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無人機(jī)影像亮度不均處理算法研究

高峰1戴夢(mèng)2

(1.廣州南方測(cè)繪科技股份有限公司南昌分公司江西南昌330013；2.江西水利職業(yè)學(xué)院江西南昌330013)

在深入研究現(xiàn)有影像光照不均處理算法的基礎(chǔ)上，實(shí)驗(yàn)選出無人機(jī)航拍影像片區(qū)中與其他影像有較大光照差別的影像，分別使用MASK勻光算法、直方圖均衡化算法、Retinex理論算法以及同態(tài)濾波算法，對(duì)單幅影像的亮度分布不均勻性、反差分布不均勻性進(jìn)行實(shí)驗(yàn)分析。旨在通過各個(gè)算法處理效果的比較，得出針對(duì)無人機(jī)影像最佳的光照一致性算法。

無人機(jī)影像；光照不均；同態(tài)濾波算法

一、引言

無人機(jī)遙感能夠?qū)崟r(shí)對(duì)地觀測(cè)，其成本低、起降靈活、受天氣條件影響小以及獲取影像色彩真實(shí)分辨率高的特點(diǎn)使其具有較高的應(yīng)用價(jià)值。但在獲取航空影像時(shí)，由于許多內(nèi)在和外在的環(huán)境因素影響，無人機(jī)影像間的光照仍然存在常見的光照不均現(xiàn)象，影像內(nèi)的不同區(qū)域也存在亮度或者色調(diào)差異。

二、基于MASK勻光算法

MASK勻光算法又稱為模糊正像勻光法，是一種常用的勻光方法。該方法不僅可以改善影像的光照不均現(xiàn)象，還可以保持整張影像的總體反差不降低，目前已經(jīng)投入了實(shí)際的應(yīng)用中。

根據(jù)馬斯克勻光原理，對(duì)于光照不均勻影像可采用如下數(shù)學(xué)模型進(jìn)行描述：

I′(x,y)=I(x,y)+B(x,y)

式(1-1)

式中I′(x,y)表示光照不均勻的影像；I(x,y)表示理想條件下受光均勻的影像；B(x,y)表示背景影像[1]?；谝陨显?，我們可以將光照不均勻的影像看作一個(gè)光照均勻的影像與背景影像疊加，因此，如果能夠精細(xì)地模擬出影像的背景影像，再將其從原影像中利用頻率域中的減法法則就可以輸出光照均勻的影像；但實(shí)驗(yàn)表明，減去背景影像之后的原影像在局部地區(qū)將出現(xiàn)細(xì)部反差降低的現(xiàn)象，因此進(jìn)行拉伸處理可以增大相鄰細(xì)部反差，同時(shí)提高整張影像的總體反差，從而消除單幅影像的色彩不一致現(xiàn)象。

經(jīng)過試驗(yàn)，MASK勻光方法存在一定的問題和缺陷，首先，在背景影像制作時(shí)，它對(duì)整張影像的模糊程度相同，并沒有對(duì)不同灰度和反差的影像區(qū)域來區(qū)別處理；其次，直接使用該算法處理得到的影像依然沒有消除原始影像上反差分布不均勻的現(xiàn)象，得到的結(jié)果并能滿足影像的后期使用。

三、基于直方圖均衡化算法

通過均衡直方圖可以調(diào)整影像的灰度分布情況，從而改善影像光照不均的現(xiàn)象。這種方法，亮度可以在直方圖上分布更加均勻。這樣就可以用于增強(qiáng)局部的對(duì)比度而不影響整體的對(duì)比度，直方圖均衡化通過有效地?cái)U(kuò)展亮度來實(shí)現(xiàn)這種功能。該方法以影像各灰度級(jí)概率的累積分布函數(shù)作為變換函數(shù)，將原影像映射為一幅灰度級(jí)分布較均勻的影像。

直方圖均衡化的算法始終是對(duì)于一些灰度分布比較密集或?qū)Ρ榷鹊偷挠跋衲苋〉帽容^滿意的增強(qiáng)結(jié)果[2]。它只考慮灰度統(tǒng)計(jì)信息而未考慮像素空間位置信息，因此對(duì)于無人機(jī)航拍影像的近距離成像，補(bǔ)償光照的效果并不好，容易忽略一些細(xì)節(jié)信息。

四、基于Retinex理論算法

Retinex算法由Land[3]在上世紀(jì)70年代提出的一種顏色恒常知覺的色彩理論。它實(shí)質(zhì)上是一種基于光照補(bǔ)償?shù)膱D像增強(qiáng)算法[4]。Retinex的基本原理是將一幅圖像分為亮度圖像和反射圖像兩部分，然后通過降低亮度圖像對(duì)反射圖像的影響而達(dá)到增強(qiáng)圖像的目的。Retinex算法的表明，圖像由亮度圖像和反射圖像構(gòu)成，分別用L(x,y)和R(x,y)表示，三者關(guān)系可以用下列公式表示：

I(x,y)=L(x,y)×R(x,y)

式(3-1)

其中，L是照度分量，主要由航拍設(shè)備或傳感器所接收的光照亮度決定；反射分量R是由地物表面的內(nèi)在性質(zhì)決定的。Retinex方法對(duì)影像處理的最終效果就是從圖像I中獲得物體的反射性質(zhì)分量R，再將其光照分量去掉，還原物體最原本的色彩。如何更準(zhǔn)確、合理地將照度分量L從原始影像I中提取出來，是人們對(duì)應(yīng)用Retinex算法關(guān)注的熱點(diǎn)。自提出此算法至今，已有許多文獻(xiàn)提出大量方法來改進(jìn)算法解決這個(gè)問題，如單尺度Retinex算法[5]、多尺度Retinex算法[6]等。

試驗(yàn)表明無論是哪種Retinex算法在暗處細(xì)節(jié)的增強(qiáng)中有著較好的效果，也適合處理局部灰度值低的圖像，并且在壓縮圖像對(duì)比度時(shí)能在一定程度上保持圖像原始亮度，但沒有重視圖像梯度信息，易在增強(qiáng)圖像的同時(shí)模糊邊緣信息。

五、基于同態(tài)濾波算法

數(shù)字影像一般表達(dá)為空間的灰度函數(shù)，可以構(gòu)成矩陣形式的陣列，這種表達(dá)方式與真實(shí)影像相似。但傅里葉變換的應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)了影像“空間域”與“頻率域”的變換，頻率域的表達(dá)讓數(shù)字影像處理拓寬了渠道。基于光照-反射模型的同態(tài)濾波便可以通過上述變換在頻率域中對(duì)影像進(jìn)行增強(qiáng)，在光照成像模型中，我們將影像灰度理解為照射分量和反射分量的乘積，而照射分量梯度變化趨于平緩對(duì)應(yīng)于低頻信息，反射分量則代表高頻信息。因此合理使用濾波器可以使影像的灰度動(dòng)態(tài)范圍得到壓縮，同時(shí)能讓影像的灰度級(jí)得到擴(kuò)展，抑制照射分量的影響[7]。

基于同態(tài)濾波的無人機(jī)影像光照不均消除方法具體算法過程如下：

1.遙感影像f(x,y)可以由照射分量和反射分量乘積表示為：

f(x,y)=fi(x,y)×fr(x,y)

式(4-1)

2.對(duì)影像表達(dá)式取對(duì)數(shù)，可以將照射分量和反射分量由乘積模型變?yōu)榧有阅Ｐ停?/p>

Inf(x,y)=In[fi(x,y)×fr(x,y)]=Infi(x,y)+Infr(x,y)

式(4-2)

3.對(duì)取對(duì)數(shù)后的圖像進(jìn)行傅里葉變換；

F(μ,ν)=F(Inf(x,y))=Fi(μ,ν)+Fr(μ,ν)

式(4-3)

4.在頻率域中，使用濾波器H(u,v)對(duì)影像進(jìn)行處理：

F(μ,ν)=H(μ,ν)×Fi(μ,ν)+H(μ,ν)×Fr(μ,ν)

式(4-4)

5.傅里葉反變化和反對(duì)數(shù)運(yùn)算，恢復(fù)原始圖像，光照不均消除。

六、實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比分析

從視覺效果可以判斷原始影像的亮度過度，且實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)挑選過程中可以明顯看出影像與前后兩張相差較大，因此，對(duì)影像的光照不均現(xiàn)象必須進(jìn)行預(yù)處理。通過各個(gè)算法的處理后得到的影像，從目視可以看出，Retinex算法處理后的影像在亮度上有一定的改善，基本去除了亮度過高的朦朧感，但也對(duì)整體影像的色彩改變較大，使影像產(chǎn)生一定的失真；MASK勻光算法處理后的影像效果并不好，雖然該算法能對(duì)單張光學(xué)遙感影像的內(nèi)部光照不均進(jìn)行較好的處理，但針對(duì)無人機(jī)影像的整片曝光過度現(xiàn)象并不能處理得到理想的效果；改進(jìn)后的同態(tài)濾波處理過后的影像在亮度的處理中有著較佳的結(jié)果，且影像的整體反差比較一致，局部區(qū)域也比較清晰，對(duì)亮度平衡起到了較好的效果。

為了能夠更為科學(xué)的評(píng)定各個(gè)方法的效果，通過測(cè)定算法處理后影像的平均梯度和信息熵值來進(jìn)行對(duì)比分析。上述四種算法處理后的影像以及原始影像的平均梯度和信息熵值比較如表1所示：

表1 各算法處理后影像指標(biāo)對(duì)比表

由此可知，在針對(duì)整片區(qū)域光照曝光較異常、亮度不均勻的無人機(jī)影像宜采用同態(tài)濾波算法進(jìn)行單張影像的處理。

[1]李德仁，王密，潘俊.光學(xué)遙感影像的自動(dòng)勻光處理及應(yīng)用[J].武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(信息科學(xué)版)，2006，(09)：753-756.

[2]楊杰，付忠良，阮波.照度不均勻圖像的快速自適應(yīng)灰度修正[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用，2005，25(3)：598-602.

[3]蔣永馨，王孝通，徐曉剛，黃華.一種基于光照補(bǔ)償?shù)膱D像增強(qiáng)算法[J].電子學(xué)報(bào)，2009，37(4)：151-155.