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        基于大氣散射模型的單幅圖像去霧算法綜述

        2020-08-14 22:05:08張涵
        青年生活 2020年28期
        關(guān)鍵詞:圖像處理深度學(xué)習(xí)

        摘要:對(duì)于一些高級(jí)的圖像處理任務(wù),如圖像分割而言,輸入的圖像質(zhì)量會(huì)嚴(yán)重影響到效果。云霧天氣作為常見的天氣現(xiàn)象,往往會(huì)導(dǎo)致得到的圖像充滿白霧,另外由空氣質(zhì)量日益惡化導(dǎo)致的霧霾也時(shí)不時(shí)出現(xiàn)在人們的視野。這些現(xiàn)象導(dǎo)致現(xiàn)實(shí)中得到的圖像質(zhì)量往往不能夠滿足高級(jí)任務(wù)的需求,因此圖像去霧成為廣受關(guān)注的研究領(lǐng)域。本文首先介紹了大氣成霧模型,接著介紹了幾種基于此的圖像去霧算法,并進(jìn)行比較。

        關(guān)鍵詞:圖像處理;圖像去霧;深度學(xué)習(xí)

        1.圖像去霧簡介

        1.1概述

        霧,作為人們生活中一種常見的大氣現(xiàn)象,經(jīng)常會(huì)給生活帶來各種各樣的麻煩。霧氣導(dǎo)致能見度降低,使得交通受阻,人們的出行受到影響。同樣地,霧氣不僅對(duì)于人眼的視覺有影響,對(duì)于相機(jī)和機(jī)器的視覺及理解也有非常大的影響。對(duì)于許多高級(jí)的計(jì)算機(jī)視覺任務(wù),如圖像分割,目標(biāo)檢測等,常見的落地應(yīng)用都是攝像頭,監(jiān)控視頻等依賴現(xiàn)實(shí)條件的場景。在這些使用場景中,圖像質(zhì)量往往難以得到保證,雨霧天氣的出現(xiàn)導(dǎo)致計(jì)算機(jī)無法獲得清晰的圖像,從而影響到任務(wù)精度。基于此,人們展開了對(duì)于圖像去霧算法的研究。圖像去霧算法主要可以分為基于圖像增強(qiáng)的去霧算法和基于圖像復(fù)原的去霧算法,本文對(duì)第二種進(jìn)行介紹。

        1.2大氣散射模型

        在霧天里,空氣中充滿著許多小顆粒,這些小顆粒會(huì)導(dǎo)致物體反射的光線發(fā)生散射,使得攝像頭采集不到完整的反射光線,這也就是在霧天我們會(huì)在物體前面看到一層白霧的原因。這些大氣介質(zhì)中存在的小顆粒使得光線散射的物理過程變得非常復(fù)雜,為了刻畫這種現(xiàn)象,大氣散射模型被提出:,其中I(x)代表攝像頭采集到的圖像,即為有霧圖, A為全球大氣光強(qiáng), J(x)是無霧圖像,t(x)是透射率,這里d(x)是景深,β是散射系數(shù)。我們的目標(biāo)就是根據(jù)有霧圖像I(x)來求出無霧圖像J(x)。注意到這里僅有I(x)是已知的,其他量均為未知數(shù),故是一個(gè)欠定問題,需要使用物理先驗(yàn)來求解。

        2.基于物理先驗(yàn)的去霧算法

        由于大氣散射模型是一個(gè)欠定的問題,無法直接求解,所以有許多根據(jù)物理先驗(yàn)求解的去霧算法,如何凱明等人暗通道先驗(yàn)(Dark Channel Prior,DCP)方法,Tan等人最大對(duì)比度(Maximum Contrast,MC)方法,Zhu等人的顏色衰減先驗(yàn)(Color Attenuation Prior,CAP)方法, Ancuti等人的色度不一致方法。下面重點(diǎn)介紹暗通道先驗(yàn)法和非局部方法

        2.1暗通道法

        通過大量的觀察和統(tǒng)計(jì)經(jīng)驗(yàn)發(fā)現(xiàn),在戶外的無霧圖像中,在大部分非天空區(qū)域里,至少有一個(gè)圖像通道是很小一個(gè)數(shù)或者趨近于零,因此可以得到這樣一個(gè)式子:

        首先對(duì)圖像每個(gè)像素取三通道中的最小值,得到一個(gè)單通道圖,然后對(duì)該單通道圖做最小值濾波就得到了暗通道圖 。作者認(rèn)為,造成這個(gè)現(xiàn)象的原因主要有三點(diǎn),一是各類物體的陰影,玻璃;二是彩色物體的表面,如花草樹木,藍(lán)色的水面,三是黑色物體表面,如樹干,石頭等。在這些位置,圖像總是存在一個(gè)值很小的通道。根據(jù)這個(gè)物理先驗(yàn),就可以對(duì)大氣散射模型進(jìn)行求解。首先將大氣散射模型改寫為

        上標(biāo)c代表rgb三通道。進(jìn)一步假設(shè)每個(gè)濾波窗口內(nèi)的透射率t(x)是常數(shù),記為t?(x),然后對(duì)方程兩邊同時(shí)計(jì)算暗通道,即作兩次最小值運(yùn)算,得到

        根據(jù)暗通道先驗(yàn),J趨近于零,這樣就得到了透射率的估計(jì)值:

        2.2非局部法

        非局部法基于的物理先驗(yàn)是,無霧圖像一般能由幾百個(gè)不同的顏色像素點(diǎn)很好地估計(jì),這些點(diǎn)在RGB空間里形成緊密的聚類,而在有霧圖像中,一個(gè)聚類會(huì)被散射成一條線的形狀,稱作霧線。注意每條霧線上的點(diǎn)可能分布在圖片的很多區(qū)域,由景深的不同,導(dǎo)致每個(gè)像素點(diǎn)被不同程度地散射。因此根據(jù)這些散射得到的RGB空間中的線,就可以估計(jì)出圖片的景深,進(jìn)而求解大氣散射模型。

        非局部法的去霧流程如下:首先求得霧線

        然后將原本的RGB坐標(biāo)歸一到以大氣光強(qiáng)A為原點(diǎn),接著變化為球坐標(biāo):

        在球坐標(biāo)系里我們定義,改變傳輸系數(shù)t僅僅影響r(x),不會(huì)影響角度,也就是說,在球坐標(biāo)中具有相同角度的像素,他們?cè)跓o霧圖中具有相同的RGB值。因此,如果角度相同,像素屬于同一條霧線,在每一根霧線里的像素,有很大的概率在無霧圖中具有相同的值。進(jìn)一步,假設(shè)距離大氣光A最遠(yuǎn)的像素是無霧的,這樣的像素 存在于每一條霧線里,這種假設(shè)對(duì)于整張圖片是不成立的,因此需要正則化步驟來補(bǔ)償

        接下來,通過最小化下列方程,就可以得到透射率t(x),進(jìn)而求解大氣散射模型。

        3.基于深度學(xué)習(xí)的去霧算法

        在深度學(xué)習(xí)的浪潮掀起以后,圖像去霧領(lǐng)域同樣出現(xiàn)了大量深度學(xué)習(xí)的方法,前期主要還是基于大氣散射模型的方法,通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)估計(jì)透射率t(x),后期出現(xiàn)了一些端到端的模型,通過輸入有霧圖可以直接得到無霧圖像,以便與后續(xù)處理相拼接,下面主要介紹兩種方法

        3.1 DehazeNet

        DehazeNet是一種對(duì)傳輸圖進(jìn)行估計(jì)的網(wǎng)絡(luò),專門設(shè)計(jì)了用于體現(xiàn)了圖像去霧先驗(yàn)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),具有比之前方法更高的性能,同時(shí)保持高效和易用。如圖表一所示是DehazeNet的結(jié)構(gòu)示意圖。

        DehazeNet是一個(gè)由四層結(jié)構(gòu)組成的網(wǎng)絡(luò),第一層是特征提取層,由卷積+Maxout組成,并且可以證明不同的卷積對(duì)應(yīng)著不同的物理先驗(yàn),從而深度學(xué)習(xí)方法與傳統(tǒng)方法被聯(lián)系在一起了。第二層是多尺度映射,由多個(gè)不同尺寸的卷積共同作用,從而增強(qiáng)特征在不同尺度下的魯棒性。第三層是局部極值,這是一個(gè)常規(guī)操作,可以約束透射率的局部一致性,有效抑制估計(jì)噪聲。最后一層是非線性回歸,DehazeNet使用了一個(gè)新的激活函數(shù)BReLu,在ReLU的基礎(chǔ)上增加了上界約束,保證局部的線性性。

        3.2 AOD-NET

        與DehazeNet不同,AOD-NET是一種端到端的輕量化網(wǎng)絡(luò),通過輸入一個(gè)有霧圖像直接輸出無霧圖像,而不依賴于單獨(dú)的參數(shù)估計(jì)步驟,這樣就能與其他高級(jí)視覺任務(wù)直接相連。首先將大氣成霧模型改寫:

        這樣,t(x)和A都被集成到新變量K(x)中,因此我們的目標(biāo)是構(gòu)建輸入自適應(yīng)深度模型,其參數(shù)將隨有霧圖像而變化,從而最小化輸出J(x)與真實(shí)圖像之間的誤差。

        AOD-NET的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)由兩個(gè)模塊組成,分別是一個(gè)K(x)估計(jì)模塊,通過輸入有霧圖I(x)輸出K(x),和一個(gè)根據(jù)改寫的成霧模型生成清晰圖的模塊。在K估計(jì)模塊中使用了多尺度特征,并且每個(gè)卷積層只使用三個(gè)卷積核,使得整個(gè)網(wǎng)絡(luò)非常輕量。AOD-NET還能與高級(jí)視覺任務(wù)如目標(biāo)檢測等直接相連,例如與經(jīng)典的Faster R-CNN相連接,能夠提高霧天下目標(biāo)檢測的準(zhǔn)確性。

        結(jié)語

        圖像去霧是一項(xiàng)具有重要現(xiàn)實(shí)意義的工作,與各種高級(jí)視覺任務(wù)的性能息息相關(guān)。隨著各種各樣基于物理先驗(yàn)和基于深度學(xué)習(xí)的方法的提出,該領(lǐng)域變得越來越豐富多彩,然而還存在著大量待解決的問題,如天空區(qū)域難以處理,室內(nèi)場景的去霧難以實(shí)現(xiàn)等。圖像去霧是一件充滿挑戰(zhàn)和重要性的工作,仍等待著聰明的頭腦與辛勤的勞動(dòng)投入其中。

        參考文獻(xiàn)

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        [3]Dehaze Net:an end-to-end system for single image haze removal. Cai B L,Xu X M,Jia K.et al. IEEE Transactions on Image Processing . 2016

        [4]AOD-Net:All-in-one dehazing network. Boyi Li,Xiulian Peng,Zhangyang Wang,Jizheng Xu,Dan Feng. IEEE International Conference on Computer Vision . 2017

        [5]高原原,馬超,潘博文.視覺物聯(lián)網(wǎng)中圖像去霧方法研究綜述與展望[J].信息通信技術(shù)與政策,2019(04):6-11.

        作者簡介:張涵,(1999.11—),男,江西省撫州市人,湖北省武漢市武漢大學(xué)信息與計(jì)算科學(xué)專業(yè),本科生

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