标识别等计算机视觉系统的 性能受到了较大的影响 因此 对低照度图像做增强和降噪处理具有非常重要的 价值 首先 本文研究了常用的低照度图像增强算法 然后在分
4、析了低照度图像和 白天有雾图像的联系的基础上 提出了一种通用的基于去雾技术的低照度图像增 强算法 实验结果表明 本文提出的算法能较好地增强低照度图像 使原本难以 辨识的大部分特征显现出来 接着 本文分析了常用的图像降噪算法 详细介绍 了双边滤波器的原理和特性 并据此提出了一种改进的基于联合双边滤波器的图 像降噪方法 实验结果表明 该方法可以较好的降低增强后图像的噪声 最后 本文还给出了该算法的处理结果与原始图像的对比 与白天同一地点图像的对比 以及与其他增强算法处理结果的对比 更好的说明了本文算法的有效性 关键词 低照度 图像增强 图像去雾 图像降噪 双边滤波 Abstract Abstrac
5、t Images captured by video collection equipment under low light conditions usually have low identifiability and many noises which makes the performance of intelligent transportation surveillance and target identification systems reduced Therefore the enhancement and noise reduction of low light leve
6、l images play a very important role Firstly the common algorithms of low light level images enhancement are introduced Then after analysing the relation of low light level images and foggy ones a general method for image contrast enhancement is developed base on haze removal algorithm Experimental r
7、esults validate the performance of the proposed approach which makes many feature hided in low illumination visible Next the common algorithms of noise reduction are analysed especially the principle and feature of bilateral filter On the basis of the analysis an improved joint bilateral filter is p
8、resented to reduce the noise Experiment results show that the denoising method can get good effect Finally more comparisons between our results and the original images or the ones at the same place in day time or results from other methods are presented to illustrate the effectiveness of the propose
9、d algorithm Keywords low light conditions image enhancement image haze removal image denoising bilateral filter 目 录 目 录 第一章 绪论 1 1 1 研究背景及意义 1 1 2 国内外研究现状 2 1 3 本文研究内容 4 第二章 低照度图像增强算法研究 5 2 1 传统的低照度图像增强算法 5 2 1 1 灰度变换法 5 2 1 2 直方图均衡 6 2 2 Retinex 图像增强算法 7 2 2 1 单尺度 Retinex 算法 8 2 2 2 多尺度 Retinex 算法
10、9 2 2 3 其他 Retinex 算法 9 2 3 基于人类视觉系统感知特性的补偿方法 10 2 4 本章小结 11 第三章 改进的基于去雾技术的低照度图像增强方法 13 3 1 低照度图像与白天有雾图像之间的联系 13 3 2 基于暗原色先验知识的图像去雾技术 15 3 2 1 雾天图像退化模型 15 3 2 2 暗原色先验规律 18 3 2 3 基于暗原色先验的去雾算法 21 3 3 基于去雾技术的低照度图像增强技术 23 3 3 1 全局大气光 24 3 3 2 透射率 24 3 4 实验结果及分析 26 3 4 1 部分实验结果及分析 26 3 4 2 对算法执行的优化 31 3
11、5 本章小结 33 第四章 低照度图像降噪算法研究 35 4 1 低照度图像噪声分析 35 4 2 常用的低照度图像降噪方法 37 4 2 1 空域滤波图像降噪方法 37 目 录 4 2 2 基于频域滤波的方法 40 4 2 3 基于小波的图像降噪技术 40 4 3 本章小结 42 第五章 改进的基于联合双边滤波器的图像降噪算法 43 5 1 双边滤波器 43 5 1 1 高斯卷积 43 5 1 2 双边滤波 44 5 2 联合双边滤波器 45 5 3 改进的基于联合双边滤波器的图像降噪方法 45 5 3 1 算法解析 45 5 3 2 算法的执行 47 5 4 实验结果及分析 48 5 5
12、本章小结 50 第六章 综合实验结果及分析 51 6 1 综合实验结果 51 6 2 与白天同一地点的图像对比 52 6 3 与其他算法的对比 53 6 4 本章小结 56 第七章 总结与展望 57 致 谢 59 参考文献 61 硕士期间研究成果 65 第一章 绪论 1 第一章 绪论 1 1 研究背景及意义 随着图像处理技术的快速发展 电视监控系统 智能交通系统以及目标识别 系统等数字监控系统得到了广泛的应用 然而 当前的数字监控系统很难满足 24 小时连续监控的需求 大多只能在白天光照充足时正常工作 低照度条件下监控 系统获取的图像不但对比度低 而且颜色失真同时大量图像细节难以辨别 由于 低
13、照度环境而导致的图像质量降低一方面影响了人眼对图像的辨识 另一方面也 导致计算机视觉系统无法正常工作 而低照度是一种极常见的情况 与我们的生 活息息相关 比如在夜深人静后 或者路灯因人为或其他原因造成故障 而使普 通摄像机无法提供有效的城市道路监控录像或者只能提供黑白的视频图像而丢失 重要的颜色信息 此时 一旦有突发事件发生 我们将束手无策 难以获得足够 的视频信息 除此之外 像机场 港口 地铁 停车场等场合的监控设备都会遇 到低照度的情况 而像银行 发电厂 监狱 如果不能保障在夜晚或者低照度的 环境下依然可以获得优质的监控图像 那么一旦发生突发状况 后果将不堪设想 因此 为了实现视觉系统的全
14、天候工作 提高系统在室外复杂的光照条件下尤其 是低照度环境下工作的鲁棒性和可靠性 研究低照度条件下的图像增强技术具有 重要的意义 低照度图像增强技术作为图像处理和计算机视觉的研究热点之一 长期以来 备受关注是因为受到了实际需要的激励 它可以广泛应用于以平安城市为代表的 传统监控领域 以医院为代表的不宜外加光源的场合以及以油田边防为代表的没 有条件添加光源的偏远区域 1 低照度图像处理技术在平安城市的应用 在平安城市的建设中 金融 文博 酒店 写字楼 住宅小区 校园等场合 对监控系统的要求比较高 而常规的摄像机难以满足 24 小时连续监控的要求 夜 间光照不足时又不可能大规模安装补光照明设施 在
15、这样的情况下 就需要对监 控系统获取的图像做一定处理 既可以提高监控效果 又能简化系统构成和实现 较好的可靠性及较低的成本 2 低照度图像处理技术在以医院为代表的不宜外加光源的场合的应用 在医院 森林等地方 环境光照不理想 但是又不宜外加光源 例如医院 为了保证病人休息 不方便通过补光等方式来提高环境照度 而这些区域的视频 监控系统也时常不可或缺 与此同时 很多目标检测与识别算法都是基于光照充 足的条件下获取到的图像进行处理的 低照度条件下 由于环境光微弱 图像中 2 低照度图像的增强及降噪技术研究 目标的对比度和颜色等特征都被衰减 导致目标检测与识别陷入困境和被动 因 此 需要良好的低照度图
16、像增强技术来消除环境光的影响 为监控系统提供正确 和尽可能精准的信息 避免由于这种偏差而造成严重的后果 3 低照度图像处理技术在以油田 边防为代表的没有条件添加光源的偏远 区域的应用 工地 油田 厂区 货场 边防等室外场所 监控面积大 又往往没有路灯 这种情况下 采用普通摄像机难以保证监控效果 尤其是遇到突发情况时 与摄 像机相连的视频分析报警系统将难以识别出隐藏在黑夜中的异常状况 因此 在 这种情况下非常有必要为视频分析报警系统添加低照度图像增强技术 通过技术 处理 提高图像亮度 增加图像对比度 突显图像细节 以使得目标识别系统更 好的发挥功效 诚然 针对低照度这一特殊环境 市场上已出现专业的低照度摄像机 然而 由于高价位 感光器件不够灵敏 对镜头的要求过高等一系列原因 低照度摄像 机难以普及 因此 低照度图像增强技术就更显得可贵和具有意义 1 2 国内外研究现状 图像增强技术就是对一幅给定图像进行处理 按照特定的需要突出图像中的 某些信息 同时删除或削弱某些不需要的信息 使得该幅图像在某种特定应用上 来说比原图更加适用 低照度图像是指在光照强度低或者环境光微弱或者背景光 昏暗的条件
