李哲鑫 郭遙 季潔

摘要：霧霾天氣屢見不鮮，不僅影響了人們的生活、健康，且霧天采集的圖片失真，不利于圖像的特征提取及識別，城市監(jiān)控系統(tǒng)、智能交通系統(tǒng)也因此作用大打折扣，此外，對航空攝影系統(tǒng)、衛(wèi)星遙感系統(tǒng)等也帶來了嚴重的影響。該文在MAT-LAB開發(fā)平臺下，設(shè)計并實現(xiàn)了一個圖像去霧綜合平臺，實現(xiàn)了直方圖均衡化、雙直方圖均衡化、加權(quán)雙直方圖均衡化這三種不同的圖像去霧方法，并結(jié)合圖像信息熵和對比度的數(shù)值來評價圖像去霧的效果。

關(guān)鍵詞：圖像去霧;直方圖均衡化;圖像去霧平臺;圖像增強

中圖分類號：TP18 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2020）06-0180-03

1概述

隨著計算機視覺系統(tǒng)在軍事、智能交通以及城市監(jiān)控等領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，圖像去霧已成為計算機視覺的重要研究方向之一。如圖1所示，霧天采集的圖片色彩偏灰白，大量細節(jié)丟失，給圖像后續(xù)處理帶來一定的難度。

主要的圖像去霧算法分為基于圖像增強的去霧算法和基于圖像復(fù)原的去霧算法兩種，基于圖像復(fù)原的去霧算需要先驗知識來求解圖像成像的逆過程，進行大量的計算，相對而言，基于圖像增強的去霧算法更加簡單實用。直方圖均衡化算法（HE）是圖像增強算法中最常用的方法，由圖2可見，霧天圖像的直方圖集中在一個比較狹窄的區(qū)域內(nèi)，直方圖均衡化算法可以通過累積分布函數(shù)拉伸直方圖的動態(tài)范圍，從而改變圖像的對比度。直方圖均衡化算法雖然能夠改善霧天圖像的對比度，但常常會使得圖像視覺失真，能夠保持亮度的雙直方圖均衡化方法（BBHE）通過計算平均亮度作為閾值，將直方圖分割成兩個子直方圖，再分別進行均衡化，能夠在提高圖像對比度的同時保持亮度。

本文實現(xiàn)了一個圖像去霧的綜合平臺，HE算法、BBHE算法是常用的方法，為了突出該系統(tǒng)的特色，在雙直方圖均衡化算法的基礎(chǔ)上，綜合考慮子直方圖的像素個數(shù)和灰度范圍，實現(xiàn)了加權(quán)雙直方圖均衡化算法（WBBHE），使霧天圖像在保持良好去霧的效果的基礎(chǔ)上，更好的保持圖像中的細節(jié)。此外，該平臺還集成對比度、信息熵的數(shù)據(jù)和直方圖形態(tài)，使用戶更直觀地對比各種算法的處理結(jié)果。

2概要設(shè)計

2.1系統(tǒng)的設(shè)計目標

本系統(tǒng)的目標是實現(xiàn)基于直方圖的圖像去霧平臺，集成三種基于直方圖的去霧算法：HE算法、BBHE算法和WBBHE算法。用戶可以選擇不同的方法對圖像進行去霧，并查看圖像的直方圖形態(tài)，對比圖像信息熵、對比度來比較圖像的去霧效果，以便選擇更加適合的去霧方法。此外，本系統(tǒng)需要有較強的可操作性，用戶界面友好，無須注冊，技術(shù)可行性較好。

2.2系統(tǒng)總體設(shè)計

根據(jù)三種不同的去霧方法，系統(tǒng)劃分為三大模塊，每一個模塊中包含了針對該算法的質(zhì)量評估和實驗結(jié)果。系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)設(shè)計圖如圖3所示。

2.3系統(tǒng)相關(guān)技術(shù)

本去霧平臺基于C語言在MATLAB平臺上開發(fā)而成，并使用GUI工具創(chuàng)建用戶界面及交互式功能的設(shè)計。為了讓去霧平臺在沒有安裝MATLAB編程環(huán)境的電腦上運行，將整體程序打包成可以獨立運行的exe文件，只需運行MATLAB Runtime文件，便可以啟動去霧平臺。

3詳細設(shè)計

3.1去霧平臺的業(yè)務(wù)流程

啟動去霧平臺后，用戶選擇需要去霧的圖片，并選擇不同的去霧算法，查看不同的去霧效果，同時還可以根據(jù)直方圖形態(tài)、信息熵以及對比度等數(shù)據(jù)信息最終選擇去霧的輸出圖像，并保存。平臺的主要業(yè)務(wù)流程圖如圖4所示。

3.2關(guān)鍵算法

本平臺實現(xiàn)的三種算法中，HE算法為最經(jīng)典的圖像增強算法，BBHE算法在文獻[2]中有詳細介紹。雙直方圖分割之后，每個子圖的像素個數(shù)和灰度范圍直接影響著均衡化之后的效果，文獻[3]中提到了一種基于最大類間方差法的加權(quán)直方圖均衡化圖像去霧算法，本平臺的加權(quán)雙直方圖均衡化算法（WBBHE）在此基礎(chǔ)上，實現(xiàn)步驟如下：

（1）運用平均灰度值為閾值，進行雙直方圖分割;

（21根據(jù)兩個子圖的像素點個數(shù)和灰度范圍定義參數(shù)f1和f2，如公式（1）所示。其中N為圖像的總像素數(shù)是，N1和N2分別為兩個子直方圖包含的像素數(shù)，a1=0.6，a2=0.4，表示前景和背景的重要程度參數(shù);

4平臺實現(xiàn)

4.1系統(tǒng)實現(xiàn)截圖

圖像去霧平臺如圖5所示，點擊“瀏覽”按鈕加載本地霧霾圖片，點擊“保存”按鈕可設(shè)置去霧圖像的保存路徑。下方用戶可選擇三個去霧算法，看到圖像去霧前后的對比，并顯示詳細的信息熵和對比度?！安榭粗狈綀D”按鈕可顯示直方圖形態(tài)。

4.2實驗測試數(shù)據(jù)

本平臺選用了“交通”圖像，用全局直方圖均衡化算法（GHE）、雙直方圖均衡化算法（BBHE）以及本文中的方法，分別對其進行去霧操作，結(jié)果如圖6所示。

表1是三種去霧方法信息熵及對比度數(shù)據(jù)，根據(jù)實驗結(jié)果，三種方法均能對有效去霧，在保留信息熵的同時，使對比度得到了較大的提升。其中WBBHE算法較優(yōu)于HE算法和BBHE算法。

5結(jié)束語

本文實現(xiàn)了一個基于直方圖的圖像去霧平臺，實現(xiàn)了三種去霧算法，并集成了信息熵和對比度以及直方圖形態(tài)等數(shù)據(jù)，使用戶可以綜合多項指標選擇最為合適的去霧方法。今后可在此平臺上實現(xiàn)更多的去霧算法，為圖像去霧研究的進一步發(fā)展奠定基礎(chǔ)，擴寬其應(yīng)用領(lǐng)域。