趙蘇齊　吳健珍

摘 要 本文提出了一種基于Retinex的霧霾圖像的去霧增強算法，將受到霧霾天氣影響的欠清晰圖像用Retinex算法進行處理，獲得增強圖像。針對圖像處理后出現(xiàn)噪點的問題，使用中值濾波對圖像進行濾波處理，去除噪聲。仿真實驗表明該算法對受到霧霾天氣影響的圖像有較好的增強效果，降低噪聲，畫面清晰。

關(guān)鍵詞 Retinex算法 霧霾圖像 圖像增強

中圖分類號：TM391.4 文獻標(biāo)識碼：A DOI：10.16400/j.cnki.kjdks.2016.02.076

0 引言

隨著當(dāng)代中國工業(yè)化和城鎮(zhèn)化的快速發(fā)展，工業(yè)生產(chǎn)和個人駕車交通出行等產(chǎn)生的廢氣不斷增多，綠化面積卻由于城鎮(zhèn)建設(shè)而呈現(xiàn)下跌趨勢，惡劣天氣頻繁地出現(xiàn)。在惡劣天氣條件下，我們獲得的圖像質(zhì)量會受到嚴(yán)重影響。

很多戶外系統(tǒng)的正常工作都需要獲得具有一定質(zhì)量的圖像。例如智能交通系統(tǒng)中圖像的拍攝，如果因為天氣原因造成圖像質(zhì)量下降，致使無法識別車牌號碼、車輛顏色，就會對智能交通系統(tǒng)的工作造成負(fù)面影響，導(dǎo)致智能交通系統(tǒng)無法發(fā)揮應(yīng)有的功能。在視頻監(jiān)控系統(tǒng)中，很多視頻監(jiān)控系統(tǒng)采用可見光成像技術(shù)，在光照不佳、雨霧天氣下，圖像亮度降低、對比度減弱、清晰度下降，導(dǎo)致無法看清某些細(xì)節(jié)信息，因此，監(jiān)控效果不佳?？傊F霾天氣下的圖像增強處理有著廣闊的前景和寬廣的需求。

圖像增強處理，就是根據(jù)給定圖像的應(yīng)用場合，根據(jù)應(yīng)用需求強調(diào)或凸出圖像的整體或局部特征，將不夠清晰的較模糊圖像變得更清晰，或突出感興趣的特征，增強不同物體特征之間的區(qū)別，提高圖像質(zhì)量、增強圖像識別效果。

1 基于Retinex的霧霾圖像算法

Retinex理論是一種建立在科學(xué)實驗和科學(xué)分析基礎(chǔ)上、基于人類視覺系統(tǒng)的圖像增強理論。該算法與線性和非線性變換、圖像銳化等傳統(tǒng)圖像增強算法不同，這些算法只能對圖像的某類特征進行增強處理，而Retinex具有大動態(tài)范圍壓縮、顏色恒常性、高色彩保真度等特點，適用于對受光照影響嚴(yán)重的圖像進行補償，能夠提高圖像的清晰度，使圖像的顏色更接近原圖像，圖像增強后的視覺效果更佳。

中值濾波是一種非線性圖像平滑技術(shù)，它對脈沖噪聲有很好的濾除作用，同時能夠克服線性濾波器在處理圖像細(xì)節(jié)時出現(xiàn)模糊的問題。

本文將Retinex和中值濾波算法相結(jié)合，對含霧圖像進行了增強處理。系統(tǒng)原理圖如圖1所示。

1.1 圖像增強算法

眾所周知：（1）真實的世界是沒有顏色的，我們平時看到的顏色是由不同強度不同頻率的電磁波組成的；（2）每一個顏色區(qū)域都是由給定波長的紅、綠、藍(lán)三原色構(gòu)成；（3）每個單位區(qū)域的顏色由三原色確定。

Retinex的基礎(chǔ)理論是物體顏色是由物體對長波、中波和短波光線的反射能力決定，而不是由反射光強度的絕對值決定。物體的色彩不受光照非均勻性的影響，具有一致性，也就是說，Retinex是以色感一致性（顏色恒常性）為基礎(chǔ)的（圖2）。

（1）讀入原始圖像，若為灰度圖，將圖像每個像素的灰度值由整數(shù)值轉(zhuǎn)換為浮點數(shù)，并轉(zhuǎn)換到對數(shù)域；若為彩色圖，將圖像的每個顏色分別處理，將每個分量的像素值由整數(shù)值轉(zhuǎn)換為浮點數(shù)，并轉(zhuǎn)換到對數(shù)域中，便于計算。（2）輸入尺度，在離散條件下，積分轉(zhuǎn)換為求和，進一步確定參數(shù)的值。（3）根據(jù)前述公式，計算得到；如果是彩圖，則每個通道均有一個。（4）將從對數(shù)域轉(zhuǎn)換到實數(shù)域得到輸出圖像，并以相應(yīng)格式輸出。

1.2 圖像降噪算法

直接獲取的灰度圖像或通過彩色圖像轉(zhuǎn)換而來的灰度圖像都存在噪聲，噪聲對圖像質(zhì)量影響很大。對圖像進行中值濾波可去除孤點噪聲，同時保持圖像的邊緣特性，不會使圖像出現(xiàn)顯著的模糊。

中值濾波的基本思想：將濾波窗口內(nèi)像素灰度的最大值和最小值均看作噪聲，以該窗口內(nèi)的灰度中值代替窗口中心像素點的灰度值。

中值濾波的步驟如下：（1）將含有若干個點的滑動窗口（濾波模板）在圖像中漫游，將窗口中心與圖像的某個像素位置重合；（2）讀取窗口中各像素的灰度值，并將這些灰度值按從小到大的順序排成一列；（3）計算這列數(shù)據(jù)的中間數(shù)據(jù)，將其作為對應(yīng)模板中心位置的像素灰度。

2仿真實驗

為了驗證該算法的有效性，我們選取了一張典型的霧霾天氣圖像進行仿真處理。

由圖3、圖4可看出圖像在增強處理之后對比度、亮度和畫面細(xì)節(jié)都有著顯著的提升，有效信息顯著增多，但經(jīng)過增強處理后的圖像有較明顯的噪聲（圖4左下的裂紋和路面顆粒明顯失真）。

圖5和圖6為降噪效果對比，可以看到圖中的噪聲相對減少（圖6左下噪聲）。同時圖3和圖6進行對比，可以清楚地看到圖像增強降噪處理對圖像質(zhì)量的提升。

3結(jié)論

本文提出了一種基于Retinex的霧霾圖像去霧增強算法。受霧霾天氣影響的失真圖像用Retinex算法進行處理，再使用中值濾波對圖像進行去噪處理。Matlab仿真實驗表明該算法對受到霧霾天氣影響的圖像有著較好的增強效果，在降低噪聲的情況下有較好的畫面觀感。

參考文獻

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