孫美衛(wèi)

( 泉州經(jīng)貿(mào)職業(yè)技術(shù)學(xué)院 信息技術(shù)系, 福建 泉州 362000 )

0 引言

在霧天狀況下拍攝圖像時(shí)，圖像的對(duì)比度和顏色會(huì)發(fā)生較大改變，這給智能交通系統(tǒng)、視覺監(jiān)控系統(tǒng)中的目標(biāo)認(rèn)別帶來較大干擾[1].目前，處理霧中拍攝的圖像所使用的方法主要有直方圖均衡化方法[2]、Retinex方法[3]和暗通道先驗(yàn)方法[4].這些方法中，因暗通道先驗(yàn)方法簡(jiǎn)化了模型的復(fù)雜度，不需要深度的圖像信息和復(fù)雜設(shè)備，因此更受到學(xué)者們的關(guān)注；但使用該方法處理后的圖像中常會(huì)出現(xiàn)光暈和亮度損失等問題，不僅影響圖像的視覺效果，而且干擾圖像中有效信息的獲取.為了改善暗通道先驗(yàn)方法的處理效果，一些學(xué)者對(duì)其進(jìn)行了研究.例如： G.Meng等[5]運(yùn)用散射立方的方法替代先驗(yàn)估計(jì)求出初始的暗通道圖像，該方法雖然可增加算法的魯棒性，但對(duì)透射率圖像的優(yōu)化方面仍存在不足，即復(fù)原后圖像在天空區(qū)域會(huì)出現(xiàn)光暈現(xiàn)象.文獻(xiàn)[6-7]分別運(yùn)用TV模型和四階PDE模型對(duì)圖像的透射率進(jìn)行了處理，但這兩種方法未能考慮天空區(qū)域?qū)D像亮度的影響.Y.Gao等[8]通過引入天空區(qū)域的分割來求取全局大氣背景光，但因處理過程中引入了拉普拉斯濾波，使得算法復(fù)雜度較高.另外，上述研究針對(duì)的只是特定濃度條件下的霧天圖像，而對(duì)自然環(huán)境下的霧天圖像效果仍不理想.基于上述研究，本文從機(jī)器視覺角度出發(fā)，提出一種基于雙容差機(jī)制的快速暗原色理論霧天圖像增強(qiáng)算法，并通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證本文方法的有效性.

1 暗通道先驗(yàn)理論

在計(jì)算機(jī)視覺和計(jì)算圖形領(lǐng)域，霧天圖像的形成可用以下數(shù)學(xué)模型描述[9]：

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

(1)

其中：I(x)表示被觀察或相機(jī)接收到的圖像；J(x)為在無霧情況下的圖像；t(x)為介質(zhì)的透射率；A為圖像中無限遠(yuǎn)處的某個(gè)像素值，并將其定義為全局大氣背景光，其值通常根據(jù)經(jīng)驗(yàn)公式求??；J(x)t(x)為直接衰減項(xiàng)，即反射光在介質(zhì)中因散射等作用而出現(xiàn)的衰減；A(1-t(x))為大氣光成分，大氣散射會(huì)使場(chǎng)景的顏色發(fā)生偏移.

暗原色先驗(yàn)理論[4]認(rèn)為，在大多無霧圖像的某些局部區(qū)域中總存在趨近于0的像素點(diǎn)，即

(2)

式中：Jc為圖像的某一個(gè)通道； Ω(x)為圖像中以像素x為幾何中心的某一區(qū)域；Jdark(x)為圖像在Ω(x)區(qū)域中的暗原色.

有霧圖像的初始透射率圖像可表示為

(3)

式中t(x)是以x為中心鄰域的透射率.為了優(yōu)化透射率圖像，傳統(tǒng)方法通常采用的是Guided image filtering方法[9]，即采用導(dǎo)向?yàn)V波對(duì)初步獲取的透射率圖像進(jìn)行保持邊緣的平滑處理.細(xì)化后的透射率圖像可表示為

(4)

式中ω為調(diào)節(jié)參數(shù)，ω∈(0,1).當(dāng)ω越接近于1， 說明處理后圖像中霧的殘留量越少，但霧太少會(huì)造成圖像深度的不協(xié)調(diào).本文通過大量實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，當(dāng)ω=0.95時(shí)，復(fù)原后的圖像其深度感和視覺效果均較好.

全局大氣背景光A的獲取方法[4]為：首先通過最小值方法獲取暗通道圖像，然后對(duì)該圖像內(nèi)的像素進(jìn)行從大到小的排序，并取前0.1%的像素進(jìn)行均值處理，所得的值即為全局大氣背景光A.通過得到的全局大氣背景光A和細(xì)化后的透射率t(x)后即可得到如下的無霧圖像的表達(dá)式：

(5)

式中t0=0.1.

2 基于雙容差機(jī)制的快速暗原色理論霧天圖像增強(qiáng)算法

經(jīng)典的暗原色理論在處理梯度變化緩慢的圖像時(shí)具有較好的效果，但是當(dāng)圖像中存在顏色陡變的區(qū)域時(shí)，就會(huì)出現(xiàn)明顯的色彩失真和光暈現(xiàn)象[8].造成這種現(xiàn)象的主要原因是，經(jīng)典暗原色理論采用的是導(dǎo)向?yàn)V波處理方法，該方法雖然能夠使暗原色圖像得到一定的平滑，但平滑度仍然有所欠缺.另外，導(dǎo)向?yàn)V波處理方法的速度也較慢.基于上述問題，本文在經(jīng)典的暗原色理論的基礎(chǔ)上，提出一種基于雙容差機(jī)制的快速暗原色理論霧天圖像增強(qiáng)算法，其具體步驟如下：

1)判定明亮區(qū)域.暗原色理論在處理圖像時(shí)，因未把天空和其他的景物分開，因此在估計(jì)圖像的透射率時(shí)會(huì)將透射率估計(jì)得偏小，進(jìn)而使得處理后的圖像出現(xiàn)明顯的顏色失真[10].基于此，本文借鑒容差機(jī)制，將圖像中的天空和其他區(qū)域進(jìn)行分割，以此來判斷霧天圖像中是否有明亮的區(qū)域存在.

為了降低處理時(shí)間，本文根據(jù)容差機(jī)制引入一個(gè)容差系數(shù)K， 以此來判斷暗通道像素與大氣光A之間的差值.若差值的絕對(duì)值大于等于K， 則判定該區(qū)域?yàn)榉敲髁羺^(qū)；若差值的絕對(duì)值小于K， 則判定該區(qū)域?yàn)槊髁羺^(qū).判斷明亮區(qū)域的計(jì)算公式為

(6)

式中:Ic(x)為圖像的一個(gè)通道值，Jdark(x)為圖像的暗通道像素.

2)改進(jìn)平滑處理方法.本文通過大量實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，在對(duì)邊緣特性影響不大的情況下，可以用復(fù)雜度較低的平滑算法代替復(fù)雜度較高的暗原色算法.對(duì)各平滑處理算法進(jìn)行復(fù)雜度和效果方面的綜合比較后，本文采用經(jīng)過改進(jìn)的高斯平滑濾波[11]對(duì)圖像進(jìn)行平滑處理.

考慮到算法的復(fù)雜度，本文選用10×10的濾波窗口.經(jīng)檢驗(yàn)，采用改進(jìn)的高斯濾波器處理透射率圖像時(shí)，當(dāng)寬度σ取3時(shí)圖像的邊緣可得到有效保持，非邊緣則可得到較好的平滑處理，故本文選取高斯濾波器的寬度為3.實(shí)驗(yàn)中發(fā)現(xiàn)，采用改進(jìn)的高斯濾波器處理透射率圖像后，圖像中的亮度仍有一定的損失，但對(duì)處理后的每個(gè)圖像的像素值加上30時(shí)，圖像的效果可以得到明顯的改善，且對(duì)算法的復(fù)雜度和處理時(shí)間基本無影響.

圖1為暗通道圖像經(jīng)不同高斯濾波方法處理的效果.由圖1 可以看出，經(jīng)高斯平滑處理的圖像亮度明顯低于暗通道圖像的亮度，而應(yīng)用改進(jìn)的高斯平滑處理的圖像其亮度基本和暗通道圖像的亮度一致，這表明本文方法可較好地彌補(bǔ)圖像經(jīng)濾波處理后所導(dǎo)致的圖像亮度損失的現(xiàn)象.

3)模型修正.對(duì)圖像進(jìn)行保邊平滑處理后，透射率圖像的清晰度會(huì)有所下降，并使得圖像中的某些部分出現(xiàn)色彩失真.為此，本文再次對(duì)透射率圖像進(jìn)行修正，修正公式為

(7)

圖2(a)為暗通道圖像，圖2(b)和圖2(c)分別是經(jīng)暗通道先驗(yàn)方法中的導(dǎo)向?yàn)V波和本文方法對(duì)暗通道圖像進(jìn)行濾波處理后的圖像.對(duì)比圖2(b)和圖2(c)可知，圖2(c)在對(duì)比度、圖像邊緣銳度和圖像某些區(qū)域的亮度方面均優(yōu)于圖2(b).另外，在圖2(b)中的一些區(qū)域出現(xiàn)了透射率圖像的估計(jì)錯(cuò)誤，如圖2(b)中左下角的車.由此可知，本文方法在處理透射率圖像時(shí)其效果優(yōu)于暗通道先驗(yàn)方法.

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

為驗(yàn)證本文方法的有效性，將本文方法處理后的圖像分別與原圖、暗通道先驗(yàn)方法處理后的圖像進(jìn)行對(duì)比.實(shí)驗(yàn)平臺(tái)為：雙核3.2 GHz CPU計(jì)算機(jī)(1 024 MB)，Windows XP操作系統(tǒng)，Matlab R2010a軟件.考慮監(jiān)控設(shè)備的多樣化，在200張不同背景的霧天圖像中隨機(jī)抽取5幅圖像作為實(shí)驗(yàn)圖像，各圖像的像素尺寸分別為500×375、1024×739、800×600、600×400、512×384.實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖3—圖7所示.實(shí)驗(yàn)時(shí)， 高斯平滑濾波半徑取10， 容差系數(shù)S取0.137 25.

由圖3—圖7可以看出：在圖像的亮度方面，經(jīng)暗通道先驗(yàn)方法處理的圖像的亮度明顯低于原圖，而經(jīng)本文方法處理的圖像其亮度雖然低于原圖，但在視覺效果上較暗通道先驗(yàn)方法有明顯改善.在顏色保真度方面，暗通道先驗(yàn)方法處理后的圖像中存在明顯的光暈現(xiàn)象，且如圖4(b)、圖5(b)、圖6(b)和圖7(b)中的天空區(qū)域；而本文方法處理后的圖像未出現(xiàn)“光暈”現(xiàn)象，且復(fù)原后的圖像其顏色、亮度和清晰度都較好，如圖3(c)、圖4(c)、圖5(c)、圖6(c)和圖7(c)所示.另外，暗通道先驗(yàn)方法處理的圖像中有“霧氣”出現(xiàn)(物體邊緣)，而本文方法處理的圖像未出現(xiàn)“霧氣”.

本文方法和暗通道先驗(yàn)方法處理圖像時(shí)所用的時(shí)間如表1所示.由表1可看出，本文方法在處理時(shí)間上顯著低于暗通道先驗(yàn)方法，且隨著圖像像素的增加其優(yōu)勢(shì)更加明顯.

4 結(jié)論

研究表明，本文提出的基于雙容差機(jī)制的快速暗原色理論圖像增強(qiáng)算法在天空區(qū)域的圖像視覺感和細(xì)節(jié)保真方面比暗通道算法有較大的提高，即有效地解決了復(fù)原后圖像的亮度損失和光暈現(xiàn)象等問題，且其處理圖像的速度顯著優(yōu)于暗通道算法；因此，本文方法在處理霧天圖像方面具有較好的應(yīng)用價(jià)值.在今后的研究中，我們將通過統(tǒng)計(jì)實(shí)驗(yàn)和模型修正等方法來提高算法的魯棒性，以進(jìn)一步提高本文方法的適用性.

表1 2種方法處理圖像的時(shí)間 s