成晉軍，張曉娟

(1. 山西大學(xué)商務(wù)學(xué)院 信息中心，山西 太原 030031；2. 山西大學(xué)商務(wù)學(xué)院 信息學(xué)院，山西 太原 030031)

1 問題的提出

霧霾天氣下，由于懸浮在空氣中的顆粒物積累形成霾，霾粒子的直徑約在0.001 μm到10 μm之間，遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于可見光的波長，此時，所有波長的可見光將被空氣中的霾粒子均勻反射，這將導(dǎo)致霧霾天氣拍攝到的照片灰蒙蒙的、不清晰、對比度低，將對智能圖像識別產(chǎn)生很大的影響。

霧霾天氣拍攝到的照片從視覺上來看對比度下降，如圖1所示；從圖像能量來看，圖像的灰度主要集中在較高的一端，從而導(dǎo)致對比度低，如圖2所示。

圖1 霧霾天氣圖像

圖2 霧霾天氣圖像直方圖

2 霧霾天氣圖像去霧霾方法概述

針對霧霾天氣拍攝的圖像如何進(jìn)行去霧的方法的研究主要可以從兩個方面進(jìn)行。一方面，針對霧霾圖像能量集中于直方圖一端的特點，對直方圖進(jìn)行圖像的全部或只針對局部進(jìn)行的均衡化。通過針對直方圖進(jìn)行均衡化的方法，使得霧霾天氣圖像中的像素的灰度值均衡分布，從而達(dá)到增強(qiáng)圖像對比度、去除霧霾影響的目的。另一方面，從霧霾天氣拍攝到的圖像各個像素點之間的對比度相對較低的形成原因來考慮，與晴朗天氣拍攝到的圖像相比較，由于圖像質(zhì)量較差的原因是因霧霾天氣的時候漂浮在空氣中的形成霧霾的顆粒物相對較多，從而導(dǎo)致光線更多地被大氣中的顆粒物所反射，以致霧霾天氣拍攝到的圖像的像素點之間對比度相對較低。如果能夠通過一定的方法估算得到環(huán)境光線對圖像的影響程度，即可計算得到在無霧霾天氣下的圖像效果。

3 基于圖像處理的霧霾天氣圖像去霧霾方法

基于圖像處理的圖像去霧方法并不考慮霧霾導(dǎo)致圖像降質(zhì)的原因，而是從圖像亮度直方圖來考慮圖像降質(zhì)的原因，如文獻(xiàn)[1]。

在Matlab中，可以通過函數(shù)imhist()來形成圖像的直方圖[2]。數(shù)字圖像處理中，采用直方圖像來描述圖像中所有像素的灰度分布情況，通過直方圖像可以看出圖像中不同灰度等級的像素點的數(shù)目與它們之間的對比關(guān)系。通過如圖2所示的霧霾天氣圖像可以看出，霧霾天氣圖像中的所有像素的灰度值較高，主要集中于0～255等級中接近最亮值255的部分，導(dǎo)致圖像中像素點的亮度較高，像素點之間的對比度較低。為了提升圖像中像素點的對比度，可以對直方圖進(jìn)行均衡化或?qū)⑾袼攸c間的對比度進(jìn)行拉伸[3]。對直方圖進(jìn)行均衡化的方法如圖3所示。

圖3 圖像的直方圖均衡化

通過公式(1)可以得出原始的霧霾天氣圖像的直方圖經(jīng)過均衡化后各個像素的灰度值sk

(1)

我們在Matlab平臺上使用上述提出的采用直方圖均衡化的方法對霧霾天氣圖像進(jìn)行去霧霾的方法進(jìn)行了仿真，圖4為經(jīng)過基于圖像處理的霧霾天氣圖像去霧方法后圖1中的霧霾天氣圖像的去霧霾效果，圖5為經(jīng)過基于圖像處理的霧霾天氣圖像去霧方法后圖2中的霧霾天氣圖像的直方圖。

圖4 基于圖像處理的圖像去霧霾效果

圖5 霧霾天氣圖像去霧后直方圖

通過上述實驗可以看出，使用直方圖進(jìn)行均衡化的方法對霧霾天氣圖像去霧霾有一定的效果，通過肉眼能夠明顯看出圖像對比度的增強(qiáng)。

4 基于物理模型的霧霾天氣圖像去霧霾方法

基于物理模型的去霧霾方法則需要充分考慮到霧霾天氣導(dǎo)致圖像不清晰的物理成因。霧霾天氣圖像的物理模型表示為：

I(x)=J(x)t(x)+A(1-t(x)) .

(2)

式(2)中，x是像素點，I是霧霾天氣圖像，t是照相機(jī)拍攝到的光線的傳播率，A是大氣光線，J是去霧霾后的圖像。

通過何凱明博士提出的暗原色先驗DCP理論[4]，我們在Matlab平臺上進(jìn)行仿真實驗，選取霧霾天氣圖像的三個通道中暗元素最多的通道中最亮的前0.2% 個像素點的R、G、B分量中的最大值來估算出A；將圖像劃分成2*2的小區(qū)域后，在這些小區(qū)域中求取最小的運算值，即可得到t。將這兩個值帶入公式(2)：

(3)

即可求得霧霾圖像去霧霾的效果。

圖6 基于物理模型的去圖像霧霾效果

5 結(jié)束語

由于對于圖像的質(zhì)量沒有統(tǒng)一衡量辦法[5]，因而多數(shù)采用主觀的方法進(jìn)行評價。通過對比圖4和圖6不同的霧霾天氣圖像去霧霾效果的仿真圖可以看出，圖4中采用的基于圖像處理的霧霾圖像去霧霾方法并沒有真正意義上進(jìn)行圖像去霧霾，而是僅僅從圖像處理的方法出發(fā)對圖像做了對比度的變化，只是眼睛看起來圖像效果增強(qiáng)了；而圖6中基于物理模型的圖像去霧霾方法從霧霾天氣圖像形成的最根本原因考慮，最終去除了大氣光對圖像的影響，得到的效果更自然，真正做到了圖像的去霧霾效果。

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