一种改进的基于暗通道先验去雾算法

关键词 图像去雾 暗通道先验 大气散射模型 Ｒｅｔｉｎｅｘ图像增强 ＨＳＩ模型
中图分类号 ＴＰ３９１．４ 文献标识码 Ａ ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１０００３８６ｘ．２０１９．０２．０１１
ＡＮＩＭＰＲＯＶＥＤＰＲＩＯＲＤＥＦＯＧＧＩＮＧ ＡＬＧＯＲＩＴＨＭ ＢＡＳＥＤＯＮＤＡＲＫ ＣＨＡＮＮＥＬ
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计算机应用与软件
２０１９年
透射图［６］，其中暗通道先验算法则是以 Ｈｅ算法为代 表，Ｈｅ算法去雾整体效果较好，但存在以下缺陷：（１） 当图像中存在大面积天空区域时，天空区域的雾霾没 有被去除掉，这是因为天空区域的像素点 Ｒ、Ｇ、Ｂ三通 道像素值均不趋近于 ０；（２）在去雾过程中求取透射 率图时，存在大量浮点数计算，导致整个程序运行时间 缓慢，无法达到实时去雾的要求。另一类是基于深度 学习［７］的方法，可以说是运用了非常强大的非线性模 型［８］，利用大量的有雾、无雾图像的数据对，对透射图 进行估计，因 此 一 般 能 够 得 到 超 越 传 统 方 法 的 结 果。 但是基于机器学习［９］的算法在不同数据上的泛化性也 是一个未知数。
逐渐热门，从捕获的图像中去除雾、霾，恢复图像原本 的色彩，成为一个较为重要的研究课题。
目前，国内外学者对去雾算法的研究主要分为两 类。一类是 依 靠 图 像 的 各 种 先 验 知 识［１］（例 如：暗 通 道［２］、颜色衰 减［３］、雾 线 ［４］、对 比 度［５］等 ）来 辅 助 估 计
收稿日期：２０１８－０９－２７。国家自然科学 基 金 面 上 项 目 （６１４７１２２７）；国 家 自 然 科 学 基 金 青 年 基 金 项 目 （６１６０３２３４，６１６０１２７１）。 何立风，教授，主研领域：模式识别，图像处理。钟岩，硕士生。刘艳玲，硕士生。姚斌，讲师。
第 ３６卷第 ２期 ２０１９年 ２月
计算机应用与软件 ＣｏｍｐｕｔｅｒＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓａｎｄＳｏｆｔｗａｒｅ
Ｖｏｌ３６ Ｎｏ．２ Ｆｅｂ．２０１９
一种改进的基于暗通道先验去雾算法
何立风１，２ 钟 岩１ 刘艳玲１ 姚 斌１
１（陕西科技大学电气与信息工程学院 陕西 西安 ７１００２１） ２（日本爱知县立大学信息科学学院 日本 爱知县 ４８０－１１９８）
ＨｅＬｉｆｅｎｇ１，２ ＺｈｏｎｇＹａｎ１ ＬｉｕＹａｎｌｉｎｇ１ ＹａｏＢｉｎ１
１（ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＥｌｅｃｔｒｉｃａｌａｎｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＳｈａａｎｘｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｘｉａｎ７１００２１，Ｓｈａａｎｘｉ，Ｃｈｉｎａ） ２（ＦａｃｕｌｔｙｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＡｉｃｈｉＰｒｅｆｅｃｔｕｒａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ａｉｃｈｉ４８０－１１９８，Ｊａｐａｎ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ Ｉｎｆｏｇｗｅａｔｈｅｒ，ｔｈｅｉｍａｇｅｑｕａｌｉｔｙｉｓａｆｆｅｃｔｅｄｂｙａｔｍｏｓｐｈｅｒｉｃｓｃａｔｔｅｒｉｎｇ，ｗｈｉｃｈｍａｋｅｓｔｈｅｉｍａｇｅｑｕａｌｉｔｙ ｗｏｒｓｅ．Ｔｏｓｏｌｖｅｔｈｅａｂｏｖｅｐｒｏｂｌｅｍｓ，ｗｅｐｒｏｐｏｓｅｄａｎｉｍｐｒｏｖｅｄｐｒｉｏｒｉｍａｇｅｄｅｆｏｇｇｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｂａｓｅｄｏｎｄａｒｋｃｈａｎｎｅｌ． Ｓｉｎｃｅｔｈｅｄａｒｋｃｈａｎｎｅｌｃｏｍｐｏｎｅｎｔｉｎｔｈｅｌｏｃａｌａｒｅａｏｆｆｏｇｇｙｉｍａｇｅｄｉｄｎｏｔａｐｐｒｏａｃｈ０，ｔｈｅｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｏｆａｔｍｏｓｐｈｅｒｉｃｌｉｇｈｔ ｖａｌｕｅｗａｓｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｖａｒｉａｎｃｅｏｆｔｈｒｅｅｃｈａｎｎｅｌｐｉｘｅｌｖａｌｕｅｓｏｆｌｏｃａｌｐｉｘｅｌＲ，Ｇ ａｎｄＢ ｔｏｊｕｄｇｅｔｈｅｆｌｕｃｔｕａｔｉｏｎ ａｍｐｌｉｔｕｄｅ．Ｉｆｔｈｅｆｌｕｃｔｕａｔｉｏｎｗａｓｌａｒｇｅ，ｔｈｅｓｍａｌｌｅｒｖａｌｕｅｏｆｔｈｅｔｈｒｅｅｃｈａｎｎｅｌｓｗａｓｓｅｌｅｃｔｅｄａｓｔｈｅｄａｒｋｃｈａｎｎｅｌｐｉｘｅｌ ｖａｌｕｅｏｆｔｈｅｃｕｒｒｅｎｔｐｉｘｅｌ．Ｉｆｔｈｅｆｌｕｃｔｕａｔｉｏｎｗａｓｓｍａｌｌ，ｔｈｅｄａｒｋｃｈａｎｎｅｌｖａｌｕｅｏｆｔｈｅｃｕｒｒｅｎｔｐｏｉｎｔｗａｓｄｅｔｅｒｍｉｎｅｄｂｙｔｈｅ ｍｅａｎｏｆｔｈｅｓｍａｌｌｅｓｔｃｈａｎｎｅｌｉｎｔｈｅｓｕｒｒｏｕｎｄｉｎｇｐｉｘｅｌｓ，ａｎｄｔｈｅａｃｃｕｒａｔｅｄａｒｋｃｈａｎｎｅｌｍａｐａｎｄａｔｍｏｓｐｈｅｒｉｃｌｉｇｈｔｖａｌｕｅ ｗｅｒｅｏｂｔａｉｎｅｄ．Ｔｈｅｓａｍｐｌｉｎｇｍｅｔｈｏｄｗａｓａｃｃｅｌｅｒａｔｅｄｔｏｏｂｔａｉｎｔｈｅｓｐｅｅｄｏｆｔｈｅｔｒａｎｓｍｉｔｔａｎｃｅｍａｐ，ａｎｄｔｈｅＨＳＩｃｏｌｏｒ ｓｐａｃｅｗａｓｕｓｅｄｔｏｒｅｓｔｏｒｅｔｈｅｉｍａｇｅｂｅｔｔｅｒ．Ｔｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｃａｎｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅ ｃｏｎｄｉｔｉｏｎｏｆｃｏｌｏｒｄｉｓｔｏｒｔｉｏｎａｎｄｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｓｐｅｅｄｏｆｄｅｆｏｇｇｉｎｇｉｍａｇｅｂｙｍｏｒｅｔｈａｎ５０％．
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０ 引 言
因为雾霾天气一直影响人们的正常生活，研究去 雾的一些算法也相继出现，去雾领域的研究在近年来
摘 要 在雾霾天气下图像质量受大气散射的作用，使得图像质量较差。针对以上问题，提出一种改进的暗通 道图像去雾算法。由于带雾图像中局部区域暗通道分量不趋近于 ０，对大气光值的估计是通过局部像素点 Ｒ、Ｇ、 Ｂ三通道像素值的方差来判断其波动幅度。若波动较大，则选出三通道中的较小值为当前像素点的暗通道像素 值；若波动较小，则通过其周围像素点中最小通道的均值来确定当前点的暗通道值，从而得到精准的暗通道图和 大气光值。将采样的方式加快求取透射率图的速度，最后转变为 ＨＳＩ颜色空间可以对图像进行更好的复原。实 验结果表明，该算法可以针对色彩失真的状况得到有效的改善，同时在得到去雾图像速度上提高 ５０％以上。