基于暗通道先验的图像去雾算法改进研究

第１ ６卷 第 ２期 ２１ ０ １年 ４月
文 章 编 号 ： １ ０ —２ ９（ ０ １ ２０ ０ ６ ０ ７０ ４ ２ １ —０ ７ ０ １０
电路 与 系 统 学 报
Ｊ ＵＲＮＡ Ｌ Ｏ ０Ｆ ＲＣＵ Ｉ ＣＩ ＴＳ ＡＮ Ｄ Ｙ ＳＴＥＭ Ｓ Ｓ
Ｖ Ｏ ．６ １１
２１ 大 气散 射 模 型 ．
解 决 问题 之 前 ， 常 要对 所 研 究 的 问题 建 立 数 学 模 型 。大 气 散射 模 型描 述 了雾 化 图像 的 退化 过程 ： 通
Ｊ ） （ ＝Ｊ（ ｔｘ ＋Ａ（ 一ｆ ） ｘ）（ ） １ （ ） （ ） １

（ ）式 中 ， Ｊ 观 测 图像 的强 度 ，．是 景 物 光 线 的 强度 ， 是 无 穷远 处 的大 气 光 ，ｆ 为透 射 率 。 １ 是 ， 称
摘 要 ｔ分析 讨论 了原 暗原色 先验 去雾 算法原 理 ，指 出其不足 之处 并推 导 出改进方 法 。通 过 引入一 种容差 机制 ，算
法 能 更 有 效 地 处 理 不 满 足 暗 原 色 先 验 的 明 亮 区 域 ，纠 正 了 这 类 区 域 错 误 估 计 的透 射 率 ，从 而 克 服 原 算 法 在 处 理 这 些 区 域 时 产 生 的 色 彩 失 真 。 实 验 结 果 表 明 ， 这 样 的修 改 切 实 可 行 ，恢 复 图 像 消 除 了色 彩 失 真 ， 视 觉 效 果 得 以 显 著 提 高 。 关 键 词 ，去 雾 ； 暗 原 色 先 验 ； 色 彩 失 真 ； 容 差
不 足 的 是 这类 方 法 一 般 需要 求 得 场 景 深 度 或 大 气 条 件信 息 。 而现 实条 件 下 ，获 取 的 降质 图像 并 没 有 附 加 任 何 景 深 与大 气 条 件 的信 息 。 由于 己知 信 息 量 不足 ， 因此 图像 去 雾 恢 复 是 个 不适 定 的反 问题 。为 了

电子技术与软件工程Electronic Technology&Software Engineering计算机与多媒体技术Computer And Multimedia Technology基于暗通道原理的图像去雾算法改进倪金卉(吉林建筑科技学院吉林省长春市130114)摘要：本文基于暗通原理改进的去雾算法针对透射率细化过程比较耗时的问题，通过结合Retinex算法进行改进；针对暗通道去雾类似区域出现颜色失真、色偏效应，采用分割出天空区域在求取大气参数A,提高求取大气参数A的精度，并结合阈值法对透射率加个增幅项；针对暗通道去雾处理后的图像有偏暗的现象，采用自适应对数映射算法进行色调调整.该改进算法能较好的还原出无雾图像，并具有很好的保留边缘细节信息等特性.关键词：图像去雾；暗通道去雾；透射率；还原图像雾是十分普遍的大气现象，釆集图像时目标图像和雾被一起釆集，这种图像比无雾图像看起来朦胧模糊且伴有颜色偏灰白、对比度下降现象。

何恺名博士通过大量户外自然图像釆集实验得出，在户外自然无雾图像中，除去天空区域外，绝大多数的图像数据块中都有一些在某个色彩通道上亮度值很小的像素，并提出了暗通道先验原理模型，通过暗通道先验假设直接恢复岀无雾的图像。

但在实际应用中，利用软抠图算法来细化粗糙的透射率，会导致算法的复杂度很高。

经过大量实验对比分析，本文题提出一种基于暗通道先验原理的改进算法。

户外釆集的图像，天空区域一般在图像的中上部，利用这种特点对是否存在天空进行判断和分割。

从而避免高亮物体对大气参数求取过程的影响并提高了求取大气参数的精度。

结合Retinex算法、利用快速双边滤波器对透射率滤波从而消除Halo现象和色彩失真。

针对像素点的值接近大气光值时，对透射率加上增幅项来消除出现的色斑色块效应。

1暗通道先验原理去霧算法1.1大气散射模型在近些年计算机视觉领域，有一种得到广泛应用的雾天图像成像物理模型为：I(x)=/(/(x)+/1(1-r(x))(1)其中，I(x)为获取的有雾降质图像：J(x)为无雾的场景真实图像：A为大气参数；t(x)为透射率。

基于暗通道先验的图像去雾算法改进研究摘要：暗通道先验去雾算法求得的的透射率比较精细，去雾效果优于大多数去雾算法。

然而在暗通道求取过程中，最小值滤波的处理会使得暗色向外扩张，导致透射率扩张变大，使得去雾后的图像在边缘部分产生“光晕”现象。

为了减弱光晕效应，利用形态学理论对粗略透射率进行腐蚀处理，腐蚀掉扩张变大的透射率，然后使用容差机制修复不符合暗原色先验的明亮区域透射率，再使用引导滤波精细化透射率，最后利用去雾模型复原图像。

实验表明，改进后的算法去雾效果更佳、去雾速度更快，具有更强的鲁棒性。

关键词：暗通道先验去雾；腐蚀；引导滤波DOIDOI：10.11907/rjdk.161089中图分类号：TP312文献标识码：A 文章编号：1672-7800（2016）005-0030-040 引言雾霾天气不仅影响人们的出行，也给视频监控、自动驾驶等涉及室外图像应用的领域带来了很大挑战，并引起了相关研究人员的重视，如今已出现了不少研究成果。

图像去雾的研究方法可分为两大类，基于图像增强的方法和基于物理模型的方法。

早期图像去雾研究主要利用图像处理的知识来去雾，Kim[1]提出对雾图进行局部直方图均衡处理的方法，这种方法根据每个像素的邻域对像素进行处理，可以突出图像的特征，但运算量较大，算法复杂度较高。

Land[2-3]基于色彩恒常性提出了Retinex即视网膜皮层理论，其后出现了一些基于Retinex的图像增强算法[4-6]，与其它图像增强算法相比，基于Retinex的图像增强算法处理的图像，局部对比度相对较高，色彩失真较小。

基于图像增强的去雾方法可以利用成熟的图像处理算法来增强图像的对比度，突出图像中的特征信息，但这种方法会造成图像部分信息损失，导致图像失真。

图像去雾的另一类是基于物理模型的方法，该方法研究大气悬浮颗粒对光的散射作用，通过大气散射模型来复原图像，恢复的图像效果更真实，图像信息能得到较好保存。

Narasimhan等[7]提出了雾霾天气条件下的单色大气散射模型，后来基于物理模型的方法几乎均建立在此模型之上。

目录第一章绪论 (1)1.1图像去雾研究背景 (1)1.2图像去雾的研究目的和意义 (2)1.3图像去雾方法的研究现状 (2)1.3.1基于图像增强的去雾方法 (3)1.3.2基于图像复原的去雾方法 (3)1.4论文的结构安排及创新点 (4)第二章基于暗通道先验模型的去雾算法 (7)2.1雾的形成及雾天对图像的降质原因 (7)2.1.1雾的形成 (7)2.1.2雾对图像的降质影响 (8)2.1.3海边雾天图像特点 (8)2.2大气散射模型 (9)2.2.1直接衰减模型 (10)2.2.2大气衰减模型 (12)2.2.3大气散射模型 (14)2.3暗通道先验理论 (15)2.3.1暗通道先验规律 (15)2.3.2暗通道先验模型 (18)2.3.3透射率优化 (20)2.3.4大气光值估计 (22)2.3.5图像复原 (22)2.3.6基于暗通道先验模型去雾算法优缺点分析 (23)第三章K-means聚类算法分割雾天图像 (27)3.1聚类综述 (27)3.1.1聚类分析的概念及数据结构 (27)3.1.2聚类分析相似性度量和准则函数 (28)3.2K-means聚类算法 (30)3.2.1K-means聚类算法基本思想 (30)3.2.2K-means聚类算法流程 (30)3.2.3K-means聚类算法优缺点分析及改进 (31)3.3改进的K-means聚类算法分割天空区域 (32)3.3.1图像分割定义及分类 (32)3.3.2利用改进的K-means聚类算法分割天空区域 (33)3.3.3估计大气光强度 (34)第四章海边雾天图像去雾算法的实现 (37)4.1引导滤波优化透射率 (37)4.2色调重映射 (39)4.3实验结果与分析 (40)4.3.1中值滤波 (40)4.3.2双边滤波 (41)4.3.3实验结果分析与评价 (42)第五章总结与展望 (47)5.1全文总结 (47)5.2展望 (47)参考文献 (49)攻读学位期间的研究成果 (53)致谢 (55)学位论文独创性声明 (57)学位论文知识产权权属声明 (57)第一章绪论1第一章绪论1.1图像去雾研究背景视觉是人类重要的感知手段之一，而图像作为视觉的基础，是自然界的场景中所包含的景物的客观反映，是人类从自然界中获得信息的主要来源。

关于暗通道先验图像去雾算法的改进
在社会经济高速发展的今天，人们生活水平得到不断的提高，对安全方面有了更高的需求，于是安全防护变得越来越重要，而监控是安防工作最强有力的措施，得到广泛应用。

然而在雨、雾等恶劣的天气条件下，尤其现今环境问题日益严峻，雾霾天气越来越频繁的出现，监控系统的可靠性受到巨大的挑战。

我们获得的图像会很容易会发生特征信息衰减甚至毁坏等情况，导致图像无法准确提供我们所需要的信息，成为安全防护工作中巨大的隐患，因此进行图像去雾技术的相关研究工作具有非常重大的意义。

本文详细的介绍了暗通道先验去雾算法，以及大气散射模型，透射率优化等相关知识。

并且针对暗通道先验方法对于灰白色景物、明亮的天空等一些特殊区域并不适用的缺点进行改进。

这些区域的共同特点是三个颜色通道的值都比较高，会使暗通道的值偏大影响去雾效果，于是我们采用一些有效方法将三个颜色通道的值分别降低使它们接近于零，经过这样的处理后获得三幅暗通道都非常小的图像，然后对它们进行去雾复原，最后加权求得所需要的清晰图像。

实验结果表明，该方法对带灰白色景物或天空等背景的图像去雾效果优于已有方法，并能有效的减少当下流行的暗通道先验方法在此种情况下进行去雾所出现的噪声，使视觉效果得到提升。

结合直方图均衡化和暗通道先验的单幅图像去雾算法研究结合直方图均衡化和暗通道先验的单幅图像去雾算法研究摘要：近年来，图像去雾技术在计算机视觉领域受到了广泛关注。

针对单幅图像去雾问题，本文提出了一种结合直方图均衡化和暗通道先验的图像去雾算法。

该算法通过对图像进行直方图均衡化处理，提高图像的对比度和亮度。

同时，利用暗通道先验原理，对图像中的雾霾信息进行估计和剔除。

实验证明，本文提出的算法不仅能够有效去除图像中的雾霾，还能够保持图像的细节和色彩信息。

1. 研究背景随着计算机视觉和图像处理技术的不断发展，图像去雾技术成为了重要的研究方向。

在很多应用领域，如无人驾驶、监控系统等，清晰的图像对于实时处理和决策都至关重要。

传统的图像去雾算法主要利用了深度信息或者图像亮度信息来进行去雾处理，但是这些算法在实际应用中存在一些问题，如对雾霾密度和光照条件的依赖性较强等。

2. 直方图均衡化的原理直方图均衡化是一种常见的图像增强方法，主要通过调整图像的亮度分布，提高图像的对比度和视觉效果。

对于去雾问题，直方图均衡化可以帮助提高图像的亮度，减少雾霾对于图像的干扰。

因此，在本文的算法中将直方图均衡化应用到图像去雾过程中。

3. 暗通道先验的原理暗通道先验是一种通过图像中的暗通道信息来估计雾霾密度的方法。

通过观察图像中暗区域的像素值，可以得到一个关于雾霾程度的估计。

暗通道先验的原理是，自然界中，大部分的室外场景都存在较暗的像素，即使在有雾的情况下，这些暗像素也具有较小的值。

因此，通过计算图像中每个像素点在RGB三个通道的最小值，可以得到一个描述雾霾密度的暗通道图像。

在本文的算法中，利用暗通道先验原理估计图像中的雾霾信息。

4. 结合直方图均衡化和暗通道先验的图像去雾算法本文的算法主要包含图像预处理和去雾处理两个步骤。

首先，对输入图像进行直方图均衡化处理，提高图像的亮度和对比度。

然后，利用暗通道先验原理估计图像中的雾霾信息。

具体步骤如下：步骤1: 对输入图像进行直方图均衡化处理。

基于暗通道先验的单幅图像去雾改进算法基于暗通道先验的单幅图像去雾改进算法摘要：近年来，随着计算机视觉和图像处理领域的快速发展，图像去雾成为了研究的热点之一。

在单幅图像去雾中，暗通道先验算法是一种非常有效的算法。

本文提出了一种基于暗通道先验的单幅图像去雾改进算法，通过对暗通道进行优化得到更好的去雾效果。

实验结果证明，该算法在去雾效果和图像细节保持方面都达到了较好的效果。

关键词：暗通道先验算法；单幅图像去雾；图像细节保持 1. 引言在许多户外场景中，雾霾天气会导致图像质量下降，进而影响计算机视觉和图像处理的性能。

因此，图像去雾技术的研究对于提高图像质量和准确性具有重要意义。

在过去的几年中，许多基于单幅图像的去雾算法被提出，其中暗通道先验算法是一种广泛应用的方法。

2. 暗通道先验算法暗通道先验算法是一种利用图像中存在的暗通道来估计场景中全球大气光照的方法。

暗通道可以理解为图像中最暗的区域，它存在于几乎所有户外图像中。

该算法基于以下观察结果：在大气无光散射模型中，透射率和全球大气光照成反比关系。

因此，通过估计图像中最暗区域的暗通道来获得全球大气光照估计，并进一步计算出场景的透射率。

最后，通过修复的透射率和原始图像重建无雾图像。

然而，传统的暗通道先验算法在一些情况下存在一定的局限性。

首先，传统算法往往难以处理场景中存在强光源的情况。

这是因为在强光照射下，暗通道不再是局部最暗的区域，导致估计的透射率不准确。

其次，传统算法对于具有复杂纹理和细节的图像在去雾后可能存在伪影和失真问题。

3. 改进算法为了克服传统暗通道先验算法的局限性，本文提出了一种基于暗通道先验的单幅图像去雾改进算法。

改进算法分为以下几个步骤：3.1 强光源处理对于存在强光源的图像，传统算法往往难以准确估计透射率。

因此，我们在预处理阶段采用了一种强光源检测和过滤的方法。

首先，通过检测图像中较亮的区域来判断是否存在强光源。

然后，对于存在强光源的图像，我们利用图像分块和平滑操作来减弱其影响，使传统暗通道算法能够更好地适应这样的场景。

第２ ９ 卷第 １ 期
２ ０ １ ４年 ２月
成
都
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程
学
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报
Ｖｏ Ｌ２ ９ ＮＯ． １ Ｆｅ ｂ．２ ０１ ４
Ｊ Ｏ ＵＲＮ ＡＬ ＯＦ Ｃ ＨＥ ＮＧ ＤＵ ＵＮＩ ＶＥ Ｒ Ｓ Ｉ ＴＹ Ｏ Ｆ Ｉ Ｎ Ｆ ＯＲ ＭＡＴＩ ＯＮ Ｔ ＥＣ Ｈ ＮＯＬ ０ ＧＹ
以改进 。
１ 雾 天 条 件 下 的 图 像 增 强
１ ． １ 大 气 散射 物理 模型
何凯ｉ ￣Ｃ １ ５ ３ 的暗原色先验去雾方法是基于文献 ［ １ ８ ］ 的大气物理散射模型 （ 如图 １ 、 图２ 所示 ） 进行 的， 该模型
收 稿 日期 ： ２ ０ １ ３ ． １ １ — １ ５ 基金项 目： 四川省 ２ ０ １ ０基础研究计划项 目（ ２ ０ １ ０ ． １ Ｙ ０ １ ８ １ ）
摘要 ： 在雾天情况下 ， 室外 采集到的图像易受 到噪声 干扰 ， 质量降 低 ， 清 晰度下 降 。在对 常用 的几种 图像去雾
方法 的对 比分析 及研 究的基础上 ， 提 出了改进的基于小波变换结合 暗原色先验 去雾 的快 速算法 。通过小 波分解 可
求 出近似环境光 ， 对环境光 ， 大气光 的估计 ， 可对原图像进行复原 。实验表 明， 改进 的算法不但 去雾效果 明显 ， 图像 色彩 丰富 ， 而且可 以有效地减少 运行 时间 ， 提 高运 行速度。
Ｉ （ Ｘ ） 指平时拍摄到的有雾图像 ， Ｊ （ ） 为要恢复的无雾图像 ， Ａ（ ｘ ） 环境光成分 ， ｔ （ ｚ ） 是透射率 ， 图像去雾 就是通过估算环境光 Ａ（ ｘ ）， 透射率 ｔ （ Ｘ ）， 求出无雾图像 Ｊ （ ｚ ） 。方程 中的第一项 Ｊ （ ｚ ） ｔ （ ｚ ） 为衰减模型 ， 第二 项 Ａ（ ） （ １一 ｔ （ ） ）是环境 光模 型 。

基于暗通道先验的图像清晰化去雾算法研究基于暗通道先验的图像清晰化去雾算法研究摘要：随着计算机视觉领域的发展，图像去雾技术在许多应用中得到了广泛的应用，例如无人机拍摄、视频监控等。

而暗通道先验是一种经典的图像去雾方法，它基于图像中存在的低亮度区域。

本文针对基于暗通道先验的图像清晰化去雾算法进行了深入研究，通过实验验证了该方法的有效性。

1. 引言图像去雾是一种重要的图像增强技术，在许多应用中发挥着关键作用。

然而，由于大气散射的影响，图像可能会出现模糊、低对比度的现象。

因此，图像去雾算法的研究成为了计算机视觉领域的热点问题之一。

2. 暗通道先验原理暗通道先验是一种基于全局的图像先验知识。

它认为，在大部分的自然图像中，至少有一个通道的像素值在某些区域非常接近于零。

这一观察启发了基于暗通道先验的图像去雾算法。

3. 基于暗通道先验的图像去雾算法基于暗通道先验的图像去雾算法主要包括以下几个步骤：（1）估计全球大气光照：通过计算每个像素点在RGB三个通道上的最大值来估计全球大气光照。

（2）计算暗通道：对输入图像进行滤波操作，得到每个像素点的暗通道。

（3）估计透射率：通过计算每个像素点的暗通道除以全球大气光照，得到透射率。

（4）恢复原始图像：根据透射率和全球大气光照，对输入图像进行去雾处理，恢复清晰的图像。

4. 实验结果与分析本文通过实验对比了基于暗通道先验的图像去雾算法和其他经典的图像去雾算法。

实验结果表明，基于暗通道先验的图像去雾算法在提高图像清晰度和对比度方面具有较好的效果。

5. 算法优化尽管基于暗通道先验的图像去雾算法具有较好的效果，但仍然存在一些问题。

例如，对于包含高光和投影阴影的图像，该算法可能会导致一些伪影。

因此，对算法进行进一步的优化是有必要的。

6. 结论本文针对基于暗通道先验的图像清晰化去雾算法进行了深入研究。

通过实验验证了该方法的有效性。

然而，该算法仍然存在一些不足之处，需要进一步改进。

未来，我们可以通过结合其他图像处理技术来改进和优化该算法，提高图像去雾效果。

粒子对光线的传播影响，从根本上解释了有雾图像
的。到目前为止，对于去雾算法的研究主要包括以
的成像过程及原理，然后通过数学建模实现大气散
下两类方法，第一类是基于图像增强的去雾方法，
该类方法主要是通过对有雾图像中的灰度、对比度ห้องสมุดไป่ตู้
∗
射物理模型。目前的方法主要有：Tan［5］提出有雾
图像的对比度要比无雾图像要低并且大气散射物
道先验的单幅图像去雾改进算法。首先通过两种不同的暗通道图像获取不同的透射率粗估计，联合这两种透射率粗估计，
利用引导滤波器对其进行初步优化，针对天空范围内透射率估计偏低，对天空范围内的透射率进行补偿，再次使用引导滤波
器优化透射率，利用四叉树多层次搜索获取大气光的准确值。最后通过大气物理模型，获得去雾图像。结果表明论文算法
Vol. 47 No. 11
2890
总第 361 期
计算机与数字工程
Computer & Digital Engineering
第 47
2019 年第
11 卷
期
基于暗通道先验的单幅图像去雾算法改进
缑新科
孙维江
（兰州理工大学电气工程与信息工程学院
摘
要
∗
兰州
730050）
针对基于暗通道先验去雾算法存在的时间复杂度高，复原图像的天空范围内颜色失真等问题，提出基于暗通
的运算时间相对于软抠图方法缩减 90%以上，并且可以有效地处理包含天空区域的有雾图像。
关键词
天空区域；两种暗通道；引导滤波；透射率补偿；四叉树多层次搜索
中图分类号
TP301.6
DOI：10. 3969/j. issn. 1672-9722. 2019. 11. 049

第50卷第4期#2020年4月#激光与红外LASER&INFRAREDVod50,No.4Apid2020文章编号：1001-5078(2020)04-0493-08-图像与信号处理-基于暗通道先验原理的偏振图像去雾增强算法研究游江，刘鹏祖,容晓龙，李斌,徐韬祜（中国华阴兵器试验中心，陕西华阴714200）摘要:在装备试验与测试中，常规光学成像系统极易受气象环境（如雾霾、沙尘等）影响，导致探测距离、成像效果、测量精度等受到大幅限制，从而严重影响目标成像效果及关键参数获取。

如何增强雾霾条件下光学探测识别能力及成像质量，成为了当前急需解决的关键问题。

本文利用偏振成像优势，结合暗通道先验原理，提出了基于暗通道先验原理的偏振图像去雾增强算法。

该算法首先利用采集到的偏振图像提取偏振特征，计算偏振度和偏振角；同时，采用基于区域增长算法自动提取出天空区域，对天空区域进行大气光参数估计，获取大气光偏振度及偏振角相关参数估计；然后，结合暗通道先验原理，获取无穷远处大气光强，进而计算各像素点的大气光强；最后，建立在大气物理退化模型基础上，实现图像去雾增强。

实例分析与验证中，通过主观评价与客观评价两种方法，对比本文提出的方法和常见其他方法，实际结果表明，本文算法去雾增强能力较强，能有效提升光学系统的探测识别能力及成像质量,对雾霾条件下武器装备关键参数获取具有重要意义。

关键词：暗通道先验原理;偏振图像；去雾增强算法；大气散射模型;探测识别中图分类号:TP391文献标识码:A DOI：10.3969/j.dsn.1001-5078.2020.04.019Dehazing and enhancement research of polarized image based ondark channel priori principleYOU Jiang,LIU Peny-zu,RONG Xiao-long,LI Bin,XU Tao-hu(Huayin Weapon Test Center of China,Huayin714200,China)Abstract:In equipment test,convenPonai opPcai imaging system is very vulnerable to meteorological environment(such ashaze,sand and dust),which eesuatsin thedetection distance,imaginge o ectand measueementaccueacsbe-inggeeatasaimited, thusseeiousasa o ectingtheimaginge o ectoothetaegetand theacquisition ookespaeametees.Howtoenhancetheopticaadetection and eecognition abiaitsand imagingquaaitsundeehazeconditionshasbecomeakes problem to be solved uryently.In this paper,based on the advantage of polarization imaging and dark channel prioripeincipae, apoaaeization imagede-ooggingenhancementaagoeithmispeoposed.Fiest,thepoaaeization chaeacteeisticsaeeeiteacted oeom theco a e cted poaaeization images,and thepoaaeization degeeeand poaaeization angaeaeecaacuaated.Atthesametime,theskseegion isautomatica a seiteacted based on theeegion geowth aagoeithm,and theatmospheeicaightpaeameteesaeeestimated ooetheskseegion,then theatmospheeicaightpoaaeization degeeeand poaaeization angaepaeameteesaeeestimated.Then,theatmospheeicaightintensitsatinoinitedistancesisobtained bscombiningthedaekchanneapeioeipeincipae,and then theatmospheeicaightintensitsatinoinitedistancesTheatmospheeicaightintensitsoo each piieaiscaacuaated.Fina a s,based on theatmospheeicphssicaadegeadation modea,imagedehazingand enhance­ment are realized.In case analysis and verification,through subjective evaluation and objective evaluation,the methodpeopos d in thispap eiscompaed with oth ecommon m thods.Th actuaaesuatsshowthat,th aagoeithmhassteongabiaitsoooogemoeaaand nhanc m nt,and itcan o ctie asimpeoe th d tction and ecognition abiaitsand ima­ging quality of the ophcai system.It is of great significance for acquiring key parameters of weapon equipment underhazeconditions.Keywords:dark channel priori principle；polarization image；fog removal enhancement；atmospheric scattering model；detection and eecognition基金项目：军内重点科研基金项目资助。

图像去雾方法和评价及其应用研究图像去雾方法和评价及其应用研究一、引言随着计算机图像处理技术的快速发展，图像去雾成为近年来受到广泛关注的研究领域之一。

图像去雾是指从被雾气污染的图像中恢复出雾霾造成的视觉信息损失，使被雾化的图像更加清晰和真实。

图像去雾方法和评价及其应用的研究对于许多应用场景都具有重要的实际意义，比如航空航天、交通监控、计算机视觉等。

二、图像去雾方法1. 基于暗通道先验的方法基于暗通道先验的方法是图像去雾研究中最经典的方法之一。

该方法利用了自然场景中的暗通道现象，通过对低灰度像素点进行统计分析，来估计雾的浓度和光照信息。

然后，通过对雾图像进行去雾处理，可以有效恢复图像中的细节和清晰度。

2. 基于天空线估计的方法基于天空线估计的方法是一种常用的图像去雾方法。

该方法通过检测雾化图像中的天空线，在天空区域进行光照估计，然后利用估计得到的光照信息对整个图像进行去雾处理。

该方法适用于室外场景，能够有效地提高图像的清晰度和对比度。

3. 基于传递函数的方法基于传递函数的方法是一种利用雾化图像和原始图像之间的传递函数关系进行去雾处理的方法。

该方法通过建立雾化图像和原始图像之间的映射关系，可以对雾化图像进行反卷积和去雾处理，从而恢复出原始图像的细节和清晰度。

三、图像去雾评价图像去雾评价是对去雾算法进行有效性和性能评估的重要手段。

常用的图像去雾评价指标有峰值信噪比（PSNR）、结构相似性指标（SSIM）、雾化像素数百分比等。

1. 峰值信噪比（PSNR）峰值信噪比是一种常用的图像质量评价指标，用于评估恢复图像和原始图像之间的失真程度。

峰值信噪比数值越高，表示去雾算法的效果越好。

2. 结构相似性指标（SSIM）结构相似性指标是一种评估图像相似度的指标，用于度量恢复图像和原始图像之间的结构相似性。

SSIM的数值范围为0到1，数值越接近1，表示去雾算法的效果越好。

3. 雾化像素数百分比雾化像素数百分比是衡量恢复效果的另一种重要指标。

OpenCV 耦合改进暗通道先验的图像去雾算法研究王帮元（安徽经济管理学院 信息工程系，安徽 合肥，230051）摘要：在雾境下,由于大气粒子的散射作用导致图失真严重,直接影响后期图像数据的分析，因此对雾天图像进行去雾处理,以提高图像的清晰度，是非常有必要的。

而当前的图像去雾算法不稳定，当大雾天气很严重时，去雾质量较差。

对此，本文提出了基于OpenCV 耦合改进暗通道先验的图像去雾算法与实现机制。

首先分析暗通道先验理论与雾图形成模型；然后对先验理论进行改进，推算出本文的去雾公式。

最后引入OpenCV 实现机制，增强系统运行效率。

最后测试了本文机制性能，结果表明：与普通的图像去雾算法相比，在大雾天气很严重时，本文机制具有更好的去雾效果，准确还原了图像的清晰度，失真度较小。

关键词：图像去雾；暗通道先验；雾图形成模型；OpenCV ；中图分类号：TP391 文献标识码：A0 引言随着通信、电子技术、图像处理算法的蓬勃发展，视频监控、视频目标识别已运用在各个领域，并且已取得很大的发展，推动了科技和社会的前进[1]。

然而，在实际生活中，由于雾天原因，导致安全监控目标的清晰度收到破坏，严重影响了目标识别精度。

因此，图像去雾功能非常重要。

图像去雾技术成为很多大型设备或者系统正常运作的先决条件。

为了取得良好的图像去雾效果，诸多学者进行了研究，并提出了许多不同的图像去雾算法。

王一帆等人[2]提出，首先在计算暗通道函数时,定义了一类暗区域对图像边缘的低强度像素点进行描述,该区域像素点的暗原色中值取其三原色通道的最小值,以代替原来的中值滤波运算值.此滤波方法不仅能有效去除Halo 效应,而且避免了黑斑效应;然后基于大气散射物理模型定义一种伪去雾图,将其与原去雾图进行像素级融合对原图进行色度校正,实现了柔性去雾,改善了现有方法易出现过去雾的缺陷，实验结果表明该算法去雾后图像具有较好清晰度及色彩恢复度,去雾鲁棒性强.在大雾和图像色彩失真严重的情况下,仍可有效恢复图像。

基于暗通道先验与神经网络的图像去雾研究基于暗通道先验与神经网络的图像去雾研究引言：雾是一种自然现象，在摄影、视频以及计算机视觉领域中，能够对图像产生很大的干扰。

图像去雾技术的研究一直是学术界和工业界的热点问题之一。

过去的研究主要集中在通过对雾图进行物理模型建模并进行数值求解，然而，随着计算机视觉和深度学习的不断发展，越来越多的研究者开始探索基于暗通道先验和神经网络的图像去雾方法。

本文综述了基于暗通道先验与神经网络的图像去雾研究的最新进展，并对其优势、挑战以及未来发展方向进行了探讨。

一、基于暗通道先验的图像去雾方法暗通道先验方法是一种基于图像中低亮度区域的先验知识，通过分析暗通道先验来估计雾图的大气光和雾浓度，并从原始图像中恢复出无雾图像。

传统的基于暗通道先验的图像去雾方法主要通过雾图像中的暗通道来估计雾浓度，进而获得大气光的估计值。

然后，通过求解无雾图像中的透射率来去除雾气。

然而，由于雾图像中的暗通道可能被噪声污染，导致去雾结果不够理想。

二、基于神经网络的图像去雾方法近年来，随着深度学习的发展，基于神经网络的图像去雾方法成为研究的热点。

神经网络具有学习能力和非线性高级特性，能够对复杂的图像去雾任务进行建模和精确求解。

基于神经网络的图像去雾方法主要分为两个阶段：训练阶段和测试阶段。

在训练阶段，首先收集一组有雾和无雾的图像对，并通过神经网络学习雾图像到无雾图像的映射。

在测试阶段，将训练好的神经网络应用于新的雾图像，通过网络输出无雾图像。

三、基于暗通道先验与神经网络的图像去雾方法为了克服传统基于暗通道先验方法的缺点，一些研究人员开始探索将暗通道先验和神经网络相结合的图像去雾方法。

这种方法通过将暗通道先验中的雾浓度估计作为输入，结合预训练的神经网络来进行图像去雾。

这种方法可以借助神经网络强大的非线性建模能力，更好地应对复杂的雾图像去雾任务。

四、优势与挑战基于暗通道先验与神经网络的图像去雾方法具有以下优势：一是能够处理复杂的雾图像，获得更好的去雾效果；二是具有较强的灵活性，可以根据实际需求设计不同架构的神经网络；三是能够快速地进行图像去雾，适用于实时应用。

基于暗通道先验的图像快速去雾及增强算法研究基于暗通道先验的图像快速去雾及增强算法研究摘要：图像雾霾是影响图像质量的重要因素之一，因此去除图像中的雾霾成为图像处理领域重要的研究内容之一。

本文研究了一种基于暗通道先验的图像快速去雾及增强算法。

该算法利用了图像中存在的暗通道先验，对图像进行快速且有效的去雾处理，并同时改善图像的视觉质量。

通过实验对比及结果分析，表明本算法能够更好地去除图像中的雾霾，同时保持图像的真实性和细节信息。

1. 引言图像去雾是指通过对图像中的雾霾进行处理，使图像恢复清晰和细节丰富的过程。

在实际生活中，由于天气、环境污染等原因，图像中常常存在各种各样的雾霾，影响了图像的视觉质量和信息传递效果。

因此，研究图像去雾算法具有重要的实际意义。

2. 相关工作在过去的几十年中，学者们提出了许多图像去雾算法。

最早的一些算法主要基于物理模型，如大气散射模型。

然而，这些算法在实际应用中往往存在计算量大、时间复杂度高等问题。

近年来，基于暗通道先验的去雾算法逐渐引起了研究者的关注。

暗通道先验在大多数自然场景图像中都成立，即在图像中存在一些像素点，在任何一条从亮像素点到黑像素点的路径上，至少有一个像素点的RGB分量值非常小。

基于暗通道先验的去雾算法较之传统算法在算法复杂度和处理速度方面都具有优势。

3. 方法介绍本文提出的图像去雾算法主要基于暗通道先验和图像增强技术。

算法的具体步骤如下：(1) 暗通道估计：根据暗通道先验，估计图像中的暗通道，得到图像的全局最小值。

(2) 大气光估计：根据估计的暗通道，计算图像的大气光。

(3) 透射率估计：根据估计的暗通道和大气光，计算图像的透射率。

(4) 图像恢复：根据估计的透射率和大气光，对图像进行去雾恢复。

(5) 图像增强：对去雾后的图像进行增强处理，以提高图像的视觉质量。

4. 实验结果与分析为了验证本文算法的有效性，我们使用了多组室外和室内雾霾图像进行了实验。

实验结果表明，本文算法能够快速有效地去除图像中的雾霾，并且在保持图像真实性的同时，能够准确地保留图像的细节信息。

悬 浮 在 空 气 中 的粒 子 会 对 场 景 的反 射 光 和 大 气 光 的 散 射 模 型描 述 了雾 化 图像 的退 化 过 程 ，并 被 广 泛 应 用 于 图像 去
产生很大 的影 响，使得 拍摄所 得到 的 图像 质量 降低 、美感 雾领域 ，根据 大气光在雾天退化过程 中传输 的物理特性可
的直 接衰 减 用 Ｊ ｔ 表 示 ，反应 出 了经 过 传 输 介 质 后 目标 的电磁波信息到达传感器的能量 ；Ａ表示 大气光 ，大气光经 过 衰 减后 到 达传 ห้องสมุดไป่ตู้ 器 的能 量 用 Ａ（１一ｔ ）表 示 。假 设 大 气
于大 气调 制传 递方 程 的方 法 。另 一 类 为 图像 修 复 ，如 深 度 层是均匀 的，电磁波在大气中为各向同性传播 ，透射率 ｔ表
信息 的雾 天图像 复原 、基 于先验 的雾 天图像 复原 、基 于偏 微 分 示 为 ：ｔ㈤ ＝ｅ ，其 中 ，卢是大 气 散射 系 数 ，ｄ㈤是场 景 深度 。
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅ ｉｍａｇｅ ｄｅｈａｚｉｎｇ ｍｅｔｈｏｄ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｄａｒｋ ｃｈａｎｎｅｌ ｐｒｉｏｒ ｉｓ ｂｅｃｏｍｉｎｇ ｍ ｏｒｅ ｍａｔｕｒｅ，ｂｕｔ ｉｔｓ ｓｈｏｒｔｃｏｍｉｎｇｓ ａｒｅ ｖｅｒｙ ｏｂｖｉｏｕｓ．Ｆｏｒ ｅｘａｍｐｌｅ， ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｓｐｅｅｄ ｓｌｏｗ ｉｓ ｔｏｏ，ｔｈｅ ａｒｅａ ｏｆ ｓｋｙ ｅｘｐｏｓｕｒｅｅｓ ｉｓ ｔｏｏ ｍｕｃｈ，ｔｈｅ ｃｏｌｏｕｒ ｏｆ ｐｒｏｃｅｓｓｅｄ ｐｉｃｔｕｒｅ ｉｓ ｔｏｏ ｄａｒｋ． Ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ｐｒｏｐｏｓｅｓ ｔｈｒｅｅ ｍｅｔｈ— ｏｄｓ ｔｏ ｉｍｐｒｏｖｅ ｔｈｅ ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ ｓｐｅｅｄ ａｎｄ ｔｈｅ ｑｕａｌｉｔｙ ｏｆ ｉｍａｇｅ ｄｅｈａｚｉｎｇ．Ｔｈｅ ｔｈｒｅｅ ｍｅｔｈｏｄｓ ａｒｅ ａｓ ｆｏｌｌｏｗｉｎｇ：ｏｐｔｉｍｉｚｅｉｎｇ ｔｈｅ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｏｆ ｔｒａｎｓ· ｍ ｉｓｓｉｏｎ ｄｉａｇｒａｍ ，ｃｏｒｒｅｃｔｉｎｇ ｔｈｅ ｉｎａｃｃｕｒａｔｅ ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ ｄｉａｇ ｒ ａｍ ｏｆ ｂｒｉｇｈｔ ａｒｅａ，ａｄｏｐｔｉｎｇ ｔｈｅ ａｌｇｏｒ ｉｔｈｍ ｏｆ ａｕｔｏｍａｔｉｃ ｃｏｌｏｒ ａｇｅｎｔ ｆｏｒ ｒｅｓｔｏｒ ｉｎｇ ｃｏｌｏｕｒ． Ｃｏｍｐａｒｅｄ ｗｉｔｈ ｓｅｖｅｒａｌ ｃｌａｓｓｉｃａｌ ａｌｇｏｒ ｉｔｈｍｓ，ｔｈｅ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａ ｌ ｒｅｓｕｌｔｓ ｖｅｒ ｉｆｙ ｔｈｅ ｃｏｌｏｕｒ ｃａ ｌｉｂｒａｔｉｏｎ ａｎｄ ｔｈｅ ｅｆｅｃｔｉｖｅｎｅｓｓ ｏｆ ｔｈｅ ｐｒｏｐｏｓｅｄ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ． Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：ｈａｚｅ ｒｅｍｏｖａｌ；ｄａｒｋ ｃｈａｎｎｅｌ ｐｒｉｏｒ；ｃｏｌｏｕｒ ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ；ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｓｐｅｅｄ

基于暗通道先验和Retinex理论的图像去雾研究基于暗通道先验和Retinex理论的图像去雾研究摘要：本文主要介绍了基于暗通道先验和Retinex理论的图像去雾研究。

首先，介绍了图像去雾的研究背景和意义。

然后，详细介绍了暗通道先验和Retinex理论的原理和应用。

接着，探讨了基于暗通道先验和Retinex理论的图像去雾方法的优缺点。

最后，展望了该研究的发展方向和未来的研究重点。

关键词：图像去雾，暗通道先验，Retinex理论，优缺点，发展方向1. 引言随着数字图像处理和计算机视觉的快速发展，图像去雾技术受到了越来越多的关注。

图像去雾旨在恢复经大气散射衰减导致的图像细节损失。

然而，由于大气散射衰减对图像的影响十分复杂，图像去雾一直是一个相对困难的问题。

为了解决这个问题，学者们提出了许多算法和方法。

本文将重点介绍基于暗通道先验和Retinex理论的图像去雾研究。

2. 暗通道先验的原理和应用暗通道先验是一种基于观察到的统计规律的图像先验知识。

该先验基于一个观察结果：大多数自然图像的局部区域，在RGB颜色空间中至少有一个通道的像素值非常低（接近于零）。

基于这一观察，学者们提出了暗通道先验来估计大气散射因子和恢复无雾图像。

在图像去雾中，暗通道先验的应用主要分为两个步骤：估计大气散射因子和恢复无雾图像。

首先，通过计算图像的暗通道（通道最小值图）来估计大气散射因子。

然后，利用估计得到的大气散射因子和原始图像，结合一些优化算法，恢复出无雾图像。

暗通道先验通过对大气散射因子和图像的统计特性进行分析和利用，能够有效地提高图像去雾的效果。

3. Retinex理论的原理和应用Retinex理论是一种基于对人类视觉系统的理解提出的图像增强方法。

该理论认为，人类视觉系统对于光照强度变化的感知是相对稳定的，即观察者对于光照强度变化的感知是相对不变的。

基于这个假设，学者们提出了Retinex理论来对图像进行增强和显示。

在图像去雾中，Retinex理论的应用主要集中在对图像的光照强度进行估计和调整上。