游謙，黎英，李玉成，趙虎，王振

昆明理工大學信息工程與自動化學院，昆明 650051

基于雙邊濾波的RGB通道去霧算法研究

游謙，黎英，李玉成，趙虎，王振

昆明理工大學信息工程與自動化學院，昆明 650051

因大氣光的散射和入射光的衰減，大霧天氣下捕獲到的圖像質(zhì)量呈指數(shù)系數(shù)下降。為改善退化圖像的視覺效果，利用暗原色先驗信息獲得大氣光；根據(jù)單幅霧天圖像RGB通道強度估計場景深度圖；同時在明亮區(qū)域引入一種容差閾值，避免了這部分區(qū)域場景深度的錯誤估計，使用帶邊緣保持的雙邊濾波器對求得的場景深度圖進一步處理；利用大氣散射模型實現(xiàn)了圖像復原。實驗結果表明，改進后的算法有效提高了霧天退化圖像的視覺效果。

大氣物理模型；RGB通道；暗原色；容差閾值

霧天是一種常見的天氣現(xiàn)象，但在霧天的戶外情況，會干擾到視覺認知能力，嚴重影響到交通運輸系統(tǒng)以及室外視頻工作系統(tǒng)的可靠性[1]，給監(jiān)測者對圖像內(nèi)信息的理解造成一定困難，因此對霧天圖像的去霧化處理具有非常重要的意義。

霧天圖像的質(zhì)量隨著場景深度的增加成指數(shù)系數(shù)下降。因此計算場景深度的準確成為基于大氣散射模型恢復高質(zhì)量霧天圖像的重要步驟。早期傳統(tǒng)的計算方法是運用直方圖均衡化[2-3]技術，在一定范圍內(nèi)動態(tài)地拉伸灰度值的取值，從而達到增強圖像對比度的目的，但因為直方圖均衡化是利用同一場景深度下的計算，不同頻率灰度值的拉伸可能會被丟失掉局部細節(jié)或灰度級動態(tài)范圍變得越窄。另一類圖像增強算法則是以色彩恒常性為基礎的Retinex算法[4-5]，根據(jù)不同的過濾器對霧天圖像入射量進行估計，由于過濾器的不同設計，不能成功估計出實際的場景深度，這將導致不同景深的細節(jié)信息丟失以及色彩失真。對于圖像對比度要求較高的場合采用的偏微分方程的去霧方法[6]，但對于場景深度跨度較大和局部區(qū)域的恢復，不能很好地滿足要求。文獻[7]提出了利用先驗信息來獲取場景深度，使用暗原色先驗理論估計場景深度，但在不符合暗原色假設的區(qū)域內(nèi)，通透率估計過小會影響去霧效果，且優(yōu)化通透率計算過于復雜。還有一類是基于圖像深度關系，利用兩種天氣下的兩幅灰度圖片通過迭代的方法計算出大氣光和場景深度信息[8]，對圖像的采集要求嚴格，同時時間復雜度提高。文獻[9]利用二值散射原理估算出RGB圖像場景深度，得到了較好的效果。

針對上述場景深度的問題，本文對文獻[10]提出的單幅圖像RGB通道求場景深度的算法加以改進和優(yōu)化，使用暗原色先驗信息求出大氣光，再根據(jù)大氣散射模型進行霧天圖像恢復，提高了場景深度估算的可靠性，獲得了清晰的實驗結果。

1 基于大氣散射物理模型

因為大氣粒子散射的作用霧天條件下圖像質(zhì)量的衰減，一方面是入射光在到達目標景物的過程中能量發(fā)生了衰減，另一方面周圍的環(huán)境光進入了觀察者的視場。Narasimhan等人稱這兩方面為“入射光衰減模型”和“大氣光成像模型”?；谶@兩種因素，把傳感器收到霧天圖像I(x)表達式描述為[11]：

表達式中x是圖像空間中的位置，IJ(x)為理想狀態(tài)下輻射強度值；IJ(x)e-βd(x)是入射光衰減后的幅值；IA是大氣光輻射強度值；IA[1-e-βd(x)]為大氣散射光強度；其中衰減系數(shù)為e-βd(x)，β為大氣散射系數(shù)，數(shù)值越大時則霧的濃度越大，反之亦然，假設在幾千米范圍內(nèi)認為霧是同性的，則β基本相同。d(x)是景物到觀測者的距離即場景深度。根據(jù)彩色圖像中I(x)，IJ(x)，IA包含了RGB數(shù)值，本文提出了一種利用雙邊濾波器針對RGB通道估計場景深度的改進算法。

在實際圖像中的景物并不在同一個場景深度，依賴觀測者和實際景物的遠近使場景深度呈現(xiàn)不同的數(shù)值變化。一般情況下，隨著場景深度的增加霧天對圖像質(zhì)量愈發(fā)降低，因此要實現(xiàn)去霧圖像的處理就必須計算出圖像中各點的場景深度。而傳統(tǒng)的圖像增強方法[2-3]并沒有把場景深度信息考慮在內(nèi)，僅假設深度信息是一個恒定的值進行圖像增強，所以并不能很好地復原出原始的圖像。

為了確定場景深度以及和RGB通道的關系，文獻[10]提出了一種利用RGB通道估計場景深度的方法，其中R，G，B分別表示每個RGB強度通道，x是圖像的空間位置。使用M(x)可以估計出圖像各空間位置場景的深度。隨著圖像中場景深度增加，M(x)會隨之相應減小。這種基于RGB估算場景深度的方法簡單易行，相比文獻[7]，需要時間更少。

2 改進算法

通過大量實驗發(fā)現(xiàn)基于RGB通道估計場景深度算法中是通過圖像中每個像素點的RGB強度值逐個估計場景深度，當霧天圖像中個別像素點偏離原始色彩會使通過原算法求到的場景深度圖產(chǎn)生椒鹽噪聲。同時戶外霧天圖像中場景深度變化是以不同景物離觀測者距離而確定的，當圖像中出現(xiàn)大面積明亮區(qū)域比如天空區(qū)域，直接對圖像計算場景深度，會因RGB強度值差異不明顯，錯誤地把同一場景估算成不同的場景深度值，因此需要對該算法進行改進。

通過觀察發(fā)現(xiàn)，RGB通道的強度依賴于霧的密度大小，隨著霧的濃度增加會增強RGB各通道的強度，使各通道趨近于255，同時會減少RGB各值的差異，特別是在明亮局域中ΔRG≈ΔGB≈ΔBR，如圖1與圖2所示，原始圖像和有霧時顏色的對比，RGB通道值因霧天濃度的不同，同樣的顏色有不同的強度值，在RGB通道中R、G、B的值趨近于相等。

圖1 無霧情況下每種顏色的RGB強度值

圖2 有霧情況下每種顏色的RGB強度值

ΔRG，ΔGB，ΔBR之間幾個強度值的差異直接利用式（1）估算會得出不同場景深度，從而影響去霧效果。為了避免此現(xiàn)象，本文對式（2）進行修改，增加一個容差閾值D。設Id=|IJ-IA|根據(jù)大氣光IA趨近于255，當RGB通道所有的強度值均超過IA大氣光時，即Id＜D，則被認為是天空區(qū)域，重新計算場景深度使之為無窮遠處。當Id＞D時，則保持原來場景深度計算不變：

Tomasi等[12]在圖像濾波領域提出了雙邊濾波思想，該濾波器具有非線性、非迭代、局部等特點。考慮到中心點與相鄰像素點之間相似度程度以及歐拉距離，用均值代替相鄰的且強度值相當?shù)母飨袼攸c。借助這個思想，將場景深度估計和雙邊濾波器結合起來的方法求場景深度，可以減少個別像素點因色彩失真而造成的錯誤估計，減少椒鹽噪聲。同時雙邊濾波在一定程度上保護了景物在邊緣處的細節(jié)。雙邊濾波器定義為：

其中Ω為場景深度圖分塊區(qū)域，Ip，Is表示為場景深度圖I中P點和S點的幅值。f和g為高斯函數(shù)。

為標準化系數(shù)。選擇雙邊濾波器不同尺寸要考慮霧天圖像大小(m，n)，子塊越大，處理后的場景圖就越平滑，子塊越小則有可能對噪聲消除不夠。本文選取行和列最大值的3%即block=max(m，n)*3%。自適應地給圖像分塊，避免了用單一形式對大小不同圖像造成影響。如圖3為改進算法后的估算場景深度圖對比。

圖3 場景深度對比圖

以往在單一圖像中對大氣光的估計，是以圖像中最大強度值作為大氣光，但這種估算方法是不精確的。He等人首先提出了暗原色先驗[7]理論，在RGB三個顏色通道求得霧天圖像的暗原色，即每個像素點中最小的一個顏色通道的強度值Jdark，Jdark為暗原色，Jc為RGB三個通道的其中一個，Ωx則是以X為中心的局部方塊。

因為在天氣情況較好時，圖像的暗原色通道幾乎為黑色。當霧的濃度越大時，暗原色圖像顯示出越亮。因此通過求到的暗原色圖像對圖像的大氣光IA(x)進行估算，將暗原色圖中亮度值較大的區(qū)域看做為霧的部分，取暗原色圖中強度值最大的2‰像素做為霧天大氣光值IA(x)。

針對文獻[10]算法的不足，本文提出了一種基于雙邊濾波器通過RGB通道計算霧天圖像場景深度的改進算法，具體步驟如下：

（1）對采集到的霧天原始圖像利用暗原色先驗理論，求霧天大氣光IA(x)。

（2）利用改進后的RGB通道求場景深度的算法式（3）求出各個像素點粗略的場景深度圖。

（3）進行歸一化，并以當前像素點為中心按block* block進行局域分塊，塊內(nèi)局部的均值和標準差。

（4）根據(jù)局部的均值和標準差利用雙邊濾波器重新估算出場景深度各塊內(nèi)場景深度值。

（5）利用大氣散射模型還原后的霧天圖像，亮度值較低，因此需要對圖像進行亮度調(diào)整，以提高圖像的可視性。本文采用雙曲正切函數(shù)對圖像進行亮度調(diào)整[13]，通過把圖像RGB轉換至HSV，對V分量進行雙曲正切函數(shù)處理，以增加還原圖像后的對比度，再進行局部非線性增強突出細節(jié)處，最后對S分量進行先行拉伸完成顏色分量的增強。

3 實驗結果

為驗證改進算法的有效性和實時性，本文在一臺處理器為Pentium 1.8 GHz，操作系統(tǒng)為Windows XP SP3的電腦上采用Matlab 7.0對霧天圖形進行了去霧實驗。圖4，圖5是應用本文算法以及其他算法得到的去霧結果。處理后的結果，圖像的對比度和質(zhì)量都得到了相應提升。由圖（c）所見，在天空區(qū)域發(fā)生了明顯的色暈現(xiàn)象，這是因為MSR算法在高亮度區(qū)敏感度較小，造成錯誤的顏色效果。圖（d）在景物邊緣處有較明顯的塊狀效應，這是因為暗原色分塊時，景物邊緣的暗原色被近似掉。本文提出的算法使得恢復后的圖像比較自然，更加真實地逼近于原始圖像，有效去除霧天對圖像質(zhì)量的影響。

圖4 薄霧下去霧對比圖

圖5 濃霧下去霧對比圖

4 結束語

本文針對霧天情況下，采集到的圖像造成不同程度的退化現(xiàn)象，提出了一種基于單幅圖像的RGB通道的物理復原方法，該方法對文獻[10]進行了改進，有效克服了因單個像素點的顏色失真而導致場景深度圖的噪聲影響，同時避免了天空區(qū)域場景深度圖的錯誤估計。經(jīng)實驗證明有效提高了霧天圖像質(zhì)量，獲得了較滿意的效果。但是，本文的算法也存在基于RGB通道求解場景深度圖固有的缺點，對于景物顏色差異不大，比如濃霧下，景物的顏色已經(jīng)趨近于白色時，會造成錯誤的估計。下一步工作將會完善該方法，從而達到更好的去霧效果。

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YOU Qian,LI Ying,LI Yucheng,ZHAO Hu,WANG Zhen

Faculty of Information Engineering and Automation,Kunming University of Science&Technology,Kunming 650051,China

Due to scattering of atmospheric light and attenuation of incident light,the quality of images captured under foggy conditions will be reduced exponentially to the scene depth.In order to improve the visual effect of the degraded image,this paper makes use of the dark channel to estimate the air light.According to the strength of RGB channel,then, the scene depth map is estimated from a single fog image.Moreover,this paper introduces a tolerance threshold in the bright region to avoid the error estimates of the scene depth.A bilateral filter with edge-preserving is utilized to further process the scene depth map.A clear image can be recovered based on the atmospheric scattering model.Experiment results show that the proposed improved algorithm can enhance the visibility of fog-degraded images effectively.

atmospheric scattering model;RGB channel;dark channel;tolerance threshold

A

TP751.1

10.3778/j.issn.1002-8331.1204-0414

YOU Qian,LI Ying,LI Yucheng,et al.Research on fog-degraded image restoration based on bilateral filter of RGB channel.Computer Engineering and Applications,2014,50（6）：157-160.

游謙（1985—），男，碩士研究生，主要研究方向為圖像處理、模式識別、嵌入式開發(fā)；黎英（1963—），男，博士，教授，主要研究方向為模式識別、嵌入式開發(fā)。E-mail：youqian43@163.com

2012-04-23

2012-06-18

1002-8331（2014）06-0157-04

CNKI網(wǎng)絡優(yōu)先出版：2012-08-01，http://www.cnki.net/kcms/detail/11.2127.TP.20120801.1652.009.html