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        圖像去霧方法研究

        2017-11-25 17:41:44何文超郭盼王國健
        科技資訊 2017年28期

        何文超++郭盼++王國健

        摘 要:論文介紹了當前單幅圖像去霧方法,并著重闡述了大氣散射物理模型中各參數(shù)的含義以及參數(shù)估計方法,采用暗元色先驗理論對單幅圖像去霧。實驗結(jié)果表明,基于暗原色先驗理論的圖像去霧方法有效可行。

        關(guān)鍵詞:暗原色先驗 去霧 圖像處理

        中圖分類號:TP39141 文獻標識碼:A 文章編號:1672-3791(2017)10(a)-0250-02

        霧造成的成像質(zhì)量退化對人們的生產(chǎn)生活有著直接影響,圖像的去霧是恢復(fù)圖像可視性及可理解性的關(guān)鍵技術(shù),也是圖像處理領(lǐng)域的一個研究熱點[1]。目前,圖像去霧方法主要分為兩種,一種是圖像增強的方法,改善圖像質(zhì)量。其優(yōu)點是相關(guān)的圖像處理算法相對成熟,如直方圖均衡化、小波算法等,增強圖像對比度、突出圖像特征信息。其缺點是會使圖像失真。另一種是基于霧氣物理退化模型的方法。其中有代表性的方法是基于暗原色先驗的圖像去霧方法。本文主要介紹暗原色先驗的圖像去霧算法。

        1 暗原色先驗圖像去霧算法

        1.1 大氣物理散射模型

        本文選用的是McCartney大氣散射模型[2]作為物理模型。其表達形式如下:

        (1)

        式(1)中,I(x)是觀測的有霧的退化圖像;J(x)表示去霧后的恢復(fù)圖像;t(x)表征光線穿透大氣媒介的能力,即透射率;A是一個常量,表示全球大氣光成分。

        方程右側(cè)第一項J(x)t(x)稱作直接衰減項,描述的是景物反射的光線在傳播介質(zhì)中的衰減,第二項A[1-t(x)]表示周圍環(huán)境的入射光經(jīng)霧氣散射后的光分量。根據(jù)此大氣散射模型,只要估計出參數(shù)A、t(x),就能從觀測圖像I(x)中恢復(fù)出原圖像J(x)。

        1.2 暗原色先驗原理

        香港中文大學(xué)信息工程系的He等在2011年提出了暗原色先驗規(guī)律[3]。通過對大量無霧圖片的統(tǒng)計發(fā)現(xiàn),在大多數(shù)無霧圖像的非天空區(qū)域中,會存在大量的像素點,滿足RGB通道中至少有一個通道的數(shù)據(jù)接近于0,稱為暗原色。這就是暗原色先驗規(guī)律。如式(2):

        (2)

        其中,Jdark是暗原色,y是像素點的鄰域Ω中的元素。

        1.3 模型參數(shù)的估計

        對于大氣光成分A,可選取暗原色Jdark中的最大值作為全局估計值。此方法用全局估計值代替了圖像的鄰域估計值,大大節(jié)省了計算量。但當式(2)中鄰域取值很小時,A的值取暗原色矩陣Jdark的值。

        對式(1)中t(x)的參數(shù)估計,可按式(3)方法估計:

        max(A) (3)

        為了避免t(x)的值為0,引入一個非常小的變量ε,將透射率公式轉(zhuǎn)變?yōu)椋?/p>

        1 (4)

        本論文選取的ε取值為0.01。

        根據(jù)估計出的A和t(x),以及公式(1),即可得到去霧后的恢復(fù)圖像為:

        (5)

        2 實驗結(jié)果及分析

        用論文中的方法,對含有薄霧的圖像進行處理。其中,鄰域大小取15×15,結(jié)果見圖1~5。

        圖1為含霧圖像,圖2為透射率t(x)的圖像,圖3為采用15×15鄰域的去霧圖像。

        圖4與圖5所得到的恢復(fù)圖,是在計算暗元素時,式(2)中的Ω取單個像素點得到的。而圖4中的A取暗原色Jdark的最大值,圖5中的A等于Jdark。由此可知,當估計Jdark時若取單個像素點時,可以避免圖像的鄰域計算,減少計算量。此時的A取值等于Jdark效果較好。圖3與圖5相比,采用15×15鄰域恢復(fù)的圖像效果較好,色彩失真較小。而圖5中,霧氣較重的區(qū)域恢復(fù)后會變得明亮,但計算量較小。

        參考文獻

        [1] 何曉軍,喬寅.基于暗原色的單一圖像去霧算法的研究[J].計算機應(yīng)用研究,2014,31(1):304-306.

        [2] Wang Weixing,Xiao Xiang,Chen Liangqin.Image dark channel prior haze removal based on minimum filtering and guided filtering[J].Optics and Precision Engineeri-ng,2015,23(7):2100-2108.

        [3] He K,Sun J,Tang X.Single image haze removal using dark channel prior[J].IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Interlligen-ce,2011,33(12):2341-2353.endprint

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