劉東輝，蘭時勇＋，楊紅雨，吳樹霖，朱超軍

（1.四川大學(xué) 計算機學(xué)院，四川 成都610065；2.四川大學(xué) 視覺合成圖形圖像技術(shù)國家重點學(xué)科實驗室，四川 成都610065）

0 引 言

近年來基于大氣散射物理模型的單幅圖像去霧方法成為去霧領(lǐng)域研究的熱點，并且取得了很大的進展。如Fattal［1］假定霧靄天氣下大氣透射率和表面陰影在局部是不相關(guān)的，通過估計場景的反射率，進而求得透射率，F(xiàn)attal的算法對于薄霧圖像的處理效果很好，但是當霧很濃時效果很差，并且算法復(fù)雜度高。He［2］等人提出了一種暗原色先驗的物理統(tǒng)計規(guī)律，結(jié)合大氣散射模型和soft matting［3］修復(fù)進行去霧，該算法不僅在物理上有效，并且可以處理濃度較大的有霧圖像，不過He的缺點也是算法復(fù)雜度高、處理速度慢。Jean－Philippe［4］對原彩色圖像進行最小值濾波，然后對濾波后的圖像用中值濾波計算局部均值和標準差，進而求得大氣光幕，恢復(fù)出場景的無霧圖像，這種方法對存在景物深度突變的區(qū)域去霧效果很差，去霧后的圖像在該區(qū)域還存在較多殘霧，而且會產(chǎn)生光暈。

目前，在視頻實時去霧方向的研究還比較少且不夠成熟，視頻實時去霧方法主要在背景、前景分割的前提下，分別利用相關(guān)的去霧算法進行復(fù)原處理，再將兩者處理后的結(jié)果進行融合得到完整的無霧視頻。如Jisha－John［5］等采用小波融合的方法對霧天視頻進行增強，雖然這種方法處理效率很高，但是需要人工設(shè)置不同視頻中的相關(guān)閾值，并且處理后的視頻圖像中會有塊狀噪聲。Xu Zhiyuan［6］等人通過對比度約束的自適應(yīng)直方圖均衡化的方法對背景、前景進行去霧，這種方法的缺點在于處理后的視頻圖像顏色不夠自然。

單幅圖像去霧算法處理效果好，但是效率太低，達不到實時要求；現(xiàn)存的視頻實時去霧算法處理速度滿足了，但是在效果上又不夠理想?？傊~與熊掌不能兼得。

針對以上問題，本文提出了一種結(jié)合He的暗原色先驗理論與背景、前景差分的實時高清視頻去霧方法，并且改進了He方法中求取大氣光的過程。在保證處理效果的前提下，提高了處理速度，達到實時去霧的目的。

1 暗原色先驗單幅圖像去霧

1.1 大氣散射物理模型

在計算機視覺和圖形學(xué)中，霧化圖像被廣泛地描述為方程

式中：I——霧化圖像的強度值，J——場景無霧情況下得強度值，A——空氣強度值而t則是場景強度在各個區(qū)域通過程度的描述 （也稱作透射率）。去霧的本質(zhì)就是從I中獲取J、A和t。

1.2 暗原色先驗理論

暗原色先驗理論是經(jīng)過對大量室外無霧圖像的觀察統(tǒng)計得到的：在大部分非天空的局部區(qū)域里，存在一些像素它的3個通道中至少有一個通道顏色值很低。也就是說，在該局部區(qū)域里景物光線的強度值的最小值趨于零。對于圖像J有

式中：Jc——J的一個顏色通道，Ω（x）——以x為中心的局部區(qū)域。通過觀察統(tǒng)計得到，Jdark的強度值很低且趨于零。假設(shè)J是室外的清晰圖像，我們將Jdark稱作圖像J的暗通道。

1.3 求取透射率

對式 （1）兩邊取最小值操作，并在3個顏色通道中取最小值運算。假設(shè)A是一個定值，根據(jù)暗原色先驗理論可知Jdark接近0，把式 （2）代入式 （1）可求得初始透射率t，由于在局部區(qū)域內(nèi)透射率t不是一個定值，所以這樣求得的透射率包含一些塊狀效應(yīng)。由于霧圖形成模型方程 （1）和摳圖方程I＝F×α＋B×（1－α）在形式上很相似。透射率t的分布其實就是α的分布，所以He使用了一種軟摳圖算法來完善透射率。最優(yōu)的t通過求解下面的方程得到

式中：U——一個與L具有相同大小的單位矩陣，r——一個具有較小值的修正系數(shù)，L——摳圖拉普拉斯矩陣。式（3）具體定義請參見文獻 ［3］。

1.4 估測大氣光強度值與去霧

首先選取暗原色中亮度值最大的0.1%的像素。在這些像素中，原有霧圖像I中強度值最大的像素點的值作為大氣光A的值。根據(jù)A、tnew代入式 （1）就可以得到復(fù)原后的圖像。

He的算法中最大的問題在于優(yōu)化透射率t的過程中需要構(gòu)建大小為圖像高度乘以圖像寬度的摳圖拉普拉斯矩陣，且每一個像素值都要計算，耗時太多，后來He使用Christophe Clienti［7］的快速算法來實現(xiàn)求局部區(qū)域最小值的操作，并且使用引導(dǎo)濾波［8］來優(yōu)化透射率大大提高了處理速度，但是還達不到實時的要求。

2 背景差分實時高清去霧

對于監(jiān)控相機來說，視頻各幀的背景一般是固定不變的，盡管針對單幅圖像采用暗原色先驗求得透射率然后進行去霧的效果比較好，但是如果每一幀都計算背景的暗原色、透射率，勢必會浪費大量時間，無法滿足實時要求［9］。本文的思想就是將背景與前景運動目標分離出來，對于背景，每隔一定的幀數(shù)求一次背景透射率，對于前景運動目標的透射率，每一幀都進行計算，然后將兩者的透射率融合起來進行去霧。

2.1 改進大氣光的估計方法

He的暗原色先驗去霧中大氣光A值求取是首先選取暗原色中亮度最大的0.1%的像素。在這些像素中，原圖像I中強度值最大的像素點的值作為大氣光A的值［2］。當圖像中有大片白色物體時，這種方法會產(chǎn)生誤差，求得的大氣光的位置會落在白色物體上。本文在求取大氣光A值的時候是取這些像素對應(yīng)在原圖I中的平均值作為大氣光值，經(jīng)過測試，這樣求取的大氣光值更準確，去霧效果更自然。

2.2 算法流程

如圖1所示。首先提取前N幀的圖像求像素平均值作為初始背景圖像。公式如下

式中：N——重建的圖像幀數(shù)，Bk——重建的初始背景圖像，fi——第i幀圖像，N幀圖像每一個像素點的值累加平均構(gòu)成了背景圖像中對應(yīng)的像素點的值［10］。

根據(jù)創(chuàng)建好的背景圖像用改進的暗原色先驗法求大氣光強度值A(chǔ)及背景透射率tk。設(shè)置一個全局的標記值num，初始化為1，創(chuàng)建一個新的線程，每當num＝2的時候這個新線程就計算一次背景透射率。然后在主線程中，如果num＝1就將計算好的背景透射率復(fù)制過來，同時將當前更新好的背景復(fù)制給新線程，然后進行背景差分來檢測運動目標，計算運動目標的透射率，將兩者透射率融合起來，進行去霧，然后num值加1，如果num值大于閾值M的話就把num重新設(shè)置為1，也就是說每隔M幀算一次背景透射率，這樣既保證了效果，又能滿足實時的要求。M值的選取要根據(jù)算一次背景的透射率需要多長時間及主線程中處理一幀需要的時間有關(guān)

圖1 去霧算法流程

式中：t1——新線程中計算背景透射率需要的時間，t2——主線程中處理一幀需要的時間，同時1／t2也是本去霧方法的實時幀率。最后要進行背景更新，本文采用Surendra［11］背景更新算法。主要思想就是通過幀差法找到運動區(qū)域，對運動區(qū)域內(nèi)的背景用之前的背景覆蓋，非運動區(qū)域的背景用當前幀進行加權(quán)更新。

并且在去霧過程中利用CUDA （compute unified device architecture）技術(shù)，構(gòu)建CPU和GPU協(xié)同工作的編程模型。CUDA是一種由NVIDIA推出的通用并行計算架構(gòu)，該架構(gòu)使GPU能夠解決復(fù)雜的計算問題，傳統(tǒng)的GPU架構(gòu)受其硬件架構(gòu)的影響不能有效利用資源進行通用計算，而利用CUDA可以使GPU不僅能執(zhí)行傳統(tǒng)的圖像計算，還能高效地執(zhí)行通用計算，大大提高了處理速度［12］。

3 實驗結(jié)果和分析

求取大氣光A時，局部區(qū)域的大小為15＊15；在Visual Studio 2008平臺上使用C＋＋、OpenCV編程實現(xiàn)。硬件配置環(huán)境為：顯卡 （NVIDIA GeForce GTX 690 2GB），CPU （Intel?CoreTMi7－3770K ＠3.50GHz），內(nèi) 存 （4GB RAM）。

3.1 實驗結(jié)果

通過圖2、圖3兩幀不同分辨率的視頻圖像的去霧結(jié)果可以看出，Jean－Philippe在景深突變區(qū)域去霧效果不好，存在較多殘霧，且有光暈現(xiàn)象。在圖2中按照He的方法求得的大氣光在左邊較亮的建筑物上，如圖中矩形框標記處，大氣光位置不準確，所以圖2用He的方法去霧效果不好，天空部分失真。而在圖3中由于用He的方法求得的大氣光的位置正好在左上角的天空部分，如圖中矩形框標記處，所以圖3用He的方法能夠取得很好的效果。相比來說本文算法在效果上要好于另外兩種方法。

圖2 圖像分辨率為800＊457的去霧結(jié)果對比

圖3 圖像分辨率為1280＊720的去霧結(jié)果對比

3.2 處理速度

對于800＊457像素的彩色圖像和1280＊720的高清圖像的處理時間表1給出了3種方法的對比結(jié)果，從表中可以看出本文方法對于高清視頻圖像每秒可以處理22幀，達到了實時去霧的要求。

表1 不同方法的處理時間對比

4 結(jié)束語

本文在改進了He的暗原色先驗去霧中對大氣光的估計的同時，結(jié)合背景差分運動目標檢測算法進行視頻去霧，該方法在保證去霧效果的基礎(chǔ)上，大幅度的提高了處理度速度，達到了實時去霧的要求，不過由于復(fù)雜場景下的背景模型不好建立，對于復(fù)雜的運動場景，提出一種更好更精確的背景模型建立及運動目標檢測方法是下一步要解決的問題。并且因為暗原色先驗是一種統(tǒng)計規(guī)律，當圖像中的景物和大氣層接近且沒有陰影遮擋，或者存在大片灰白色區(qū)域時，暗原色先驗理論是無效的，去霧效果就比較差。更加先進的去霧模型能夠描述復(fù)雜的場景，像陽光對大氣光的影響等，這也是下一步我們需要研究的內(nèi)容。

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