一種單幀圖像的快速去霧方法

段世杰+黃華+王鵬飛+康永杰

摘要：基于霧圖求反圖與低光照圖像之間統計特性的相似性，本文提出了一種利用Retinex圖像增強方法實現圖像去霧的新方法，能夠實現對霧圖的快速、有效去霧。該方法首先獲取霧圖的求反圖，對求反圖進行Rednex增強，并對其結果圖像進行動態范圍調整和色彩復原，得到去霧后的圖像。對本文提出的去霧算法與當前其他去霧算法的實驗結果對比顯示，本文提出的去霧算法去霧效果明顯，主客觀評價結果與當前最好的算法相當，但本文算法的時間效率很高，能夠達到實時處理的要求。

關鍵詞：圖像處理；霧圖；Retinex；去霧；霧圖求逆圖

中圖分類號：TP391.4 文獻標識碼：A DOI：10.3969/j.issn.1003-6970.2015.05.001

0 引言

在適宜的氣候條件下，霧霾作為一種自然天氣現象經常發生。近年來，隨著社會經濟的發展和環境污染加劇，我國部分地區越來越頻繁地發生霧霾天氣。根據國家有關部門統計，部分地區出現霧霾天氣的天數甚至超過半年。霧霾天氣的頻繁發生給生產、生活和學習造成了不利影響，甚至造成經濟損失。在戶外視頻監控領域，霧霾天氣的發生會直接影響視頻采集的質量，造成圖像模糊，影響監控系統的性能甚至使之失效。因此，利用圖像處理技術改善受霧霾影響的圖像/視頻質量，從霧圖中得到較為清晰的圖像或視頻具有很強的實際意義。

近年來，霧圖去霧研究已成為國內外圖像處理領域的研究熱點之一，眾多專家學者對此開展了深入研究并取得了相當成果。針對單幀圖像的去霧研究主要有兩類：基于圖像處理的方法和基于大氣成像模型的方法?；趫D像處理的去霧方法，采用傳統的圖像增強思想實現去霧，對薄霧圖像的去霧有較好的效果，但通常對濃霧條件下圖像的去霧效果不佳；一些算法將圖像進行分割，對圖像局部實現對比度增強，實現的去霧效果相對較好。基于大氣成像模型的方法從霧霾成因入手，結合先驗知識復原圖像，一般能夠得到較為清晰的圖像?；诖髿獬上衲Ｐ偷姆椒▽Ρ§F和濃霧圖像都有很好的去霧效果，越來越受到研究人員的重視，但存在計算量大、效率低的缺點。倫敦大學的Tan等人認為霧天圖像一定比無霧圖像的對比度高，因此以大氣成像模型為基礎，將霧圖的最大亮度值作為全局大氣光照，通過修復圖像中最大局部對比度的方式來實現去霧的目的，得到的去霧圖像與真實的物理場景存在一定的偏差。Tare等人提出了一種基于大氣成像模型的濾波去霧思想，可以實現彩色圖和灰度圖的去霧。香港中文大學的Kaiming He提出了一種簡單有效的圖像先驗規律——暗原色先驗（Dark chrdnnel Prior）。通過對大量無霧圖像的統計分析，He發現絕大部分的戶外無霧圖像的局部區域中都存在至少某個顏色通道像素值最低的像素點。根據這些先驗并施加一定的約束條件，可以估算出整體大氣光強度和傳輸率，通過軟摳圖方式對傳輸率進行優化，最后按照大氣成像模型得到去霧增強后的圖像?；诖髿獬上衲Ｐ偷娜レF方法能夠較好的實現對霧圖進行去霧增強的目的，但通常存在計算復雜度高的缺點，不利于實時處理。

本文通過對大量霧圖進行統計后發現：霧圖的求反圖與低光照圖像之間的統計直方圖分布存在相似之處，因此提出利用Retinex算法對霧圖的求反圖進行增強處理，從而實現對霧圖去霧的目的。對大量霧圖進行的去霧實驗結果顯示，本文提出的算法去霧效果明顯，與當前最好的去霧算法效果相當，且時間效率很高。

1 低光照圖像與霧圖求反圖的比較分析

由于受到霧靄的影響，霧圖的亮度一般都很高。與之對應，低光照圖像由于光照不足，其總體亮度偏暗。本文對此類相關圖像進行了大量的實驗研究，對實驗進行統計分析的結果表明，霧圖求反后得到的圖像與低光照圖像之間存在大量的相似之處。圖l給出了霧圖、霧圖求反圖和低光照圖像的示例。

對圖1中的霧圖求反圖以及低光照圖像進行直方圖統計分析，其結果如圖2所示，可見霧圖求反圖與低光照圖像的亮度直方圖之間存在較多的相似之處，其亮度分布主要集中在低亮度區域。