改进遗传算法在雾天图像清晰化中的应用

第33卷　第3期大连海事大学学报Vol.33　No.3 2007年8月Journal of Dalian Maritime U niversity Aug.,　2007文章编号:100627736(2007)0320055204一种改进的雾天降质图像的清晰化算法Ξ翟艺书,柳晓鸣,涂雅瑗,陈亚宁(大连海事大学信息工程学院,辽宁大连　116026)摘要:为了提高有雾天气下户外监控系统的能见度,提出一种改进的雾天降质图像清晰化算法.该算法从图像增强的角度入手,利用移动模板对各局部区域进行部分块重叠直方图均衡化以实现清晰化处理,克服了原算法运行时间过长的缺陷.实验表明,改进算法能够有效提高雾天降质图像的对比度,获得满意的视觉效果.关键词:雾天降质图像;清晰化算法;对比度;部分块重叠直方图均衡化中图分类号:TN911.73 文献标志码:AAn improved fog2degraded image clearness algorithmZHA I Y i2shu,L IU Xiao2ming,TU Ya2yuan,CHEN Ya2ning (College of Inf orm ation Engi neeri ng,Dalian Maritime University,Dalian116026,China)Abstract:This paper presents an improved algorithm for fog2degraded image clearness,which is designed to improve the visibility of outdoor surveillance system in fog weather.Image enhancement algorithm was con2 sidered and a moving mask2based partially sub2block overlapped histogram equalization algorithm was used to realize fog2degraded images clearness in every local region.The proposed algorithm can overcome the time2consuming drawback.Experimental results show that the improved algorithm can efficiently enhance the contrast of fog2degraded images and obtain satisfactory visual effects.K ey w ords:fog2degraded image;algorithm for image clearness;contrast;partially sub2block overlapped his2 togram equalization0　引　言目前,对雾天降质图像的清晰化处理技术主要有两种:一是基于物理模型的天气退化图像复原方法,从物理成因的角度对大气散射作用进行建模分析,实现场景复原;另一方法是从图像处理的角度,增强图像的对比度,达到清晰化的目的.基于物理模型的复原方法需要已知景深信息作为复原的前提,在场景深度和精确的大气条件已知时,Oakley等[1]在基于多种假设的前提下,建立了一个多参数退化模型,实现了灰度场景的复原.Tan等[2]对模型进行了改进,实现了恶劣天气下的彩色退化图像复原,但对硬件设备的要求较高,难以在现实中广泛应用.Narasimhan等[3-4]通过处理至少两幅恶劣天气下的降质图像来获得场景的结构和深度信息,从而恢复出场景的色度和对比度;在文献[5]中,Narasimhan等又提出了一种交互式的景深估计方法,对单幅图像即可实现场景复原,但是这种方法需要设定消失点并对最大景深和最小景深进行指定.国内学者[6-10]主Ξ收稿日期:20072062101作者简介:翟艺书(1979-),女,吉林长春人,博士研究生,E2mail:ebook66@;柳晓鸣(1959-),男,山东栖霞人,教授,博士生导师.要从图像处理角度对雾天降质图像实现对比度增强.图像增强方法在空间域包括全局增强和局部增强两种.全局直方图均衡化是全局增强方法中应用较广泛的方法.它对整个图像的直方图进行平整处理,使信息熵达到最大,实现整个图像的对比度增强.这对单景深图像的复原效果较好,但是,对于场景深度多变的图像,这种方法就很难反映图像中局部景物深度的变化,因此,对比度增强的效果难以令人满意.而采用局部增强方法可以在很大程度上减小场景深度的影响,还原出较清晰的图像.祝培等[6]提出了一种基于移动模板的雾天景物的清晰化算法.本文作者对该算法进行了深入的分析,对基于模板的图像清晰化算法进行了改进,提高了算法的运行效率.1　雾天降质图像的清晰化算法 在有雾天气下,户外监控系统捕获的图像对比度退化严重,其退化的程度与景物深度呈现非线性关系,即随着深度的增加,图像对比度呈指数性下降.在景物深度未知的情况下,无法利用大气退化模型进行复原.祝培等[6]提出了一种基于移动模板的局部块重叠直方图均衡化方法,近似地假设同一模板内的景物处于场景同一深度,通过对模板内同深度的场景采用块重叠直方图均衡化方法进行处理,实现不同深度的目标对比度增强,增强的效果及运行时间与模板的大小和移动步长有关.设降质图像算法f大小为M×N,结果图像为g,大小同f,移动模板A的大小为m×n,算法的具体实现过程是:(1)初始化:k=0,l=0,x=1,y=1;(2)判断图像当前像素点(x,y)是否属于天空区域,如果是,则f(x,y)保持不变;如果不是,则转到第3步处理;(3)按照移动模板A的大小取出图像f中的子块fA;(4)对fA 做直方图均衡化处理,得到gA;(5)将gA拷贝到结果图像g中的对应区域;(6)将模板A移动一个像素位置:如果k<M-m,则k=k+1;如果k=M -m,l<N-n,则l=l+1;如果k=M-n, l=N-n,处理结束;(7)信息综合处理,即将原始退化图像和上述结果图像进行综合,得到最终结果.本文作者在对该方法进行大量实验和分析的基础上,发现其存在如下不足:(1)该方法在判断当前点是否属于天空区域时,对不属于天空区域的点,直接定位该点作为模板的始点进行模块内直方图均衡化运算,却忽略了对模板内是否仍然存在天空区域点的判断.对于大多数图像,天空区域的形状并不是规则的,或者由于建筑物、数木等的遮挡,使得以当前点作为始点的模块内可能仍存在大量的天空区域点,而直方图均衡化的对比度拉伸结果是由原图像的灰度范围决定的,模板内的灰度范围越小,统计的灰度数越少,对比度拉伸的程度就会越大,景物细节清晰化的效果越好;反之,模板内的灰度范围越大,统计的灰度数越多,对比度拉伸的程度就越低.该算法没有对模板内的天空点进一步排除,扩展了模板内的灰度范围,必然会降低直方图均衡化的对比度拉伸效果.因此,对模块内天空区域点的进一步判断和排除对降质图像对比度的增强是非常重要的.(2)经过对多幅图片采用该算法处理后,图像整体灰度偏白[图1(b)],在某些局部区域对比度拉伸的效果不是很好.远处楼宇边缘信息部分丢失,道路等处的灰度处理结果比天空的灰度更大,这显然是不符合实际的,这是由于直方图均衡化是将灰度拉伸到[0,255]上,而文献[6]中对天空区域的赋值却与原退化图像保持不变造成的.(3)该算法在具体实现过程中,采用步长为1的模板进行逐点移动,实现天空区域判断和直方图均衡化.两个过程同时进行,极大地限制了算法的运行效率,运行时间过长,不能满足户外监控系统的实时监控要求.但是,天空区域的判断,要求模板逐点移动,此要求造成了算法实质上是采用步长为1的块重叠直方图均衡化,计算量巨大.2　改进的雾天降质图像清晰化算法在进行以上分析的基础上,本文作者对文献[6]中基于模板的块重叠直方图均衡化方法做了如下改进.(1)在算法具体实现过程中,将天空区域判断和基于移动模板的直方图均衡化过程分开,首先对天空区域进行分离;65 大连海事大学学报 第33卷　图1　雾天降质图片及文献[6]算法的清晰化结果 (2)进行模板内直方图均衡化以前,对模板内是否仍有属于天空区域的点作进一步判断:去除属于天空区域的点,对剩余的点统计各灰度级及其对应的频数,得到模板内直方图均衡化函数;(3)考虑到直方图均衡化的处理结果是将灰度值拉伸到[0,255]上,因此,本文算法将分割出的天空区域灰度赋成255;(4)为了改善算法的运行效率,减少运行时间,令移动模板的步长大于1,即利用修改的部分重叠直方图均衡化算法思想实现对比度拉伸.采用和文献[6]相同的符号,设图像f大小为M×N,结果图像为g(大小同f),移动模板A的大小为m×n,则改进算法的实现过程具体描述如下:(1)初始化:k=0,l=0,x=1,y=1,生成四个大小为M×N的零矩阵:g,COUN T,E, M.其中,g为最终结果图像;M为中间结果矩阵,即每次均衡化后的灰度结果矩阵;E为灰度累加矩阵,处理结束时,E表示各点的均衡化灰度累加结果;COUN T为次数累加矩阵,处理结束时, COUN T表示各点被均衡化处理的总次数.(2)利用文献中的天空提取算法找到直方图灰度值较大的区域上满足近似正态分布的两个端点h1、h2,分离出天空区域,并在结果图像g中的相应位置赋值255.(3)令移动模板A定位在图像f的像素点(x,y)处,根据结果图像g,对模板A内的所有像素点进行天空区域点去除,以去除天空点对模板内灰度范围的影响,并对模板内所有非天空像素点的灰度级和对应频数进行统计计算,得到变换函数实现模板内直方图均衡化,将得到的变换结果储存到M的相应位置.(4)令E=E+M(对变换结果进行灰度值累加).(5)将模板移动步长像素,转到(3),在每次均衡化后将各点被均衡化的次数累加到COUN T 中对应位置;如果k<M-m,则k=k+1;如果k=M-m,l<N-n,则l=l+1;如果k= M-m,l=N-n,处理结束.(6)对各点的灰度累加结果E除以对应各点的处理次数累加结果COUN T,得到最终结果图像g.3　实验结果与分析为了检验算法的有效性,对多幅雾天降质图片进行去雾处理,得到了令人满意的清晰化效果.图2是对图1中的降质图像经文献[6]算法、全局直方图均衡化及本文改进算法处理后的对比结果.图2(a)是原图,由于受雾的干扰,景物比较模糊,对比度较差;图2(b)是全局直方图均衡化的结果,图像的对比度得到了一定的增强,但是结果图像整体灰度偏暗,而且视线深处的楼宇信息基本丢失;图2(c)为文献[6]算法处理的结果,处理后的图像虽然清晰化程度得到了较大提高,但是在结果图像的远景区域楼宇的边缘信息比较模糊,同时,由于该算法对天空区域的灰度保持与原图不变,出现了天空灰度低于道路的反常现象;图2(d)是基于本文改进算法的处理结果,相对(b)和(c),改进算法整体对比度更好,道路两旁的绿地、楼宇、车辆、垃圾桶、地上的井盖和路标等细节都得到了更好的增强,甚至在视线深处的几栋高楼和树木也都被较好地增强出来.可见,本文的改进算法更好地提高了远景和近景景物的清晰化程度,保留了更多的细节信息.另外,对本文的算法和文献[6]算法采用大小相同的模板进行时间上的对比测试,发现改进算法的运行时间大大缩短.图2中,在模板大小同样取40×40的情况下,文献[6]算法的运行时间为75第3期 翟艺书,等:一种改进的雾天降质图像的清晰化算法 图2　雾天降质图片及对比清晰化结果11min31s,而本文改进算法的运行时间仅为9 s,此时的步长为8,虽然有一些块效应,但是相对于算法的运行时间,清晰化效果还是比较好的.减小步长.图像的清晰化效果会更好,但是运行时间较长;对步长为5进行实验的运行时间为37s;同样,增大步长,算法的运行时间会进一步缩短,但是块效应会稍重一些,实际中,应根据需要来调整步长的大小.参考文献(References):[1]OA K L EY J P,SA THERL EY B L,Improving imagequality in poor visibility conditions using a physical model for contrast degradation[J].IEEE Transactions on Im2 age Processing,1998,7(2):1672179.[2]TAN K,OA K L EYJ P,Enhancement of color images inpoor visibility conditions[C]ΠΠInternational Conference on Image Processing.Vancouver:IEEE Press,2000:7882 791.[3]NARASIMHAN S G,NA Y AR S K.Contrast restora2tion of weather degraded images[J].IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence,2003,25(6):7132724.[4]NARASIMHAN S G,NA Y AR S K.Removing weathereffects from monochrome images[C]ΠΠProceedings of IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Rec2 ognition:IEEE Computer S ociety,2001:1862193. 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遗传算法在图像处理中的应用一、引言图像处理一直是一个热门的话题，而遗传算法则是一个经过长时间磨练的计算机优化算法。

本篇文章将介绍遗传算法在图像处理领域的应用及其中的优缺点。

二、遗传算法基本原理遗传算法（Genetic Algorithm，简称GA）是一种模仿自然进化过程的优化算法。

在遗传算法中，将问题的解视为染色体，通过群体选择、交叉、变异等运算，逐步寻找最优解。

三、遗传算法在图像处理中的应用1.图像增强图像增强是图像处理领域中的一个重要问题，遗传算法可以通过求解图像的最优参数来达到增强图像的目的。

例如，在对图像进行直方图均衡化时，可以将直方图分成若干个区间，通过遗传算法来计算每个区间的最优分割点，从而得到增强后的图像。

2.图像分割图像分割是指将图像中具有相似特性的区域分离成一个一个的子图像。

遗传算法可以通过寻找图像中连续的像素点，将它们聚集成一个簇，从而实现图像分割的目的。

3.图像去噪在图像采集、传输过程中，常常会受到环境的影响而产生噪声。

遗传算法可以通过寻找图像中的最优参数、对图像进行滤波等手段，从而达到去噪的效果。

4.图像匹配在计算机视觉领域，图像匹配是一个非常重要的问题。

遗传算法可以通过求解图像之间的相似度、寻找最优的匹配角度等手段，从而实现图像之间的匹配。

5.图像识别在图像识别领域中，遗传算法可以通过训练神经网络、计算图像的特征向量等方式来实现图像的识别。

例如，在图像识别中，可以通过遗传算法来训练神经网络，从而实现数字识别、人脸识别等目的。

四、遗传算法在图像处理中的优缺点1.优点(1)寻找最优解在图像处理领域中，往往需要寻找图像的最优解。

遗传算法通过不断地进化、优胜劣汰的方式，能够快速寻找问题的最优解。

(2)并行计算遗传算法的并行计算能力较强，可以同时处理多个问题，从而提高了计算效率。

(3)自适应性遗传算法具有较强的自适应性，能够根据问题的变化来自动调整参数，从而得到更优的解。

2.缺点(1)对初始条件敏感遗传算法的效果受到初始条件的影响较大，如果初始条件不好，就会导致算法无法找到最优解。

图像去雾技术探究进展一、引言雾霾天气给城市生活带来了很大的困扰，不仅降低了人们的生活质量，也给城市管理者带来了很大的挑战。

在此背景下，图像去雾技术的探究迅速进步，在改善图像质量的同时，也为我们熟识雾霾天气提供了一种新的途径。

本文将详尽介绍图像去雾技术的探究进展，包括基础算法、改进算法以及应用领域。

二、基础算法图像去雾的基础算法主要有两种，分别是单幅图像去雾算法和多幅图像去雾算法。

1. 单幅图像去雾算法单幅图像去雾算法是最早提出的一种算法，它通过从单幅图像中预估雾的传输矩阵来恢复明晰的图像。

最常见的算法是使用暗通道先验原理进行预估。

该算法假设在绝大多数的非雾像素区域中，至少存在一个颜色通道的像素值靠近于0，通过计算每个像素点在颜色通道中的最小值，可以预估出雾的浓度和传输矩阵，从而实现图像去雾的效果。

2. 多幅图像去雾算法多幅图像去雾算法是在单幅算法的基础上进步起来的。

由于单幅图像去雾算法需要对雾的传输矩阵进行预估，这个过程中很难准确地预估雾的浓度和传输矩阵。

为了解决这个问题，探究者们提出了多幅图像去雾算法。

这种算法通过利用多幅具有不同对比度的图像，来进行雾的浓度和传输矩阵的预估，从而提高了去雾效果。

三、改进算法虽然基础算法在一定程度上可以去除雾霾的影响，但是依旧存在一些问题，如去雾结果中可能会出现颜色失真、细节丢失等状况。

为了进一步改善去雾效果，探究者们提出了一系列的改进算法。

1. 多标准算法多标准算法是一种常用的改进算法，它通过将图像分解为多个标准的子图像，然后对每个子图像进行去雾处理，再将处理结果进行融合。

这种算法可以充分利用图像的局部特征，并且能够提高去雾结果的质量。

2. 深度进修算法深度进修算法是目前探究较为活跃的一种改进算法。

它通过构建深度神经网络模型，利用大量的真实雾霾图像训练模型，从而实现对雾霾图像的去雾。

深度进修算法不仅可以提高去除雾霾的效果，还可以缩减人工干预，提高算法的自动化程度。

雾霾天气下图像增强算法的研究雾霾天气下图像增强算法的研究近年来，由于工业化进程的快速发展和大气污染的日益严重，雾霾天气成为我国许多城市面临的严峻问题之一。

雾霾天气不仅对人们的健康造成威胁，也给交通运输、环境监测等方面带来了极大的困扰。

在这种情况下，如何从雾霾天气中提取出有用的信息成为了研究者们关注的焦点之一。

图像增强作为一种处理图像质量的技术，能够改善图像的视觉质量，提高图像的细节信息，使人眼更轻松地感知图像。

在雾霾天气下，由于大气中的悬浮颗粒物的存在，图像容易受到散射和吸收的影响，导致图像质量下降，细节信息无法清晰地展示出来。

因此，研究雾霾天气下的图像增强算法具有重要的理论和应用价值。

目前，许多图像增强算法已经被提出并应用于雾霾天气下的图像处理中。

其中，一个常用的图像增强算法是Retinex理论。

Retinex算法基于光通量恢复模型，可以有效地还原图像的亮度和颜色。

然而，由于Retinex算法对灰度分布和光照变化的敏感性较强，在处理雾霾天气下的图像时，经常会产生过增强或欠增强的现象。

为了改进Retinex算法在雾霾天气下的应用效果，一些研究者提出了改进的Retinex算法。

例如，基于颜色空间的Retinex算法可以利用颜色信息，对雾霾天气下的图像进行增强。

这种算法首先将图像从RGB颜色空间转换到HSI颜色空间，然后利用图像在I通道上的亮度信息进行恢复处理。

这种算法可以一定程度上减小光照变化对增强结果的影响，实现更好的增强效果。

此外，一些研究者通过引入雾霾天气下的图像先验信息，进一步提升Retinex算法的增强效果。

例如，基于先验知识的全变分正则化模型可以对图像的边缘和纹理特征进行保护，提高图像细节的可见性。

这种算法在进行图像增强时，不仅考虑图像的全局信息，还充分利用图像的局部特征，使得增强结果更加自然和真实。

除了Retinex算法，其他一些图像增强算法也被用于处理雾霾天气下的图像。

例如，基于直方图均衡化的算法可以通过调整图像的像素强度分布，提高图像的对比度和亮度，使得图像更加清晰。

遗传算法在图像处理中的独特应用方法随着科技的不断进步，图像处理技术在各个领域都得到了广泛的应用。

而其中，遗传算法作为一种优化算法，也被引入到图像处理中，为图像处理带来了独特的应用方法。

遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化算法，其基本思想是通过模拟自然选择、交叉和变异的过程，不断优化目标函数的取值，从而得到最优解。

在图像处理中，遗传算法可以用于图像增强、图像分割、图像识别等方面。

首先，遗传算法在图像增强中的应用十分广泛。

图像增强是指通过对图像进行处理，使其在视觉上更加清晰、鲜明。

传统的图像增强方法往往需要人工干预，而遗传算法可以通过自动搜索最佳的增强参数，从而实现自动化的图像增强。

例如，在图像对比度增强中，遗传算法可以通过不断调整对比度参数，找到最佳的增强效果。

此外，遗传算法还可以用于图像去噪、图像锐化等方面，通过优化滤波器的参数，得到更好的图像增强效果。

其次，遗传算法在图像分割中也有独特的应用方法。

图像分割是指将图像划分成若干个具有独立特征的区域的过程。

传统的图像分割方法往往需要提前定义一些特征参数，而遗传算法可以通过自动搜索最佳的分割参数，从而实现自动化的图像分割。

例如，在基于颜色的图像分割中，遗传算法可以通过不断调整颜色阈值，找到最佳的分割效果。

此外，遗传算法还可以用于基于纹理、形状等特征的图像分割，通过优化分割算法的参数，得到更准确的图像分割结果。

最后，遗传算法在图像识别中也有独特的应用方法。

图像识别是指通过对图像进行分析和处理，从中提取出图像的特征，并将其与已知的模式进行比较，从而实现对图像内容的识别。

传统的图像识别方法往往需要提前定义一些特征参数，而遗传算法可以通过自动搜索最佳的特征参数，从而实现自动化的图像识别。

例如，在人脸识别中，遗传算法可以通过不断调整特征提取算法的参数，找到最佳的特征表示，从而提高人脸识别的准确率。

此外，遗传算法还可以用于目标检测、图像分类等方面，通过优化分类器的参数，得到更好的图像识别结果。

⼀种改进的Retinex算法在图像去雾中的研究与应⽤第４５卷第６A 期２０１８年６⽉计算机科学COMPUTER SCIENCEVol．４５No．６A June ２０１８刘洋(１９９０-),男,硕⼠⽣,主要研究⽅向为图像处理,E-mail :４９６９９４６１８＠qq ．com ;张杰(１９７５-),男,副教授,主要研究⽅向为图像处理,E-mail :５０６０２１０５１＠qq ．com ;张慧(１９９１-),⼥,硕⼠⽣,主要研究⽅向为图像处理.⼀种改进的Retinex 算法在图像去雾中的研究与应⽤刘洋张杰张慧(成都信息⼯程⼤学成都６１００００)摘要在雾霾环境下获取的图像往往不清晰,整体图⽚亮度较⾼.Retinex 算法是⼀种新型的图像增强⽅法,与传统的图像特征增强⽅法相⽐,有很多优点,如⾊彩恒定不变⼆处理速度快⼆颜⾊具有很好的视觉特征等,但是其也有对亮度较⼤的位置处理效果不佳和光照变化较⼤会出现光晕的缺点.对Retinex 算法进⾏了研究和改进,使其克服了出现光晕和对较亮图像处理效果不佳的缺点.实验结果表明,改进算法克服了上述缺点,获得了更好的图像增强的效果,是⼀种适应性强⼆鲁棒性⾼的图像增强算法.关键词图像去雾,图像增强,Retinex 算法,引导滤波,图像复原中图法分类号 TP３１２⽂献标识码 AStud y and A pp lication of Im p roved Retinex Al g oritbm in Ima g e Defo gg in gLIU Yan g ZHANG Jie ZHANG Hui(Chen g du Universit y of Information Technolo gy ,Chen g du ６１００００,China )Abstract The ima g es obtained in fo ggy da y s are alwa y s not distinct and the overall bri g htness of ima g es is hi g h．Reti-nex al g orithm is a new ima g e enhancement al g orithm．It has man y advanta g es such as constant color ,fast p rocessin gs p eed ,etc．But it also has same disadvanta g es such as the effect of p rocessin g bri g ht ima g e is not g ood．The ex p erimentalresult p roves that the im p roved al g orithm overcomes the above disadvanta g es ,has better effect of ima g e enhancement ,and it is an al g orithm with stron g ada p tabilit y and hi g h robustness．Ke y words Ima g e defo gg in g ,Ima g e enhancement ,Retinex al g orithm ,Bootstra p filterin g ,Ima g e restoration１引⾔图像增强是为了增强图像中的有⽤信息,凸显图像的整体或局部像素值特性,去除图像中的冗余信息,丰富其信息量并改善图像质量.常见的图像增强处理⽅法有灰度变换增强⼆直⽅图均衡增强⼆图像平滑增强⼆空域滤波⼆频域滤波等,但是这些⽅法都有明显的缺点和局限性,⽐如:当光照变化较⼤时,处理结果不是很理想.在雾霾条件下采集图像,原本较低的像素值被增⼤,原本较⾼的像素值被减弱,造成了对⽐度的退化,最终导致雾霾天⽓图像的能见度和对⽐度降低.近年来,随着⼈们⽣活⽔平的提⾼,我国出现雾霾天⽓的⼏率⼤⼤增加,这给图像的处理造成了很⼤的影响,因此对图像增强进⾏研究有⼀定的现实意义.基于Retinex 理论的图像增强算法能增⼤图像中较暗区域的对⽐度,有效地压缩光照不均匀图像的动态范围,然⽽对于增强雾霾条件下图像中较亮处的细节很困难.本⽂针对Retinex 算法进⾏了研究和改进,达到了更好的增强效果.２ Retinex 算法Retinex 算法是将⼀幅图像看作照射图像和反射图像的乘积,其数学表达式为:I (x ,y )＝L (x ,y )?R (x ,y )(１)其中,L 表⽰照射光,R 表⽰物体的反射性质,I 是反射光被观察者或者照相机接收到后所构成的并观察到的图像.为了分离出反射和照射分量,对式(１)两边取对数,即有:l g [I (x ,y )]＝l g [L (x ,y )]＋l g [R (x ,y )](２)其中,R (x ,y )和L (x ,y )分别对应于图像的⾼频和低频部分,第i 个颜⾊分量通过Retinex 算法输出结果R i (X ,Y ):R i (X ,Y )＝l g I i (x ,y )-l g [F (x ,y )?I i (x ,y )](３)其中,i ＝１,２,３;?表⽰卷积运算;F (x ,y )表⽰环绕函数,可以采⽤⾼斯函实现,即有:F (x ,y )＝K ?e -(x ２＋y ２/σ２)(４)其中,σ表⽰⾼斯环绕的尺度参数.K 由归⼀化函数决定,即有:F (x ,y )d x d y ＝１(５)根据上述算法可知,由于Retinex 算法的⾼斯算⼦不能在过渡区很好地估计光照,当光照变化较⼤时,会产⽣光晕现象,⽽且对数化处理压缩了亮区域的显⽰范围,导致其细节弱化,由于L 和R 是乘积关系,为了便于处理,对其进⾏对数处理,从⽽将其转化为线性关系.使⽤对数处理可以极⼤地增万⽅数据。

室外图像去雾的改进Retinex-Net算法室外图像去雾的改进Retinex-Net算法摘要：随着现代社会的发展，人们对于图像质量的需求越来越高。

然而，在室外拍摄过程中，常常会受到雾霾天气的影响，导致照片的质量下降。

因此，研究室外图像去雾算法具有重要的现实意义。

本文针对现有的Retinex-Net算法在室外图像去雾时存在的一些问题，对其进行了改进，提出了一种更加高效和准确的算法。

第一章绪论1.1 研究背景随着城市化进程的加快和工业化的发展，雾霾天气日益严重，成为人们生活中的一大困扰。

雾霾天气不仅会造成空气污染，也会对室外拍摄的图像质量产生显著影响，导致图像变得模糊、低对比度，甚至难以辨认。

因此，如何对室外图像进行去雾处理成为了研究的热点之一。

1.2 研究意义室外图像去雾是图像处理领域的重要研究方向之一。

它不仅能够提升图像的质量和清晰度，还可以帮助人们更好地观察和分析图像中的内容。

在国内外学术界和工业界都有很多研究者致力于室外图像去雾算法的研究和应用，但是仍然存在一些问题，如处理效果不稳定、计算复杂度高等。

因此，对于Retinex-Net算法的改进具有重要的实际应用价值。

1.3 本文结构安排本文共分为四个章节。

第一章为绪论，主要介绍了本文的研究背景、研究意义以及本文的结构安排。

第二章为相关技术介绍，主要介绍了图像去雾的基本原理以及现有的一些经典算法。

第三章为算法设计，详细介绍了改进的Retinex-Net算法的设计思路和流程。

第四章为实验结果与分析，通过对比实验验证了本文算法的优越性。

最后，第五章为总结与展望，对本文的研究工作进行总结，并对未来的研究方向进行展望。

第二章相关技术介绍2.1 图像去雾基本原理图像去雾的基本原理是通过对图像的像素值进行调整，减少由于雾霾天气造成的光强衰减效应。

常见的图像去雾方法包括暗通道先验方法、Retinex算法等。

2.2 经典的图像去雾算法暗通道先验方法是一种基于雾霾图像中暗通道图谱的去雾方法，通过对图像中较暗区域进行分析，得到雾的浓度信息，并根据浓度信息进行去雾处理。

雾天退化图像的清晰化方法研究的开题报告题目：雾天退化图像的清晰化方法研究研究目的和意义：随着社会的发展，图像处理技术在物体识别、人机交互、虚拟现实等领域得到了广泛应用。

然而，在环境不良的条件下拍摄的图像往往存在着雾天退化现象，即图像显示模糊、色彩失真、细节模糊等，严重影响了图像的质量和增强了图像处理的难度。

因此，对于雾天退化图像的清晰化方法的研究具有重要的意义，对于提高图像质量、增强图像处理的效果具有实际应用价值。

研究内容：本文将从以下几个方面进行研究：1. 雾天退化图像的成因和特点分析：对雾天退化图像的成因进行深入的研究，以及雾天退化图像的特点进行分析，为研究清晰化方法提供基础。

2. 基于传统算法的清晰化方法：通过对基于传统算法（如直方图均衡化、中值滤波、锐化等）的清晰化方法进行研究和实验验证，给出相应的优缺点和适用范围，为后续研究提供基础。

3. 基于深度学习算法的清晰化方法：针对深度学习算法在图像处理领域的优势，结合卷积神经网络（CNN）等深度学习算法，提出对雾天退化图像进行清晰化的方法，为图像处理提高效果提供新思路。

预期结果：通过上述研究，预期可以得到以下几个结果：1. 对雾天退化图像成因和特点有更加深入的认识。

2. 对传统清晰化算法在雾天退化图像中的效果进行了充分的研究和实验验证。

3. 针对深度学习算法在图像处理领域的优势，提出基于CNN等深度学习算法的雾天退化图像清晰化方法，并得到相应的实验验证。

参考文献：1. Zhang, K., Patel, V. M., & Chellappa, R. (2018). Densely connected pyramid dehazing network. IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition.2. He, K., Sun, J., & Tang, X. (2009). Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence.3. Berman, D., Treiber, A., & Avidan, S. (2016). Non-local Image Dehazing. IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition.。

暗原色雾天图像增强方法改进曹维祥【摘要】The paper discusses the algorithm principle of utilizing dark channel prior to enhance the fog-degraded image and points out its limitations and methods for improvement. Through extracting the coordinates of the darkest points in all the micro-regions of the image, the distribution diagram of these points is formed. Based on these points,we can get the relatively accurate transmissivity value,through which we can estimate the transmissivity val-ue of other points in the image,and then restore the image after defogging.%讨论图像增强技术中利用暗原色先验去雾算法的不足之处,并提出改进方法.提取一幅图像所有小区域中最暗点的坐标,得到其分布图;通过这些点得到较准确的透射率值,以此近似估计图中其他点的透射率,进而复原去雾后的图像.【期刊名称】《重庆科技学院学报（自然科学版）》【年(卷),期】2018(020)002【总页数】4页(P73-76)【关键词】去雾;暗原色;透射率;分布图;复原【作者】曹维祥【作者单位】六安职业技术学院,安徽六安237158【正文语种】中文【中图分类】TP317在雾天环境下获得的图像往往具有景物不清楚、对比度较低、颜色暗淡等缺陷[1]。

雾霾天气下图像增强算法的研究李浪;张爱萍【摘要】由于雾霾天气的影响,对单幅监控图像存在着清晰度不足的问题,针对同态滤波和小波分析的优点,采用小波域变换对含有雾霾信息的图像进行多尺度分解,利用改进后的高通滤波器对小波的高频系数进行增强处理,低频系数部分先采取同态滤波的方法去除低频域的噪音,然后利用线性分段函数来拉伸低频信息,从而达到去除雾霾,提高图像对比度的目的.图像处理后结果表明,与单一的同态滤波和小波分析相比,改进的算法能有效地提高图像的清晰度.【期刊名称】《现代计算机（专业版）》【年(卷),期】2018(000)002【总页数】6页(P28-33)【关键词】图像增强;同态滤波;小波分析;雾霾【作者】李浪;张爱萍【作者单位】西安建筑科技大学,西安 710055;西安建筑科技大学,西安 710055【正文语种】中文0 引言近年来，环境问题日趋严重，在重度雾霾天气条件下，监控系统所采集到的图像饱和度差、对比度低，无法满足人们的需求。

因此，研究雾霾等极端天气对数字图像的影响以及对图像进行清晰化处理，已成为图像去噪的一种趋势。

目前国内外对图像去雾霾算法的研究主要分为基于模型的图像复原方法和非模型的图像增强方法[1]，其中基于模型的图像复原方法通常是针对雾霾天成像的光学模型，在场景的深度信息已知的条件下，通过反推成像过程，还原出无雾情况下的场景信息，达到图像去雾的目的，因而需要通过多幅图像或者辅助信息进行去雾处理[2]，因此对于单幅图像，在缺少辅助信息的情况下，这类方法并不适用。

而非模型的图像增强方法[3-5]主要是通过增强降质图像的对比度来突出图像中的细节信息的，从而达到清晰化图像的目的，文献[3]提出基于高斯加权函数的直方图规定化的图像去雾算法，该算法能够增强图像的局部细节，但雾霾信息的去除不够明显。

文献[4]提出的同态滤波的图像增强方法可以很好地去除图像的雾霾信息，但是它也会在一定程度上造成原有图像细节信息的丢失。

雾霾天气下图像增强算法的研究引言近年来，雾霾天气对城市化进程带来了巨大的威胁。

雾霾天气不仅对人类的健康造成危害，还严重影响了图像的质量。

在雾霾天气下，由于大气中的颗粒物对光的散射和吸收作用，图像中的目标物体会变得模糊、低对比度、色彩偏差等。

图像增强算法的研究在此背景下显得尤为重要。

一、雾霾天气图像特点雾霾天气图像的特点是具有低对比度、高光衰减、色彩偏差等。

低对比度使得目标物体在图像中难以区分，影响了视觉感知的准确性。

高光衰减会造成拍摄的图像过分暗淡，细节难以辨别。

色彩偏差导致图像的色调失真，使得色彩细节丧失。

二、雾霾天气图像增强算法目前，雾霾天气下图像增强算法主要包括暗通道先验算法、颜色校正算法和对比度增强算法。

1. 暗通道先验算法暗通道先验算法是一种基于图像退化过程的图像增强方法。

该算法利用图像中的暗通道信息，通过推导大气光的近似值和透射率，来恢复原始图像。

暗通道先验算法能够有效减少图像的雾霾效应，并恢复图像的细节和对比度。

它的优点是简单高效，但其恢复结果在色彩方面存在偏差。

2. 颜色校正算法颜色校正算法主要通过颜色传递和颜色校正原则来实现雾霾天气下图像的恢复。

该算法通过先验知识和图像颜色的统计特征，调整图像中的颜色分布，使得输出图像更加鲜艳、自然。

颜色校正算法可以有效消除图像的色彩偏差，但在某些情况下可能造成图像过曝和过饱和。

3. 对比度增强算法对比度增强算法是针对低对比度的问题，通过增加图像的对比度来改善图像的观感。

常见的对比度增强算法包括直方图均衡化算法、拉普拉斯变换算法等。

这些算法能够有效提高图像的对比度，使得目标物体在图像中更加清晰可辨。

三、实验与结果分析为了验证上述算法的有效性，我们选择了雾霾天气下的一组图像作为实验样本。

通过对比实验，我们得出以下结论：1. 暗通道先验算法能够有效消除雾霾效应，但会导致图像颜色的不稳定。

2. 颜色校正算法对图像的色彩校正效果较好，但在某些情况下可能过度修正，使得图像显得不真实。

基于改进Retinex算法的含雾图像清晰化处理技术作者：钱泽东何勇来源：《科技创新导报》 2015年第3期钱泽东何勇(国家海洋局东海标准计量中心上海 201306)摘?要：雾天条件下获取的图像由于空气中颗粒的影响导致其图像对比度低、内容模糊不清，同时有整体偏向灰白色的趋势。

含雾图像清晰化就是为了能够提高图像的对比度，恢复它的真实色彩。

该文在深入分析单尺度Retinex算法和多尺度Retinex算法的同时，提出了基于直方图均衡化调整的改进Retinex算法实现含雾图像的清晰化算法，并通过对同一含雾图像基于不同算法进行试验，验证了该文所改进算法的有效性。

关键词：含雾图像 Retinex算法去雾处理实验中图分类号：TP391文献标识码：A 文章编号：1674-098X(2015)01(c)-0225-02近年来，随着数字图像处理技术的不断发展和人们对于图像清晰化要求的不断提高，对含雾图像进行清晰化处理，已经成为计算机视觉领域中的重要研究方向。

在雾天情况下，空气中经常出现微尘和水蒸气等颗粒物质，会导致光在传输过程中出现折射、散射、反射、吸收等现象，从而导致获得的数字图像出现颜色特征和对比度衰减等现象，使图像品质下降。

对含雾图像进行清晰化处理，是为了能够提高图像的对比度，增强图像的颜色特质，从而达到能够增加图像清晰度的目的，使图像细节信息更加突出。

同时，针对目前我国周边海域整体环境的特殊性，迫切需要在特定海域采集获取清晰舰船信息，提升全天候获取海洋侵权目标的能力。

准确的获取相关海域的图像信息对于海洋维权执法、海洋防灾减灾、海洋军事侦察等实际应用领域都有非常大的作用。

1 Retinex算法原理人类视觉系统的色彩恒常性（即具有对物体颜色的感知与光照条件无关的能力）对许多表面和光照都成立。

例如：特定物体在一定光照条件下总是被看作是相同的颜色。

一般来说，彩色视觉恒常性常常会受到场景复杂性和空间深度信息的影响，基于这一点，可以说彩色感知依赖于深度感知。

基于遗传算法的图像去雾技术研究随着摄影技术的不断升级，人们对于图像质量的要求也越来越高。

图像去雾技术是一种关键的图像处理技术，它可以去除由雾霾、大气污染等因素引起的图像模糊、低对比度等问题，让图像更加清晰，提高图像质量。

遗传算法是解决优化问题的一种有效方法，其可应用于图像处理领域，进而提高图像去雾的效果和质量。

本文旨在分析和探讨基于遗传算法的图像去雾技术研究，以及其在实际应用中的前景。

一、图像去雾技术的研究现状在大气影响下产生的雾霾、尘埃等干扰会导致拍摄出来的图像出现很多模糊、低对比度的问题。

图像去雾技术就是为了解决这些问题而出现的，它可以利用复原算法对图像进行处理，去除雾霾等污染物质，提高图像的品质。

目前，图像去雾技术主要分成概率模型方法、物理模型方法和深度学习方法三类。

其中，概率模型方法主要是基于贝叶斯框架，通过最小化一个能量函数来对图像进行复原。

物理模型方法是基于物理模型直接处理图像，建立起雾霾与图像之间的传播模型，以便精确还原原始图像。

而深度学习方法则是利用卷积神经网络等深度学习技术进行训练和学习，自动学习图像的复原方式。

二、遗传算法的应用前景遗传算法是一种基于生物进化原理的优化技术，通过模拟自然选择、交叉、突变等操作，搜索出优秀的解，解决复杂的优化问题。

遗传算法在图像处理领域有广泛的应用，其中，基于遗传算法的图像优化方法可以用于图像的去噪、去污染、去模糊等方面。

此外，遗传算法还可以用于特征选择、图像分割、目标识别等领域。

在图像去雾领域中，遗传算法的应用前景十分广阔。

首先，遗传算法可以用来优化图像的去雾效果和质量，通过优化参数，使得去雾的效果更加理想、质量更加高。

其次，遗传算法可以用来自适应地调整参数，根据不同的雾霾程度、光线条件等，调整参数以保证去雾效果最好。

最后，遗传算法可以结合其他图像去雾算法，进行融合处理，进一步提高去雾效果，使得图像更加清晰、锐利。

三、基于遗传算法的图像去雾技术研究近年来，学者们提出了基于遗传算法的图像去雾技术研究，其主要思想是通过遗传算法自适应地学习、优化图像去雾的参数，进而提高图像的质量和清晰度。

图像去雾算法及其应用研究图像去雾算法及其应用研究近年来，随着计算机视觉和图像处理技术的飞速发展，图像去雾成为了一个备受关注的研究领域。

在许多实际应用中，由于天气或环境条件的限制，往往会出现雾霾影响到图像的清晰度和质量，这给许多图像相关的任务带来了挑战。

而图像去雾算法的发展就是为了解决这一问题。

图像去雾算法的目标是恢复出原始图像中被雾遮挡的信息，使得图像更加清晰、自然。

传统的图像去雾算法主要基于物理模型和传统图像处理方法，例如暗通道先验、快速线性化等等。

这些算法一般采用先验知识，通过统计和分析图像的属性，来修复被雾遮挡的像素点。

然而，由于其依赖于先验信息，这些算法的效果往往有一定的局限性，无法处理一些复杂的场景。

近年来，随着深度学习技术的兴起，图像去雾算法也开始使用深度学习方法来解决这一问题。

深度学习是一种基于人工神经网络的强大机器学习技术，它通过大量的数据和强大的计算能力，能够从输入数据中学习到图像的特征和规律。

在图像去雾领域，深度学习算法通过训练大量的带有雾的图像数据集，来学习图像中被雾遮挡的信息，从而实现图像去雾的目标。

深度学习算法在图像去雾领域取得了一些令人瞩目的成果。

相比于传统的图像去雾算法，深度学习算法能够更准确地恢复出被雾遮挡的信息，同时保持图像的自然性和真实感。

这得益于深度学习算法的强大的学习和表示能力，它能够从大量的数据中学习到更加复杂的特征和规律，从而提高图像去雾的效果。

除了在恢复图像质量方面的应用，图像去雾算法还可以在许多实际场景中发挥重要作用。

例如，在自动驾驶领域，图像去雾算法可以帮助车辆识别和理解路况，提高行车安全性。

在航空航天领域，图像去雾算法可以提高卫星图像的分辨率和准确度，辅助决策和资源管理。

在监控和安防领域，图像去雾算法可以提高视频监控的清晰度和可见性，提高安全性和效率。

尽管目前图像去雾算法取得了一些重要的进展，但仍然存在一些挑战和问题需要解决。

例如，在复杂的场景中，传统算法和深度学习算法仍然存在一定的局限性，无法处理一些极端情况。

改进的Retinex 雾天视频图像增强算法戚娜1,2（1.陕西工业职业技术学院，陕西咸阳712000；2.陕西师范大学，西安710119）摘要：在浓雾环境下进行视频拍摄会因大气粒子的散射作用导致图像成像效果极差，通过图像增强算法设计，提高视频图像的去雾速率和成像质量。

当前对浓雾环境下拍摄出来的景物图像采用暗原色增强方法，对能见度和对比度较低的图像的增强效果不好。

提出一种基于改进的多尺度加权平均Ret⁃inex 算法的雾天视频图像增强算法。

采用Gamma-Gamma 分布的方法构建大气散射物理模型，利用简化大气传播原理，得到去雾后的图像的视频图像的暗原色特征，实现雾天环境下视频图像成像机理和增强模型总体设计。

浓雾环境下提取多尺度Retinex 图像暗原色特征，采用多尺度加权平均Retinex 算法，对图像的灰度像素值进行自适应增强，指导雾化图像进行盒子滤波实现去雾处理，得到图像的亮度、对比度和结构相似度的增强结果。

仿真表明，该算法具有较好的去雾性能和图像增强性能，提高了去雾速率和浓雾下的视频图像成像质量。

关键词：浓雾环境；视频图像；增强算法中图分类号：TP391文献标识码：A文章编号：1001-7119（2015）10-0106-03Enhanced Algorithm for Foggy Video Image Based on Improved RetinexQi Na 1,2(1.Shanxi Polytechnic Institute ,Xianyang Shanxi 712000,China ；2.Shanxi Normal University,Shanxi,Xi ’an 710119,China ）Abstract:The video camera will range imaging effect caused by atmospheric scattering particles in fog environment,through the design of image enhancement algorithm,improve video defogging rate and imaging quality.At present on the scene image fog environment shooting out of the dark color enhancement method using,not good to enhance the effect of vis⁃ibility and a low contrast image.An enhanced algorithm of foggy video image is proposed based on multi-scale Retinex weighted average algorithm.The construction of the atmosphere scattering model with the method of Gamma-Gamma distri⁃bution,using a simplified atmospheric propagation theory,extracting multi-scale Retinex image dark channel characteris⁃tics of dense fog environment,using multi-scale weighted average Retinex algorithm of pixel gray value image adaptive en⁃hancement,to guide the atomization image box filter realization processing to the fog,enhanced results brightness,contrast and image structure similarity.Simulation results show that the algorithm has good defogging performance and image en⁃hancement performance,improves the quality of video image to mist and fog imaging rate under.Keywords:fog environment;video image;enhancement algorithm0引言在浓雾环境下，对视频图像的采集和处理一直是图像学科的难点，如果不能对采集的原始图像进行有效图像增强处理，将会严重影响图像成像质量，户外场景监测系统难以正常工作，这是因为浓雾环境下进行视频拍摄会因大气粒子的散射作用导致图像成像效果极差，无法有效实现清晰成像，因此，研究浓雾环境下的图像增强算法，对提高视频图像的去雾速率和成像质量具有积极重要的意义。