梁徽 喬水 翟鵬剛 王洋洋 于宏杰
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光的傳播受到介質(zhì)的吸收和散射影響,引起光的能量功率損失和光路的方向改變。Jaffe-McGlamery提出了成像模型理論,圖像Iλ(x)表示為三個分量的線性疊加:①后向散射分量Bλ,非目標物體散射引起的光照強度;②直接衰減分量Dλ,由目標物體發(fā)出散射光照強度;③前向散射分量Fλ,由目標物體反射光到達攝像機之前,小角度散射引起的光照強度[1]。可表示為:

其中,λ為圖像的三通道,Iλ(x)表示觀測到的圖像。背景光Bλ是由入射光經(jīng)過分布的懸浮粒子多次散射引起,與環(huán)境中的介質(zhì)有關。經(jīng)過整理成像模型為:

利用成像模型來估計光的透射率和大氣光照值。
He 等人提出了暗通道先驗去霧算法,大多數(shù)非天空區(qū)域中圖像的RGB三通道中,總存在某一個通道的灰度值很低,幾乎趨向于0。
成像模型公式變換如下:

其中,暗通道先驗理論知:Idark(x)=0,在暗通道下光的透射率(x)表示為:

大氣光照Aλ通常假定為圖像中亮度值最高的像素強度。然而,這種假定會由于物體自身發(fā)光產(chǎn)生錯誤結(jié)果。因此,通過計算局部區(qū)域x的最小值,來求解背景光對應的最亮像素值,z作為整個圖像的背景光。利用估計的值作為自適應補償系數(shù),對圖像的顏色進行校正[2]。
透射率是紅色光衰減重要因素,隨著傳播距離的增加,紅色強度迅速衰減。針對圖像像素值低的通道,通過補償系數(shù)提高通道像素值,實現(xiàn)圖像顏色校正。
由公式提取最亮像素點的前 0.1%,并記錄其坐標,由坐標找到原圖像的像素點,將各像素通道值累加得到 Sum_ r 、Sum_ g與Sum_b。大氣光照均值公式如下:

其中,N為原圖像Iλ(x, y)的總像素點個數(shù)的前0.1%,Ar、Ag與Ab為三通道大氣光照均值。
由物體顏色感知空間處理模型啟發(fā),一幅圖像三個顏色分量的平均值趨于128。對原圖像顏色通道進行調(diào)節(jié),通過公式將圖像顏色分量調(diào)節(jié)到128,實現(xiàn)圖像顏色校正。顏色校正方法采用分段線性變換將圖像的像素均值拉伸到128。原方法需手動調(diào)節(jié)參數(shù),不具有魯棒性,同時,針對低像素圖像通道,進行像素補償導致圖像補償過度,引起圖像色偏,產(chǎn)生過度增強的結(jié)果。最后,該算法用通道的最大、最小與均值做增強處理,會由于圖像自身的偏色,影響后面求解的值,導致圖像顏色校正失敗。本文做出如下改進,自適應補償圖像的最大、最小與均值像素值,改進顏色校正公式,
針對圖像顏色失真的特點,利用暗通道先驗估計圖像顏色通道的透射率和大氣光照值,線性加權(quán)處理后作為自適應補償參數(shù),對圖像進行顏色校正調(diào)節(jié),再將 RGB 空間圖像轉(zhuǎn)化到HSV 顏色空間模型,最后利用伽馬變換對亮度 V 通道自適應調(diào)節(jié),提高圖像的對比度。通過實驗的定性定量分析表明,所提算法針對圖像數(shù)據(jù)集(RUIE)進行圖像增強,顯著提高圖像的視覺質(zhì)量,與其他算法進行比較,顯示出了更好的性能。由于本文只針對自然環(huán)境下的圖像進行增強處理,在今后的工作中嘗試進行人工光源下的圖像增強。