黃麗韶

湖南科技學(xué)院，湖南 永州 425199

0 引言

隨著現(xiàn)代科技的快速發(fā)展，全球各大城市霧霾現(xiàn)象層出不窮。霧霾，是霧和霾的組合詞。中國部分地區(qū)將霧并入霾，一起作為災(zāi)害性天氣現(xiàn)象進(jìn)行預(yù)警預(yù)報(bào)，統(tǒng)稱為“霧霾天氣”。霧霾常見于城市，尤其是人口高度集中的大城市，汽車尾氣排放至空氣中，使大氣循環(huán)遭到嚴(yán)重的破壞，大氣難以承載人類所排放的高密度顆粒物，導(dǎo)致空氣中的霧霾濃度變高，從而影響人類的正常生活。霧霾天氣下的視頻圖像處理受到研究者的廣泛關(guān)注[1-3]。隨著電子拍攝設(shè)備技術(shù)的高速發(fā)展，人們利用各種各樣的電子設(shè)備拍攝了大量的圖像，但受霧霾天氣的影響，所采集到的圖像的對(duì)比度和顏色會(huì)被改變或退化。因此，從退化的圖像中復(fù)原和增強(qiáng)景物細(xì)節(jié)信息，具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

1 相關(guān)原理

1.1 多尺度Retinex增強(qiáng)算法

Retinex理論即視網(wǎng)膜皮層理論。視網(wǎng)膜的英文單詞是“retina”，皮層的英文單詞是“cortex”，而Retinex是由這2個(gè)單詞組合而成的。Retinex理論最開始主要用來闡述人們的眼睛對(duì)于光線波長(zhǎng)和亮度互不對(duì)應(yīng)的原因，最終得到一種人眼視覺系統(tǒng)（HVS）。HVS即人眼所能看到的所有物體的顏色信息，主要是由兩個(gè)方面所確定。一方面，每個(gè)物體的材質(zhì)不同，其表面的光滑程度也不一致，其對(duì)光線的反射性質(zhì)也不同；另一方面，物體的顏色信息與所處環(huán)境的光照程度有關(guān)，人眼在不同的光照下對(duì)物體顏色的感知也有所不同。由于顏色恒常性理論，人眼對(duì)物體顏色的判斷，并不會(huì)改變物體本身的固有屬性，因?yàn)槲矬w的顏色并不會(huì)隨著光照程度而改變，而是由不同物體對(duì)于不同光波的反射能力所決定。原始圖像中的所有像素點(diǎn)有一個(gè)動(dòng)態(tài)范圍，Retinex理論認(rèn)為這個(gè)動(dòng)態(tài)范圍是由光照的強(qiáng)度所決定的，并且物體本身的反射系數(shù)才能決定原始圖像的固有屬性。這種反射系數(shù)指原始圖像是假設(shè)反射圖像和光照?qǐng)D像的乘積。總之，Retinex理論的核心思想是保留物體的固有屬性，并清除環(huán)境中的光照對(duì)物體的影響。

根據(jù)人眼的視覺成像過程，提出一種單尺度的Retinex理論。該理論與人眼的視覺成像過程保持一致。單尺度的Retinex理論的主要步驟如下。第一，為了對(duì)圖像中的3種色彩通道進(jìn)行濾波處理，必須一開始就創(chuàng)建高斯環(huán)繞函數(shù)。對(duì)光照分量的估計(jì)，即利用高斯環(huán)繞函數(shù)得到的濾波后的圖像。第二，為了得到作為輸出結(jié)果圖像的反射分量，需要將對(duì)數(shù)域中的原始圖像和光照分量相減。單尺度的Retinex理論的優(yōu)勢(shì)是能夠?qū)D像中的動(dòng)態(tài)范圍進(jìn)行壓縮，并在保持圖像的顏色和細(xì)節(jié)上具有一定程度的增強(qiáng)作用。

由于不同的圖像在平衡顏色保真度和細(xì)節(jié)保持度兩方面存在一定的差異，增大了單尺度的Retinex理論的處理難度，因此多尺度的Retinex理論被提出。多尺度的Retinex理論從本質(zhì)上來說，是多次的單尺度Retinex理論。其主要考慮在一幅圖像中從多個(gè)不同尺度進(jìn)行高斯濾波。由于不同尺度會(huì)有不同的高斯濾波結(jié)果，為了得到估計(jì)的照度圖像，對(duì)不同尺度上的濾波結(jié)果進(jìn)行加權(quán)平均。

1.2 圖像去霧評(píng)價(jià)方法

對(duì)濃霧圖像采用分塊和多尺度Retinex去霧后，會(huì)得到一個(gè)復(fù)原的圖像，需要評(píng)價(jià)該復(fù)原圖像在顏色、亮度、清晰度、場(chǎng)景局部處理效果、邊緣信息、整體層次感等方面的效果。評(píng)價(jià)的方法較多，主要可分為主觀評(píng)價(jià)和客觀評(píng)價(jià)兩大類。主觀評(píng)價(jià)是判斷圖像在處理前后的變化，主要通過人的主觀判斷進(jìn)行，帶有強(qiáng)烈的主觀色彩，每個(gè)人的評(píng)價(jià)都可能會(huì)有所不同?？陀^評(píng)價(jià)，顧名思義，需要設(shè)定一定的參數(shù)來進(jìn)行評(píng)價(jià)，比如圖像的顏色保真、圖像的對(duì)比度、結(jié)構(gòu)相似程度等，再根據(jù)這些參數(shù)對(duì)比處理前后的圖像，并進(jìn)行效果的判定。

2 單幅圖像去霧算法的應(yīng)用

采用分塊和多尺度Retinex，實(shí)現(xiàn)霧霾圖像增強(qiáng)。首先，將圖像進(jìn)行高頻細(xì)節(jié)信息分解，采用多尺度Retinex思想，抑制光暈，獲取高頻細(xì)節(jié)分量；其次，為了得到多個(gè)子塊，需要對(duì)圖像進(jìn)行劃分，從而獲得適合不同霧霾的動(dòng)態(tài)截?cái)嘀?；再次，利用這幾個(gè)動(dòng)態(tài)截?cái)嘀祵?duì)高頻細(xì)節(jié)信息進(jìn)行動(dòng)態(tài)范圍調(diào)整，得到多幅局部最優(yōu)的圖像；最后，融合多幅局部最優(yōu)圖像生成高質(zhì)量的結(jié)果，從而實(shí)現(xiàn)圖像每個(gè)區(qū)域細(xì)節(jié)的增強(qiáng)。

該算法中各步增強(qiáng)效果圖如圖1所示。圖1（a）顯示了所提分塊和多尺度Retinex圖像去霧算法處理前的原始霧圖，圖1（b）是圖1（a）對(duì)應(yīng)的亮度分量，圖1（c）是對(duì)亮度分量執(zhí)行紋理細(xì)節(jié)銳化后的結(jié)果圖。比較圖1（a）和圖1（c）可以發(fā)現(xiàn)，經(jīng)過該算法的處理，增強(qiáng)了圖像的整體亮度和清晰度，而且提高了圖像在層間結(jié)構(gòu)的清晰度。

圖1 去霧算法中各步增強(qiáng)效果圖

2.1 主觀去霧效果評(píng)價(jià)

采用MATLAB編寫程序，主要目的是驗(yàn)證分塊和多尺度Retinex圖像去霧算法在去霧效果上的優(yōu)勢(shì)。數(shù)據(jù)集中采用的濃霧圖像均為常用圖像。隨機(jī)選取的3張圖像的增強(qiáng)效果如圖2所示。其中，第一張圖像中有很多的紋理結(jié)構(gòu)，第二張圖像主要展示的是遠(yuǎn)景圖像，第三張展示的是近景圖像。

圖2 基于分塊和多尺度Retinex3張圖像的去霧效果

從圖2可以看出，經(jīng)過去霧方法處理后的圖像中包含的霧氣明顯減小，并且圖像中的場(chǎng)景物體的紋理細(xì)節(jié)更加的明顯，顏色保真性的效果也較為理想。

2.2 客觀評(píng)價(jià)結(jié)果

文章主要以圖像的平均梯度、可見邊規(guī)范化梯度均值和霧氣量3個(gè)參數(shù)對(duì)去霧后的圖像進(jìn)行評(píng)價(jià)。其中，圖像的平均梯度主要用來衡量圖像中紋理的清晰程度；可見邊規(guī)范化梯度均值主要是對(duì)比原來的圖像和復(fù)原的圖像在能見度水平方面的提升程度；霧氣量主要是考查圖像中所包含的霧氣量。圖像的平均梯度和可見邊規(guī)范化梯度均值越大，霧氣量越小，代表復(fù)原結(jié)果越好。圖3～圖5所示為采用的分塊和多尺度Retinex的去霧方法與Retinex方法在這3個(gè)方面的比較結(jié)果。

圖3 平均梯度

圖4 可見邊規(guī)范化梯度均值

圖5 霧氣量

3 結(jié)束語

文章研究了基于分塊和多尺度Retinex的圖像去霧算法。采用的引導(dǎo)圖像主要是濃霧下的圖像，首先從原始霧圖中分離出有效的紋理特征，然后對(duì)有霧圖像依據(jù)分塊和多尺度Retinex方法進(jìn)行去霧處理，得到復(fù)原圖像，最后對(duì)所得復(fù)原圖像進(jìn)行主觀評(píng)價(jià)和客觀評(píng)價(jià)。評(píng)價(jià)結(jié)果表明，所提方法的去霧效果較為顯著。