基于顏色空間的單幅圖像去霧算法

摘 要： 為改善霧天圖像對比度差、能見度低的特點，本文結合霧天成像模型和暗原色先驗規律，在顏色空間的基礎上提出了一種去霧新算法。首先，在RGB顏色空間，根據暗原色先驗規律估計出空氣光，然后將圖像從RGB顏色空間轉換到HSI和HSV顏色空間，再對HSV空間下的明度分量運用大氣散射模型進行去霧處理，最后再對HSI空間下的飽和度分量進行校正，最終得到去霧之后的圖像。通過該算法能得到清晰化的圖像，并且該算法較之傳統的單幅圖像去霧方法，速度更快、效果更自然。

關鍵字： 單幅圖像去霧； 暗原色先驗； 大氣散射模型； 顏色空間

中圖分類號： TN919?34 文獻標識碼： A 文章編號： 1004?373X（2013）18?0108?03

霧是一種常見的天氣現象，在水氣充足、微風及大氣層穩定的情況下，這種天氣現象更是頻繁發生，由于大氣中的水汽、塵埃、煙等懸浮微粒的存在，使得場景光線在大氣介質中傳播時會發生散射、折射等復雜變化，從而使傳感器獲得的圖像質量退化，對比度和能見度降低。在這種惡劣的天氣條件下，監控系統性能的發揮受到了很大的限制，給目標提取和識別工作帶來了困難，所以，對圖像進行去霧處理是一項具有重要意義的工作[1]。

圖像去霧的方法主要分為兩大類：一類是基于圖像處理的增強方法，這其中又包括全局化增強和局部化增強；另一類是基于物理模型的復原方法，這其中又包括基于偏微分方程的復原方法、基于深度關系的復原方法和基于先驗信息的復原方法[2]。

近幾年，基于先驗信息的圖像復原方法發展尤為迅速。對于一幅有霧圖像而言，霧在全局的分布并不是均勻的，但是傳統的去霧方法是按照霧在整體均勻分布的方式來處理的，致使某些部分因處理過度而失真。基于先驗信息的復原方法側重于根據霧氣濃度的變化來處理霧圖，如Tan等人通過將有霧圖像與無霧圖像進行對比，發現后者具有相當高的對比度，通過最大化局部對比度來消除霧，有效地恢復出了圖像的細節，該方法的缺點是復原結果在深度不連續的地方會出現空洞缺陷[3]。Fattal等提出了基于獨立分量分析的方法來推斷景物光在空氣中傳播時的透射率，能夠產生自然清晰的圖像，但該法不適用于灰度圖像[4]。He等人通過統計發現了暗原色統計規律，利用此規律推斷透射信息，能夠達到非常好的去霧效果，但對于濃霧圖像該法失效[5]。

1 暗原色先驗知識及霧圖模型

1.1 暗原色先驗知識

4 結 語

本文提出了一種基于顏色空間的霧天單幅圖像復原方法，通過在不同的顏色空間分別對不同的分量進行去霧處理，得出最終的復原效果。通過實驗結果可知，本算法具有簡單易行、速度快的特點，并且復原后的圖像真實、自然，但也存在一定的局限性，如對于飽和度嚴重失真的大霧或濃霧圖像，飽和度校正公式則失效，因而無法得到理想的復原圖像。今后將對此進一步改善算法或者尋求其他更有效的算法應用于霧圖復原。

參考文獻

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