曲藝

中國(guó)科學(xué)院空間科學(xué)與應(yīng)用總體部，北京 100094

基于移動(dòng)模板的圖像去霧方法研究

曲藝

中國(guó)科學(xué)院空間科學(xué)與應(yīng)用總體部，北京 100094

1 引言

霧是一種常見的天氣現(xiàn)象，有霧天氣下獲得的圖像嚴(yán)重退化，灰度集中，對(duì)比度差，限制了圖像的使用范圍，降低了圖像的應(yīng)用價(jià)值，為此，消除或減輕霧的影響具有重要意義。

目前，國(guó)內(nèi)外對(duì)于圖像去霧的方法主要分為兩大類，一類是基于大氣退化物理模型的方法[1-4]，即從物理成因的角度對(duì)大氣散射作用進(jìn)行建模分析，進(jìn)而得到場(chǎng)景深度模型，實(shí)現(xiàn)場(chǎng)景復(fù)原，這類方法一般需要復(fù)雜的建模過程，有些甚至還需要額外的特殊設(shè)備，或者需要無(wú)霧的圖像作為參考，實(shí)現(xiàn)過程比較困難。另一類是基于圖像增強(qiáng)的方法[5-8]，也就是單純從圖像的角度考慮，無(wú)須借助其他設(shè)備或者參考圖像等輔助信息，直接利用圖像增強(qiáng)方法改善圖像質(zhì)量，達(dá)到降低霧影響的目的。在眾多的圖像增強(qiáng)算法中，直方圖均衡化方法以其較好的增強(qiáng)效果以及易于實(shí)現(xiàn)等優(yōu)點(diǎn)，得到了廣泛的應(yīng)用。

2 全局直方圖均衡化

圖像直方圖是數(shù)字圖像處理的基本工具之一，對(duì)于圖像的分析處理具有重要意義。具體來(lái)講，直方圖描述了圖像中各灰度級(jí)的像素?cái)?shù)量或各個(gè)灰度級(jí)像素出現(xiàn)的頻率，直觀反映了圖像的灰度分布情況。

直方圖均衡化使用累積函數(shù)對(duì)圖像的灰度值進(jìn)行調(diào)整，根據(jù)各灰度級(jí)的像素?cái)?shù)量重新進(jìn)行灰度映射，把給定圖像的直方圖分布改變成均勻分布的直方圖，進(jìn)而達(dá)到增強(qiáng)圖像對(duì)比度的目的。

圖1和圖3列舉了兩幅霧天拍攝的照片及其直方圖，圖2和圖4分別是對(duì)圖1和圖3進(jìn)行全局均衡化處理后的圖像及其直方圖。從圖2和圖4可以看到，雖然全局均衡化后的圖像對(duì)比度有所改善，但是場(chǎng)景深處的景物依然模糊，高灰度級(jí)像素依然比較集中。

可見，直接對(duì)圖像進(jìn)行全局直方圖均衡化處理的效果并不理想，究其原因，有霧圖像的退化主要是由大氣散射現(xiàn)象引起的，隨著景物距離的增加，入射光衰減程度不斷增高，摻入的環(huán)境光不斷增多，圖像退化的程度也就隨之增加。而全局直方圖均衡化方法沒有考慮場(chǎng)景深度的問題，直接對(duì)整幅圖像進(jìn)行均衡化處理，導(dǎo)致其增強(qiáng)效果有限。

圖1 原始圖像1及其直方圖

圖2 全局均衡化處理后的圖像1及其直方圖

圖3 原始圖像2及其直方圖

圖4 全局均衡化處理后的圖像2及其直方圖

3 局部重疊直方圖均衡化方法

針對(duì)全局直方圖均衡化方法的弊端，本文提出了一種改進(jìn)方法，即定義一個(gè)移動(dòng)的模板，假設(shè)模板內(nèi)的景物處于場(chǎng)景同一深度，對(duì)每個(gè)模板進(jìn)行直方圖均衡化方法處理，實(shí)現(xiàn)不同深度的目標(biāo)對(duì)比度增強(qiáng)。同時(shí)，為了減少運(yùn)算量，提高處理速度，模板并不是對(duì)每個(gè)像素都作處理，而是以一定的步長(zhǎng)進(jìn)行移動(dòng)，最后對(duì)每個(gè)模板處理后的結(jié)果進(jìn)行加權(quán)平均。具體描述如下：

（1）假設(shè)原始圖像originImg大小為M×N，定義與原始圖像大小相同的結(jié)果圖像finalImg、中間結(jié)果累加矩陣sumImg、均衡化次數(shù)累加矩陣CNT，均初始化為0。

（2）設(shè)置模板大小m×n，移動(dòng)步長(zhǎng)hstep和vstep。

（3）定義循環(huán)變量k和l，k表示模板在水平方向上的位置，l表示模板在垂直方向上的位置，二者均初始化為0。

（4）從originImg的（k，l）位置取出子圖像segment，并對(duì)segment進(jìn)行均衡化處理。

（5）將segment均衡化的結(jié)果累加到sumImg的（k，l）位置處。

（6）將各點(diǎn)被均衡化的次數(shù)累加到CNT中對(duì)應(yīng)位置。上述算法可以用圖5所示的流程表示。

用上述算法對(duì)圖像1和圖像2進(jìn)行處理，其結(jié)果分別如圖6和圖7所示，與圖2和圖4相比，圖6和圖7中的景物更加清晰，場(chǎng)景深處的景物對(duì)比更加明顯，如圖6中遠(yuǎn)處的建筑，圖7中遠(yuǎn)處的電線塔等。從圖像直方圖上看，像素分布更加趨近正態(tài)分布，高灰度像素?cái)?shù)量不再占據(jù)圖像的大多數(shù)。

表1以常用的圖像熵值作為評(píng)價(jià)指標(biāo)，列舉了圖像1和圖像2的原始圖像熵值、全局直方圖均衡化處理后圖像熵值以及本文所述方法處理后圖像熵值，可以看到本文所述方法可以大幅提升圖像熵值，改善圖像質(zhì)量。

圖5 算法流程圖

圖6 上述算法處理后的圖像1及其直方圖（圖像大小1 024×768，模板大小64×64，移動(dòng)步長(zhǎng)8×8）

圖7 上述算法處理后的圖像2及其直方圖（圖像大小1 024×768，模板大小64×64，移動(dòng)步長(zhǎng)8×8）

圖8 使用不同大小的模板對(duì)圖像1進(jìn)行處理

圖9 使用不同大小的模板對(duì)圖像2進(jìn)行處理

表1 圖像處理前后熵值

4 模板大小與移動(dòng)步長(zhǎng)的選擇

模板大小與移動(dòng)步長(zhǎng)的選擇與圖像處理結(jié)果的清晰程度、平滑程度及算法的復(fù)雜程度密切相關(guān)。

如果模板選擇過大，很可能將場(chǎng)景深度不同的景物包含到一個(gè)模板中，導(dǎo)致對(duì)比度拉伸程度降低，清晰化效果不理想；反之，如果模板選擇過小，則容易造成過度拉伸，噪聲增強(qiáng)，影響視覺效果。因此，需要通過對(duì)圖像具體分析來(lái)確定合適的模板大小。圖8和圖9是使用不同大小的模板對(duì)圖像1和圖像2進(jìn)行處理的結(jié)果，兩幅圖像大小都是1 024×768，從左至右模板大小依次是16×16、32×32、64× 64和128×128，移動(dòng)步長(zhǎng)是模板大小的1/4。可以看到，選擇16×16的模板，圖像細(xì)節(jié)比較清晰，但噪聲也比較強(qiáng)，選擇128×128的模板，整體較為平滑，但細(xì)節(jié)拉伸有限，而且產(chǎn)生了明顯的塊效應(yīng)，選用32×32和64×64的模板，在細(xì)節(jié)表現(xiàn)和噪聲抑制上相對(duì)較為均衡。

在移動(dòng)步長(zhǎng)的選擇上，移動(dòng)步長(zhǎng)應(yīng)與模板大小、圖像大小成比例，否則會(huì)遺漏部分邊界點(diǎn)，影響處理效果，參見圖10中圖像右側(cè)和底部的黑色區(qū)域。

圖10 遺漏邊界點(diǎn)的結(jié)果圖像

此外，移動(dòng)步長(zhǎng)與塊狀效應(yīng)的平滑效果及算法的計(jì)算復(fù)雜度密切相關(guān)。選用相同大小的模板時(shí)，移動(dòng)步長(zhǎng)越小，則處理效果越清晰，但運(yùn)算速度越慢，增大移動(dòng)步長(zhǎng)，會(huì)增強(qiáng)塊間的平滑效果，提高處理速度，但圖像的細(xì)節(jié)表現(xiàn)減弱，塊效應(yīng)也隨之增加。圖11和圖12使用大小相同的模板（64×64）對(duì)圖像1和圖像2進(jìn)行處理，移動(dòng)步長(zhǎng)從左至右分別為4×4、8×8、16×16和32×32。

5 塊效應(yīng)處理

塊狀效應(yīng)是由于模板之間的灰度分布不均勻而產(chǎn)生的。具體來(lái)講，原始圖像中相鄰像素點(diǎn)的灰度值是連續(xù)漸變的，但經(jīng)過部分重疊直方圖均衡變換后，每個(gè)像素點(diǎn)的灰度值就會(huì)由各自所屬模板的直方圖均衡化函數(shù)重新映射，由于圖像的灰度分布不均勻，不同模板得到的均衡化函數(shù)通常也不相同，致使模板間的像素出現(xiàn)灰度突變現(xiàn)象，在模板邊界點(diǎn)上這一現(xiàn)象尤為明顯，從而導(dǎo)致了視覺上的塊效應(yīng)。

圖11 模板大小相同，移動(dòng)步長(zhǎng)不同對(duì)圖像1進(jìn)行處理

圖12 模板大小相同，移動(dòng)步長(zhǎng)不同對(duì)圖像2進(jìn)行處理

為此，本文采用一種簡(jiǎn)單的插值來(lái)減輕塊效應(yīng)。具體描述如下：

根據(jù)圖像實(shí)際情況設(shè)置一個(gè)合理的閾值。

在模板移動(dòng)過程中每次移動(dòng)都可能帶來(lái)灰度突變，為此檢測(cè)原始圖像中移動(dòng)步長(zhǎng)兩側(cè)像素點(diǎn)的灰度，如果原始圖像在步長(zhǎng)兩側(cè)的灰度差絕對(duì)值小于設(shè)定的閾值，而結(jié)果圖像在步長(zhǎng)兩側(cè)的灰度差絕對(duì)值大于設(shè)定的閾值，則用步長(zhǎng)兩側(cè)4個(gè)像素的均值代替中間2個(gè)像素的值，否則不進(jìn)行均值濾波。

圖13和圖14是對(duì)圖8和圖9中64×64模板的圖像進(jìn)行平滑前后的對(duì)比，表2列舉了圖像插值前后的熵值。

圖13 插值算法前后的圖像1

圖14 插值算法前后的圖像2

表2 圖像插值前后熵值

可見，采用上述的插值算法能夠在一定程度上減輕塊效應(yīng)，有助于改善圖像視覺效果，但是圖像熵值略有下降。

6 結(jié)論

本文以圖像直方圖均衡化方法為基礎(chǔ)，研究了一種圖像增強(qiáng)去霧方法。針對(duì)全局直方圖均衡化方法忽略了圖像場(chǎng)景深度這一缺點(diǎn)，提出了移動(dòng)模板的概念，假設(shè)模板內(nèi)的場(chǎng)景處于場(chǎng)景同一深度，進(jìn)行局部直方圖均衡化處理。為了兼顧運(yùn)行效率和處理效果，本文仔細(xì)探討了模板大小的選擇和移動(dòng)步長(zhǎng)的選擇，最后對(duì)處理過程中可能出現(xiàn)的塊效應(yīng)進(jìn)行了簡(jiǎn)單的插值平滑。實(shí)驗(yàn)證明，本文方法能夠有效增強(qiáng)圖像，達(dá)到良好的去霧效果，且執(zhí)行效率較高。

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QU Yi

General Establishment of Space Science and Application,Chinese Academy of Sciences,Beijing 100094,China

Fog degrades images greatly,and many methods have been used to enhance foggy images.This paper analyzes the defect of global histogram equalization,presents an improved local equalization method based on moving mask,discusses the selection of mask size and its moving step,and provides a solution to potential block effect.It is proven that this method can enhance foggy images effectively,and it is easy to implement.

image enhancement;remove fog effect from images;histogram equalization;contrast

霧使圖像退化嚴(yán)重，已有多種方法應(yīng)用于圖像去霧。分析了直方圖均衡化方法在圖像去霧方面的缺點(diǎn)，提出了一種改進(jìn)的基于移動(dòng)模板的局部重疊直方圖均衡化去霧方法，分析了模板大小和移動(dòng)步長(zhǎng)對(duì)實(shí)驗(yàn)效果的影響，對(duì)可能出現(xiàn)的塊效應(yīng)提出了簡(jiǎn)單的濾波平滑算法。實(shí)驗(yàn)證明，該方法能夠在增強(qiáng)圖像的同時(shí)有效去霧，降低對(duì)圖像的影響，且實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單。

圖像增強(qiáng)；圖像去霧；直方圖均衡化；對(duì)比度

A

TP391.41

10.3778/j.issn.1002-8331.1202-0364

QU Yi.Study of removing fog from images based on moving mask.Computer Engineering and Applications,2013,49（24）：186-190.

曲藝（1980—），女，工程師，主要從事數(shù)據(jù)處理與仿真研究。E-mail：quyi_1980@hotmail.com

2012-02-21

2012-05-28

1002-8331（2013）24-0186-05

CNKI出版日期：2012-07-16http://www.cnki.net/kcms/detail/11.2127.TP.20120716.1531.051.html