导读:本文包含了大气散射论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:大气,图像,模型,可调,外差,场景,原色。
大气散射论文文献综述
顾振飞,袁小燕,张照锋,张登银,孔令民[1]（2019）在《基于简化大气散射模型的单幅红外图像增强方法》一文中研究指出针对红外图像纹理细节不足的问题,提出一个基于简化大气散射模型的单幅红外图像增强方法。首先,利用图像景深模型构建红外图像的景深参考图,并利用聚类技术将红外图像分割为多个景深近似的场景。然后,基于简化大气散射模型对各个场景分别建模,并进行基于场景的透射率估计。最后,对所估计出的粗略透射率图进行优化处理,从而获得增强后的红外图像。实验结果证明了所提方法在纹理细节恢复及视觉效果增强方面的有效性和鲁棒性。(本文来源于《电子器件》期刊2019年05期）
范新南,冶舒悦,史朋飞,张学武,马金祥[2]（2019）在《改进大气散射模型实现的图像去雾算法》一文中研究指出传统大气散射模型在图像去雾的求解过程中通常假设场景入射光为全局常量,然而这种假设并不合理,为此提出一种基于改进大气散射模型的图像去雾算法.首先基于亮通道先验和模糊聚类对雾图进行场景分类,并估计出各个场景的入射光照;然后根据光学辐射特性估计出场景结构,并利用雾气浓度估计模型进一步获得透射率的表达式;最后通过改进大气散射模型恢复出无雾图像.大量对比实验结果表明,该算法能够恢复出细节丰富、清晰自然的无雾图像,计算速度相对较快,能满足一般工程的实时性要求.(本文来源于《计算机辅助设计与图形学学报》期刊2019年07期）
王映丽[3]（2019）在《大气散射环境下暗原色图像去雾算法》一文中研究指出在大气散射环境下图像成像受到光照和暗原色因素影响,成像的去雾效果不好,为了提高暗原色图像去雾能力,提出一种基于局部均值降噪和多尺度亮度分解的大气散射环境下暗原色图像去雾算法。构建大气散射模型,采用分块区域分割技术进行大气散射环境下暗原色图像的边缘信息构造和分块区域匹配,结合多尺度亮度分量补偿方法进行图像的大气散射补偿和透射率控制,采用小波多尺度分解方法进行大气散射暗原色图像动态特征提取,采用局部均值降噪方法进行雾化图像降噪,获取图像的边缘信息进行暗原色透射补偿,消除雾化块区域的暗通道干扰信息,采用多尺度亮度分解方法恢复出无雾图像的细节信息和色彩,实现图像去雾优化。仿真结果表明,采用该方法进行图像去雾的质量较好,算法复杂度较低,图像输出的信噪比较高。(本文来源于《电子测量技术》期刊2019年12期）
李武劲,彭怡书,欧先锋,吴健辉,郭龙源[4]（2019）在《基于大气散射模型和Retinex理论的雾霾图像清晰化算法》一文中研究指出根据大气散射模型,提出一种基于Retinex理论的单幅雾霾图像清晰化算法。该算法首先将降质图像转换至hsv色彩空间,然后针对亮度通道调整大气散射模型表达式,使用基于双边滤波的Retinex算法提高图像对比度,并进行图像饱和度的指数调整,最后组合各通道处理结果获得清晰化图像。实验结果表明该方法能增强雾天图像对比度,达到图像去雾的目的。(本文来源于《成都工业学院学报》期刊2019年02期）
龚晓婷,段锦,黄冠婷,韩学辉,王尧[5]（2019）在《基于改进大气散射模型的图像去雾算法研究》一文中研究指出在成像的过程中,光的传播受到悬浮颗粒散射的影响,图像质量不佳。为了解决这种问题,提出了一种基于改进的大气散射模型的图像去雾算法。首先,运用开运算获取精确的大气光,避免白色物体误判大气光;其次,提出一种可调介质传输函数的估算方法,通过白平衡思想估计传输率的最大范围,并用可调系数来调整传输率;最后,由于暗通道先验方法得到的去雾图像整体偏暗,进行像素级融合得到最终复原图像。通过大量试验分析发现,该算法可以有效的去雾,同时提高有雾图像的对比度,细节信息等,使去雾后的图像纹理更丰富。(本文来源于《长春理工大学学报(自然科学版)》期刊2019年03期）
董浩伟,陈洁[6]（2019）在《一种基于大气散射模型和Retinex的红外图像去雾算法》一文中研究指出基于红外图像和可见光图像在有雾天气下退化过程中的相似性,可以使用大气散射模型对红外图像进行图像复原。但是图像在去雾复原处理后常常会有对比度低,细节不明显的特点,不利于人眼直接观察。针对这一情况,使用Retinex对去雾后的图像进行对比度增强。经过这两个算法处理后可以提高红外图像的对比度,突出其细节,提高其信噪比,并且具有良好的视觉效果。对算法的改进可以在计算处理速度和算法处理的效果上找到一个平衡点,为后期的嵌入式平台实现实时的视频去雾打下基础。(本文来源于《红外技术》期刊2019年04期）
韩富强[7]（2019）在《基于大气散射模型的单幅图像去雾算法研究》一文中研究指出如今,计算机视觉系统在导航、跟踪、监控等安防领域得到了广泛的应用,其获取的图像质量对感兴趣目标能否实现精准地定位或识别具有重大的影响。然而,在有雾的天气条件下,视觉系统捕获的图像往往比较模糊、颜色饱和度低,这最终将直接限制整个系统的性能,给人们的生活与安全带来了隐患。因此,为了获得清晰的图像,对有效图像去雾算法的研究是十分有必要的,同时这也是一项充满困难的任务。针对上面的图像退化问题,本文在前人对基于大气散射模型的研究及相关理论分析的基础上,主要从以下两方面展开研究:(1)提出了基于暗通道先验与低光增强模型结合的快速去雾方法。首先,根据暗通道先验获得粗略的透射率估计,但粗略的透射率在天空区域的估计值往往有较大的误差,为了实现天空区域的良好估计,本文继续使用边界约束条件估计获得的透射率对天空区域进行修正处理,进而求取相对精确的初始透射率估计。然后,本文利用一个低光图像增强模型对初始透射率细化处理得到最终的透射率。同时,本文通过暗通道先验估计合理的大气光。最后,有了大气光和透射率估计,根据大气散射模型进行图像复原。(2)提出了基于颜色衰减先验改进的去雾算法。首先,在利用颜色衰减先验进行场景深度信息估计时,对于因最小值滤波处理在深度图中引起的块效应,本文使用双边滤波对其平滑处理,从而获得相对均匀的初始透射率估计。进一步,利用基于加权L1范数的上下文正则化来构造对初始透射率细化的目标函数。然后,从估计的场景深度图中选取千分之一个最亮的像素,再从原始图像的对应像素中选出强度最大的的作为大气光的估计值。最后,根据物理模型和估计的模型参数恢复场景辐照度。本文提出的上述两种图像去雾算法,通过实验与现有的几种算法进行主观和客观比较,实验表明,本文提出的改进算法是有效的。(本文来源于《安徽大学》期刊2019-03-01）
袁小燕,张照锋,顾振飞,孔令民,丁梦悍[8]（2019）在《基于大气散射模型的红外图像增强方法》一文中研究指出为更有效地提升红外图像的整体视觉效果并恢复出其中的场景目标,提出了一个基于大气散射模型的红外图像增强方法。首先,对红外图像进行反转操作,并引入大气散射模型对其降质机理进行描述。然后,利用四叉树分解技术将图像分割为一系列子块,并提出相应的基于子块的模型因子估计策略来恢复出场景目标。最后,结合导向全变分模型和一种基于Retinex模型的修正算法,进一步提高增强后图像的视觉效果。主观及客观对比实验结果证明了本算法具有良好的鲁棒性,及在视觉效果增强、有效信息增益方面的优势。(本文来源于《电子器件》期刊2019年01期）
方雪静,罗海燕,施海亮,李志伟,胡广骁[9]（2019）在《利用空间外差光谱技术进行紫外高分辨率大气散射信号探测》一文中研究指出羟基OH对于人类理解中间层化学成分非常重要,它是大气光化学反应中重要的氧化剂,OH在308nm波段受到太阳能量激发,发射出OHA2Σ+-X2Π(0,0)荧光信号。为了探测中间层大气中OH自由基的紫外共振荧光发射信号,从复杂背景信号中分离目标信号,研制了中高层大气OH自由基超分辨空间外差光谱仪,光谱范围为308.2～309.8nm,光谱分辨率为0.008 25nm。临边观测主要探测大气散射信号,能量来源为大气中的粒子,包括大气分子与气溶胶、云等对太阳能量的散射作用。中高层大气OH自由基超分辨空间外差光谱仪基于空间外差光谱技术,可以在设计的闪耀波长范围内获得极高的光谱分辨率,适用于大气成分的精细探测。通过在前置或后置光学系统中加入柱面镜,总视场内的场景被分成多个视场切片,每一个视场切片的干涉图分别成像到对应的探测器行上。利用空间外差光谱仪具有空间维分层成像功能,临边观测时可以同时获取不同高度层大气吸收光谱的散射辐射信号,无需像传统临边探测遥感器在不同高度层进行扫描来获取大气高度维的廓线信息。为了验证中高层大气OH自由基超分辨空间外差光谱仪的临边散射信号探测能力与对观测几何的敏感性,进行了地面临边观测实验,探测紫外308nm波段大气散射信号。模拟临边观测几何,选取晴朗无云的一天,在空旷场地对大气散射信号进行观测。由于仪器基于空间外差光谱技术,需要对干涉数据进行干涉误差修正与光谱复原。对一段观测时间内间隔10分钟的干涉数据进行光谱复原并定标,得到最终临边观测光谱。由于散射信号的主要来源为大气分子对太阳光的散射作用,因此光谱中应包含太阳光谱高分辨率精细特征信息。从高分辨率太阳光谱中选取叁个特征信息窗,分析观测光谱中对应波段,叁个特征信息窗完全匹配,验证了中高层大气OH自由基超分辨空间外差光谱仪的超高分辨率光谱探测能力和光谱精细信息提取能力。将太阳辐射计实时测量获得的气溶胶光学厚度及根据观测时间计算的太阳天顶角与太阳方位角输入辐射传输模型SCIATRAN,结合对应日期与经纬度的大气廓线数据库,得到模拟光谱,将实测结果与辐射传输模型结果进行比对,两者残差较小。实测结果与模拟结果存在的残差,可能是由于大气环境参数并没有完全符合实测状态,后续可使用当地实时温湿压廓线对模拟数据库进行替换,使辐射传输模型更接近实际状态。与辐射传输模型对比的结果验证了中高层大气OH自由基超分辨空间外差光谱仪的散射信号探测能力与对观测几何的敏感性,验证了在轨探测多谱段、宽谱段大气散射光谱与OH目标信号的可行性,为在轨探测OH目标信号提供了理论与实验基础。(本文来源于《光谱学与光谱分析》期刊2019年02期）
廉政[10]（2019）在《用于图像复原的大气散射模型与点光源多散射模型的研究》一文中研究指出随着我国经济社会的快速发展,环境污染程度加重,导致近些年雾霾天气在全国各地频频出现。雾霾不仅对人类的健康造成了直接的危害,各类监控系统的图像质量也因此下降,影响了相关工作的顺利进行。由此可见,对该类图像的复原有很高的应用价值和经济价值,是计算机视觉及图像学领域的一个研究热点。针对白天雾霾图像,大气散射模型对于天空区域复原后存在颜色失真、过增强的现象,提出一种新的大气光估计方法,即根据透视原理,在天空与非天空交界处寻找图像中最远区域即雾气最浓区域,以该区域RGB叁通道各通道的灰度均值来作为大气光的估计。针对去雾复原后,远景和天空区域会出现颜色失真或过增强等现象,优化了透射率的估计。具体根据场景距离变化,设置因子控制不同场景距离的透射率,并采用基于上下文正则化的方法替代导向滤波优化透射率,最后对天空区域的透射率做了限制,防止去雾后的天空颜色畸变。通过对多类图像进行测试,并与现有主流算法进行主客观分析与比较,结果表明所提算法复原结果具有天空区域颜色自然、噪声低、色彩恢复度高等优点。针对夜间雾霾图像,大气散射模型复原后的图像细节不清晰、灯光光晕没有得到抑制,甚至被扩大的现象,本文从光线成像原理上分析,发现是由于该模型并没有完全考虑到图像降质的所有因素,因此提出了一种新的点光源多散射复原模型。具体是把夜间图像中的每一个像素看作点光源,利用大气点扩散函数模拟点光源多散射以消除其对成像的影响,达到更好的复原效果。通过对多类图像进行测试,并与现有主流算法进行主客观分析与比较,结果表明所提算法在保证夜间图像细节复原的同时,能够较好的抑制路灯、车灯等灯光光晕。由于不必估计大气光,也不需要计算精准的透射率,因此比其它复原模型、增强算法快了10～15倍。(本文来源于《天津工业大学》期刊2019-01-23）
大气散射论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
传统大气散射模型在图像去雾的求解过程中通常假设场景入射光为全局常量,然而这种假设并不合理,为此提出一种基于改进大气散射模型的图像去雾算法.首先基于亮通道先验和模糊聚类对雾图进行场景分类,并估计出各个场景的入射光照;然后根据光学辐射特性估计出场景结构,并利用雾气浓度估计模型进一步获得透射率的表达式;最后通过改进大气散射模型恢复出无雾图像.大量对比实验结果表明,该算法能够恢复出细节丰富、清晰自然的无雾图像,计算速度相对较快,能满足一般工程的实时性要求.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
大气散射论文参考文献
[1].顾振飞,袁小燕,张照锋,张登银,孔令民.基于简化大气散射模型的单幅红外图像增强方法[J].电子器件.2019
[2].范新南,冶舒悦,史朋飞,张学武,马金祥.改进大气散射模型实现的图像去雾算法[J].计算机辅助设计与图形学学报.2019
[3].王映丽.大气散射环境下暗原色图像去雾算法[J].电子测量技术.2019
[4].李武劲,彭怡书,欧先锋,吴健辉,郭龙源.基于大气散射模型和Retinex理论的雾霾图像清晰化算法[J].成都工业学院学报.2019
[5].龚晓婷,段锦,黄冠婷,韩学辉,王尧.基于改进大气散射模型的图像去雾算法研究[J].长春理工大学学报(自然科学版).2019
[6].董浩伟,陈洁.一种基于大气散射模型和Retinex的红外图像去雾算法[J].红外技术.2019
[7].韩富强.基于大气散射模型的单幅图像去雾算法研究[D].安徽大学.2019
[8].袁小燕,张照锋,顾振飞,孔令民,丁梦悍.基于大气散射模型的红外图像增强方法[J].电子器件.2019
[9].方雪静,罗海燕,施海亮,李志伟,胡广骁.利用空间外差光谱技术进行紫外高分辨率大气散射信号探测[J].光谱学与光谱分析.2019
[10].廉政.用于图像复原的大气散射模型与点光源多散射模型的研究[D].天津工业大学.2019
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