鄭 曉,白前看,余 坤
水面船舶圖像去霧方法研究
鄭 曉1,白前看1,余 坤2
(1. 武漢船用電力推進裝置研究所,武漢 430064;2. 海軍工程大學(xué)艦船綜合電力技術(shù)國防科技重點實驗室,武漢 430033)
傳統(tǒng)去霧方法不能有效適應(yīng)水面船舶圖像環(huán)境,存在去霧效果對比度較低、顏色偏暗等不足,直接影響水面船舶對環(huán)境自主感知能力。本文提出基于改進四叉樹搜索策略和子窗口引導(dǎo)濾波的方式分別估計大氣光值A(chǔ)和透射率參數(shù),有效去除水面船舶圖像霧氣影響。定性和定量實驗結(jié)果表明,相比較于對比方法,所提出方法能有效去除水面船舶圖像中霧氣影響,去霧效果更明顯,紋理細節(jié)更豐富,主觀感官上更自然,貼近無霧水面環(huán)境。實驗結(jié)果表明所提方法的圖像質(zhì)量性能和計算效率指標均優(yōu)于對比方法。
水面船舶有霧圖像 圖像去霧 四叉樹搜索 子窗口引導(dǎo)濾波
通常在水面場景中,霧氣是導(dǎo)致圖像質(zhì)量下降的主要因素之一。霧氣的形成與大氣分子有關(guān)。自然光成像會受到霧氣等影響,產(chǎn)生光學(xué)散射現(xiàn)象,使得成像獲取的總光通量與實際產(chǎn)生偏差,導(dǎo)致圖像存在對比度低、顏色失真等缺陷。相比無霧圖像,有霧圖像在頻域上梯度小,紋理信息少,邊緣模糊。而在水面船舶有霧圖像中基本特征提取十分困難,直接影響水面船舶對環(huán)境自主感知能力[1]。
為了有效降低或消除水面環(huán)境圖像中霧的影響,近年來多種去霧方法被提出[2],原理上可分為基于增強的方法和基于物理模型的方法。前者主要通過提高對比度實現(xiàn)去霧效果,但未考慮導(dǎo)致圖像降質(zhì)的因素,整體去霧效果不理想;后者基于物理模型的方法,通過建立多參數(shù)估計退化模型,對灰度場景進行可見性復(fù)原。而水面船舶圖像與一般有霧圖像不同,圖像含大面積天空區(qū)域,且這些區(qū)域通常與有霧區(qū)域混雜。先驗?zāi)P驮谝欢ǔ潭壬蠒プ饔?,?dǎo)致全局大氣光值選取出現(xiàn)偏差,模型對圖像增強效果與實際無霧圖像存在差別。
圖1 本文所提出的方法流程圖
一般情況下,水面環(huán)境中的船舶圖像通常會含有大面積區(qū)域的天空區(qū)域,傳統(tǒng)去霧方法較難取得良好的去霧效果,還會產(chǎn)生嚴重的光暈效應(yīng)。此外,受天空區(qū)域背景影響,傳統(tǒng)方法在處理水面區(qū)域時會造成過度平滑效果,影響圖像整體協(xié)調(diào)。
本文提出一種面向水面環(huán)境的船舶圖像去霧方法,具體方法流程圖如圖1所示。其中,本文采用一種改進四叉樹搜索策略來估計大氣光值 A;同時,在粗估計透射率t值后提出基于子窗口濾波器[3]引導(dǎo)的方式計算出透射率t值的細估計值。最后,依據(jù)大氣散射模型推算得到去霧后的水面船舶圖像。
圖2 改進四叉樹搜索策略示意圖
傳統(tǒng)方法在對霧天的成像過程進行建模和去霧研究中,He[4]提出經(jīng)典的暗通道先驗?zāi)P?,被廣泛應(yīng)用于諸多去霧場景。其對建立的大氣散射模型可以由公式(1)表示:
式中,()和()分別表示有霧圖像和無霧圖像;()表示透射率參數(shù),t值大小反映圖像像素中不同位置霧的濃度以及景物到達相機的距離;常數(shù)A表示有霧圖像中的大氣光值的強度。一般情況下,通過對有霧圖像中的大氣光值 A和透射率圖像()進行估計,即可反演推算出無霧圖像()。
在大氣散射模型中,大氣光值 A 是重要參數(shù)之一。He在估計大氣光值強度時,選用暗通道圖像中0.1%灰度值最大的像素點,將其均值作為大氣光值A(chǔ)。但是,在船舶水面圖像中會存在大面積水面區(qū)域,直接影響大氣光值A(chǔ)的估計;并且,通常情況下水面區(qū)域位于圖像中下方位置,天空區(qū)域位于圖像中上方位置。因此,基于上述先驗知識,本文在估計大氣光值A(chǔ)時采用改進四叉樹搜索策略,如圖2所示。該方法只需計算圖像上半?yún)^(qū)域像素,停止迭代條件為當(dāng)估計區(qū)域面積小于設(shè)定閾值。
估計出大氣光值A(chǔ)后,反推無霧圖像()就僅與透射率t參數(shù)有關(guān)。因此,我們需要求解出精細化透射率傳播參數(shù)。
圖3 子窗口濾波器基元示意圖
在每個區(qū)域中的核函數(shù)如公式(4)和(5)定義:
圖4 透射率細估計及去霧效果示意圖
在He提出的暗通道先驗的去霧模型中,有霧圖像的暗通道計算可以由式(7)表示:
進一步,大氣傳播參數(shù)透射率的粗估計值以及相應(yīng)細估計值可以由式(8)和(9)計算得出:
在求解出反演無霧圖像所需所有重要參數(shù)之后,無霧圖像()最終可以由式(10)所計算得出,效果圖如圖4所示:
實驗中所有算法均在MATLAB平臺完成,計算機硬件配置主要包括主頻為1.6GHz的Intel Core i5 CPU,8G內(nèi)存空間。所提出方法中參數(shù)和取默認值為3和5。對比方法主要包括主流的圖像去霧方法He[4],Meng[5],Ramírez[6],Ancuti[7],所有對比方法均采用作者提供代碼且按照默認參數(shù)設(shè)置。為了全面對比本文方法與對比方法之間的優(yōu)劣性,實驗內(nèi)容主要分為定性的主觀評價實驗和定量的客觀評價實驗兩部分,從兩方面評價水面船舶圖像去霧方法性能。主觀評價主要是比較不同方法的局部細節(jié)增強效果;在客觀評價主要是通過無參考圖像質(zhì)量評價指標以及計算效率進行定量評價。
圖5和圖6分別展示了在不同水面環(huán)境下,船舶有霧圖像以及不同方法的去霧效果對比結(jié)果。從中看出,所有方法均取得一定圖像去霧效果牡但是主觀效果層次不同。Meng方法整體對比度過度處理,細節(jié)紋理幾乎消失。而Ramírez方法則過分增強圖像紋理,圖像失真嚴重,整體突兀不協(xié)調(diào)和不自然。Ancuti方法去霧效果不明顯,同時會增強邊緣噪聲信息。He方法整體效果較好,但是對于天空背景區(qū)域處理效果不夠理想。反觀所提出方法,去霧效果明顯,圖像對比度恰當(dāng),紋理細節(jié)豐富,圖像主觀感官上更加立體和自然,更貼近真是無霧水面情況。
圖5 水面環(huán)境1不同方法圖像去霧效果對比
圖6 水面環(huán)境2不同方法圖像去霧效果對比
為客觀定量的評價所提方法與對比方法的圖像去霧性能,處理30張790×390和470×300尺寸大小的水面船舶有霧圖像。由于測試圖像不存在真值無霧圖像作為參照,因此本文采用無參考評價指標,包括圖像信息熵[8](Information Entropy, IE)和自然統(tǒng)計特性[9](Natural Image Quality Evaluator, NIQE),結(jié)果如表1所示。其中圖像信息熵大,圖像紋理越豐富;NIQE值越小,圖像質(zhì)量越高,噪聲越少。其中,粗體表示為最優(yōu)結(jié)果。
從表1指標結(jié)果可看出,本文提出方法計算得到更低的信息熵值和NIQE值,表明本文方法增強圖像的同時可以有效減少圖像噪聲,較好提升了圖像質(zhì)量。值得注意的是,在一組圖像數(shù)據(jù)中,本文方法計算IE指標數(shù)值雖不及Ramírez和Meng方法,但是差距不大;同時比較相同情況下的NIQE指標結(jié)果發(fā)現(xiàn)所提方法優(yōu)于兩種對比方法。因此,總體而言,所提方法在兼顧圖像質(zhì)量和噪聲方面性能優(yōu)于其他對比方法。
表1 客觀評價指標(IE/NIQE)
表2 不同去霧方法時間效率(單位/s)
表2總結(jié)了所有方法在兩種不同圖像尺寸情況下的計算效率性能結(jié)果。可以看出,本文的去霧算法在計算性能方面有明顯優(yōu)勢,優(yōu)于其他對比方法。因此,本文方法可以滿足水面船舶應(yīng)用場景的實時性要求。
傳統(tǒng)圖像去霧算法不能有效適應(yīng)水面船舶圖像環(huán)境,大區(qū)域明亮天空區(qū)域、復(fù)雜水面目標環(huán)境圖像去霧后存在對比度低、顏色畸變等問題,直接影響水面船舶對環(huán)境自主感知能力。因此,本文提出了基于改進四叉樹搜索策略和子窗口引導(dǎo)濾波的方式分別估計大氣光值A(chǔ)和透射率參數(shù),在圖像信息熵、自然統(tǒng)計特性、時間效率等指標上優(yōu)于其他對比方法,顯著提高水面船舶圖像去霧效果。
[1] 吳迪,朱青松.圖像去霧的最新研究進展[J].自動化學(xué)報, 2015, 41(02): 221-239.
[2] Li B Y, Ren W Q, Fu D P, et al. Benchmarking Single-Image Dehazing and Beyond. IEEE Transactions on Image Processing, 2019, 28: 492-505.
[3] Gong Y, Bozhi L, Xianxu H, et al. Sub-window Box Filter[C]. 2018 IEEE Visual Communications and Image Processing (VCIP), 2018: 1-4.
[4] He K, Sun J, Tang X. Single image haze removal using dark channel prior[J]. IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence, 2010, 33(12): 2341-2353.
[5] Meng G, Wang Y, Duan J, et al. Efficient Image Dehazing with Boundary Constraint and Contextual Regularization[C].2013 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV), 2013: 617-624.
[6] Díaz-Ramírez, Víctor H, Hernandez-Beltran J.E, et al. Real-time haze removal in monocular images using locally adaptive processing[J].Journal of Real-Time Image Processing 2017: 1-15.
[7] Ancuti C.O, Ancuti C, Bekaert P. Effective single image dehazing by fusion[C]. 2010 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), 2010: 3541-3544.
[8] Tsai, D, Lee Y, Matsuyama E. Information Entropy Measure for Evaluation of Image Quality[J].Journal of Digital Imaging, 2007, 21: 338-347.
[9] Mittal A, Soundararajan R, Bovik A C. Making a “completely blind” image quality analyzer[J]. IEEE Signal Processing Letters, 2012, 20(3): 209-212.
Research on Dehazing Method of Surface Ship Image
Zheng Xiao1, Bai Qiankan1, Yu Kun2
(1. Wuhan Institute of Marine Electric Propulsion, Wuhan 430064, China;2. Naval University of Engineering, National Key Laboratory of Science and Technology on Vessel Integrated Power System, Wuhan 430033, China)
U661.7
A
1003-4862(2023)08-0049-05
2022-08-25
鄭曉(1991-),女,工程師。研究方向:機械設(shè)計及理論。E-mail:136252524@qq.com