基于透射率优化的图像去雾算法研究

夜间雾天图像成像模型与去雾算法研究

在雾、霾、弱光等天气条件下拍摄到的图像存在对比度低、颜色失真和细节模糊等现象,严重影响安全监控、交通监管、自动导航、目标检测等户外计算机视觉系统发挥效用。目前,针对白天场景雾天图像复原技术取得了较大进展,而对夜晚有雾图像复原研究较少。

相对于白天场景,夜间图像去雾更具挑战性。因此,本文对夜晚图像去雾算法进行研究,主要工作如下:针对夜晚有雾图像光照不均、色偏和噪声大等特点,论文深入分析夜间有雾图像成像规律,建立了含有人工光源的夜间有雾图像成像模型,并提出了夜间图像去雾新方法。

针对夜间光照不均问题,提出基于低通滤波的环境光估计方法;针对夜间图像去雾后存在光晕问题,提出根据图像色度信息判断场景点是否属于近光源区域;针对非一致色偏问题,利用直方图匹配方法进行颜色校正。大量实验结果验证了本文提出的成像模型及去雾算法的有效性。

针对夜间图像去雾后容易造成细节模糊、噪声放大等问题,本文基于图像分解模型,将图像分解为结构层和纹理层,只在结构层对图像进行去雾,可以最大程度保留图像的细节信息;然后在纹理层进行去噪、去伪影处理,并与去雾后的结构层融合得到复原图像。实验结果表明,基于图像分层的夜间图像去雾算法复原图像细节清晰、噪声较小。

第３１卷第１期　２０１４年１月　计算机应用研究　Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ　Ｒｅｓｅａｒｃｈ　ｏｆ　Ｃｏｍｐｕｔｅｒｓ　Ｖ０１．３１　Ｎｏ．１　Ｊａｎ．２０１４　

基于暗原色的单一图像去雾算法的研究　

和晓军，乔寅　

（沈阳理工大学信息科学与工程学院，沈阳１１０１５９）　

摘要：暗通道优先算法在处理单幅户外图像去雾方面有较好的效果，但是该算法处理的时间过长，算法速度　

较慢。在暗原色优先算法的基础上，提出了改进的方案，即使用指导性滤波代替暗原色优先中的软抠图算法，并　

增加盒子滤波以提高指导性滤波的处理速度。同时为提高图像的输出质量，采用了分块处理方法，使用３×３模　

板求解图像的暗原色，得到了更好的透过率ｔ值。实验表明，该算法在提高速度的同时优化了图像输出效果，图　

像更加自然、真实。　

关键词：暗原色；分块处理；透过率ｔ值；指导性滤波；盒子滤波　

中图分类号：ＴＰ３９１　文献标志码：Ａ　文章编号：１００１—３６９５（２０１４）０１—０３０４—０３　

ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００１－３６９５．２０１４．０１．０７２　

Ｒｅｓｅａｒｃｈ　ｏｎ　ｓｉｎｇｌｅ　ｉｍａｇｅ　ｄｅｆｏｇｇｉｎｇ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍ　ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ｄａｒｋ　ｐｒｉｍａｒｙ　Ｃｏｌｏｒｓ　

ＨＥ　Ｘｉａｏ－ｊｕｎ，ＱＩＡＯ　Ｙｉｎ　（Ｓｃｈｏｏｌ　ｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　Ｓｃｉｅｎｃｅ＆Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｓｈｅｎｙａｎｇ　Ｌｉｇｏｎｇ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｓｈｅｎｙａｎｇ　１１０１５９，Ｃｈｉｎａ）　

Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｄａｒｋ　ｃｈａｎｎｅｌ　ｐｒｉｏｒ　ｅａｎ　ａｃｈｉｅｖｅ　ｂｅｔｔｅｒ　ｒｅｓｕｌｔｓ　ｗｈｅｎ　ｄｅａｌｉｎｇ　ｗｉｔｈ　ｓｉｎｇｌｅ　ｉｍａｇｅ，ｈｕｔ　ｔｈｉｓ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍ　ｗｈｉｃｈ　ｉｓ　ｓｌｏｗ　ｔａｋｅｓ　ａ　ｌｏｎｇ　ｔｉｍｅ．Ｔｈｉｓ　ｐａｐｅｒ　ｂｒｏｕｇｈｔ　ｏｕｔ　ａ　ｂｅｔｔｅｒ　ｍｅｔｈｏｄ　ｔｈａｔ　ｒｅｐｌａｃｅｄ　ｔｈｅ　ｓｏｆｔ　ｍａｔｔｉｎｇ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍ　ｉｎ　ｄａｒｋ　ｃｈａｎｎｅｌ　ｐｒｉｏｒ　ｗｉｔｈ　ｇｕｉｄｉｎｇ　ｆｉｌｔｅｒ．Ｆｕｒｔｈｅｒｍｏｒｅ，ｉｔ　ａｌｓｏ　ｅｍｐｌｏｙｅｄ　ｂｏｘ　ｆｉｌｔｅｒ　ｔｏ　ｇｅｔ　ｈｉｇｈ　ｓｐｅｅｄ．Ａｔ　ｔｈｅ　ｓａｍｅ　ｔｉｍｅ，ｉｎ　ｏｒｄｅｒ　ｔｏ　ｉｍｐｒｏｖｅ　ｔｈｅ　ｏｕｔｐｕｔ　ｑｕａｌｉｔｙ　ｏｆ　ｉｍ—　ａｇｅｓ，ｉｔ　ｕｓｅｄ　ｂｌｏｃｋ　ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　ａｎｄ　３×３　ｔｅｍｐｌａｔｅ　ｔｏ　ｓｏｌｖｅ　ｔｈｅ　ｄａｒｋ　ｃｏｌｏｒ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｉｍａｇｅ，ａｎｄ　ｏｂｔａｉｎｅｄ　ｔｈｅ　ｂｅｔｔｅｒ　ｔｒａｎｓｍｉｔｔａｎｃｅ　ｔ　ｖａｌｕｅｓ．Ａｃｃｏｒｄｉｎｇ　ｔｏ　ｔｈｅ　ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓ，ｔｈｅ　ａｂｏｖｅ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍ　ａｃｈｉｅｖｅｓ　ｎｏｔ　ｏｎｌｙ　ｈｉｇｈ　ｓｐｅｅｄ　ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　ｂｕｔ　ａｌｓｏ　ｂｅｔｔｅｒ　ｉｍａｇｅ　ｑｕａｌｉ—　ｔｙ．Ｔｈｅ　ｐｒｏｃｅｓｓｅｄ　ｉｍａｇｅｓ　ａｒｅ　ｍｕｃｈ　ｎａｔｕｒａｌ　ａｎｄ　ｒｅａｌｉｓｔｉｃ．　Ｋｅｙ　ｗｏｒｄｓ：ｄａｒｋ　ｐｒｉｍａｒｙ　ｃｏｌｏｒｓ；ｂｌｏｃｋ　ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ；ｔｒａｎｓｍｉｔｔａｎｃｅ　ｔ　ｖａｌｕｅｓ；ｇｕｉｄｉｎｇ　ｆｉｌｔｅｒ；ｂｏｘ　ｆｉｌｔｅｒ　

ＣｏｍｐｕｔｅｒＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ　ａｎｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ计算机工程与应用　

基于二次滤波的单幅图像快速去雾算法研究　

刘红平　，陈明义　

ＬＩＵ　Ｈｏｎｇｐｉｎｇ　，ＣＨＥＮ　Ｍｉｎｇｙｉ　

１．长沙师范学院电子信息工程系，长沙４１０１００　

２．中南大学信息与工程学院，长沙４１００８３　

１．Ｄｅｐａｒｔｍｅｎｔ　ｏｆ　Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ　Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｃｈａｎｇｓｈａ　Ｎｏｒｍａｌ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｃｈａｎｇｓｈａ　４　１　０　１　００，Ｃｈｉｎａ　

２．Ｃｏｌｌｅｇｅ　ｏｆ　Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　Ｓｃｉｅｎｃｅ＆Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｓｏｕｔｈ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｃｈａｎｇｓｈａ　４１００８３，Ｃｈｉｎａ　

ＬＩＵ　Ｈｏｎｇｐｉｎｇ，ＣＨＥＮ　Ｍｉｎｇｙｉ．Ｒｅｓｅａｒｃｈ　ｏｎ　ｆａｓｔ　ｓｉｎｇｌｅ　ｉｍａｇｅ　ｄｅｆｏｇｇｉｎｇ　ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ｓｅｃｏｎｄａｒｙ　ｆｉｌｔｅｒ．Ｃｏｍｐｕｔｅｒ　Ｅｎｇｉ－　

ｎｅｅｒｉｎｇ　ａｎｄ　Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ，２０１５，５１（８）：１５６—１５９．　

Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａ　ｆａｓｔ　ｓｉｎｇｌｅ　ｉｍａｇｅ　ｄｅｆｏｇｇｉｎｇ　ｍｅｔｈｏｄ　ｉｓ　ｐｒｏｐｏｓｅｄ　ｔｏ　ｉｍｐｒｏｖｅ　ｔｈｅ　ｑｕａｌｉｔｙ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｈａｚｅ　ｉｍａｇｅ．Ｔｈｅ　ｄａｒｋ　ｃｈａｎｎｅｌ　

ｐｒｉｏｒ　ｉｓ　ｒｅｄｅｆｉｎｅｄ　ｂｙ　ｍｅｄｉａｎ　ｆｉｌｔｅｒ　ｔｏ　ｓｕｐｐｒｅｓｓ　ｈａｌｏ　ｅｆｆｅｃｔ．Ａｖｅｒａｇｅ　ｆｉｌｔｅｒ　ｉｓ　ｕｓｅｄ　ｆｏｒ　ｔｈｅ　ｓｅｃｏｎｄａｒｙ　ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ　ｔｏ　ｉｍｐｒｏｖｅ　ｔｈｅ　

ｅｓｔｉｍａｔｅ　ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｔｒａｎｓｍｉｔｔａｎｃｅ　ａｎｄ　ｔｈｅ　ｂｒｉｇｈｔｎｅｓｓ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｉｍａｇｅ．Ｔｈｉｓ　ｍｅｔｈｏｄ　ｉｓ　ｓｉｍｐｌｅ，ｌｅｓｓ　ｔｉｍｅ　ｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎ．Ｔｈｅ　

ｌ数字技术　ｆ　应Ｊ　算法分析　基于大气散射模型的偏振图像去雾算法研究　陈天威段锦孙展安忠德　（长春理工大学电子信息工程学院，吉林长春１３００２２）　摘要：随着对光偏振信息的引入，已经能够更加全面的表征目标的信息。本文在大气散射物理模型的基础上，结合暗原色先验原理提　出一种新的偏振图像去雾算法。首先基于暗原色理论估计大气光强信息；然后利用双边滤波对雾天图像传输投射率进行优化，最终有效完　成图像去雾　由实验结果可知，本文采用的算法能够有效的实现雾天图像复原。　关键词：大气散射模型；偏振图像；双边滤波　中图分类号：ＴＰ７５１．２　文献标识码：Ａ　文章编号：１００７—９４１６（２０１７）０１—０ｌｌ９一Ｏｌ　１引言　在雾霾等天气环境中，由于大气中存在着大量的悬浮　粒子，光线在传播过程中的散射作用使图像的对比度和颜　色等特征信息严重降低，影响观测者的视觉感受，妨碍特　征信息的提取，从而限制了户外计算计视觉系统的有效发　挥。对于图像去雾算法的研究，目前主要有两个大方面：一　个以图像增强为主；另一个以大气散射物理模型为主。　本文基于大气散射物理模型，根据光的偏振特性，通　过采集三幅不同偏振角度的偏振图像，结合暗原色先验…　原理提出了一种新的去雾算法。基于暗原色理论，估计大　气光强度信息；利用双边滤波对雾天图像传输投射率的优　化，最终有效完成图像去雾。　２基于大气散射模型的偏振图像去雾算法　根据斯托克斯公式可以将雾天退化模型公式改为　’　（，０（　）＋，６０（　）＋１１２ｏ（　））＝　（　）ｆ（　）＋Ａ　［１一ｆ（　）】　（１）　上式中，，。，，　。，，。：。为本文实验中获取的０。，６０。，１２０。　的三幅不同角度的偏振图像。我们需要通过求解Ａ　，ｔ（ｘ）　的值，根据此物理模型，从原来的有雾图像ｌ（ｘ）中复原出无　雾图像　（　）。　２．１求解大气光值Ａ　由于图像中雾最浓的区域对应的是天空或者无穷远　处大气光的位置，而图像中的天空区域大部分应该存在于　图像的上方或顶部，所以可以把像素点的高度坐标当成是　否接近天空或者无穷远处位置的参数。假设图像的像高为　Ｈ，像素Ｘ对应的位置高度坐标值为ｈ（Ｘ），该点接近天空　的概率函数可以表示为：　一　图１　Ｈｅ的算法　图２　Ｆａｔｔａｌ［２］算法　图３本文算法　（　）＝７ｚｆ　）／ＪＶ　（２）　雾天图像中，对应于雾最浓的区域内物体的对比度下　降程度应该是最大的，表现为该区域所有点的亮度值在　ＲＧＢ三颜色通道的最大值和最小值之差几乎为０。因此，根　据是否满足对比度降质严重这一规律，定义亮度限制概率　函数为：　ｆ（ｘ）＝１一（，一ｍａｘ（ｘ）一，一ｍｉｎ（ｘ））　（３）　其中　一ｍａｘ（ｘ）与，一ｍｉｎ（ｘ）分别为像素Ｘ在ＲＧＢ三颜色　通道分量值的最大值和最小值。显然当区域为雾最浓的部　分时，ｐ（ｘ）与ｆ（ｘ）的乘积趋近于ｌ。通过对上述条件的限　制，分离出符合限制条件的区域，选取其中亮度分量最大　点的值当作大气光矢量的估计值。　２．２求解传输率图　（　）　由于Ｈ　ｅ采用软抠图算法来优化传输透射率的时间复　杂度太高，实际应用性降低，因此本文采用双边滤波器来　优化传输透射率。　双边滤波ＢＦ（Ｂｉｌａｔｅｒａｌ　ｆｉｌｔｅｒ）是一种可以保边去噪的滤　波器。之所以可以达到此去噪效果，是因为双边滤波器是　由两个函数构成。一个函数是由几何空间距离决定滤波器　系数。另一个由像素差值决定滤波器系数。　利用双边滤波器Ｂ　Ｆ的局部平滑特性对ｆ（　）进行预处　理，滤除纹理细节的同时保留图像中的边缘特性，从而得　到优化的传输透射率ｆ　１：　ｔ（ｘ）＝　Ｆ（ｆ（　））　３实验结果及分析　为了验证本算法的　用性和有效性，使用旋转偏振片　的方法采取了大量雾天环境下远景和近景偏振图像，利　ＭＡＴＬＡＢ　２０１５ｂ进行算法编码。现将以下实验结果图像通　过采用不同去雾算法来处理比较。如图ｌ，２，３所示，为不同　算法和本文算法处理结果比较。　通过上面几幅图可以看出，本文算法在处理后图像的　纹理比其它两个算法更加突出，对比度更加明显。表明经　收稿日期：２０１６—１２—１４　作者简介：陈天威（１９９０一），男，汉族，湖北黄冈人，硕士研究生，研究方向：数字视频与图象处理技术。　……下转第ｌ２２页