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      霧霾天氣下的圖像去霧算法的探究

      2018-05-31 09:24:38羅倩
      東方教育 2018年8期
      關(guān)鍵詞:原色霧霾直方圖

      羅倩

      摘要:本文研究主要是利用數(shù)學(xué)建模思想,將數(shù)學(xué)運(yùn)用于實(shí)際生活——霧霾天氣下的圖像的去霧處理.在查找相關(guān)文獻(xiàn)、理解和分析相關(guān)理論知識的基礎(chǔ)上,探尋出基礎(chǔ)的去霧算法,進(jìn)行實(shí)驗(yàn),并不斷改進(jìn)完善去霧模型。

      一、問題的提出

      本文主要從以下問題展開研究:

      霧霾對人類生活影響的另一方面表現(xiàn)為機(jī)器攝取圖像較為模糊.1)為了獲取清晰的圖片,分析霧霾原因;2)建立數(shù)學(xué)模型對霧霾天氣下拍攝的圖片進(jìn)行處理,將霧霾的影響降低;3)并對提出的算法進(jìn)行評價(jià)。

      注:本文只研究霧霾對圖像成像的影響,故不考慮其余大氣因素影響.

      二、模型的建立與求解

      眾多戶外監(jiān)控設(shè)施,如道路監(jiān)控,都要求精確地抓捕圖像并提其中的特征,然而在霧霾天氣下,由于大氣粒子的散射作用,使得成像設(shè)備獲取的圖像質(zhì)量大大降低,這不僅影響了圖像的視覺效果,更重要的是無法高效地提取圖像的特征.為了更有效快速的使圖像去霧化,通過先了解霧霾在大氣中影響最大的散射現(xiàn)象,從而建立合理的去霧模型,使霧化圖像清晰化具有重要的現(xiàn)實(shí)意義.

      2.1 模型準(zhǔn)備

      (1)大氣散射理論[

      霧霾天氣使得機(jī)器攝取圖像較為模糊,原因在于光與大氣發(fā)生物理性交互作用后,會產(chǎn)生大氣光衰減.大氣光衰減,從本質(zhì)上來說,就是光與大氣環(huán)境中的空氣分子、水汽及半徑較大的氣溶膠懸浮顆粒發(fā)生吸收和散射,從而使得光信號和輻射能量在大氣層傳輸過程中發(fā)生衰減的過程,這就是大氣散射理論.

      大氣層中,光與大氣之間的散射過程比較復(fù)雜,為了更加準(zhǔn)確描述這個(gè)過程對成像設(shè)備捕獲圖像的影響,McCartney在大氣散射理論的基礎(chǔ)上提出了描述散射過程的數(shù)學(xué)模型——大氣散射模型[1].

      (2)大氣散射模型

      大氣散射模型認(rèn)為到達(dá)成像設(shè)備的光主要由兩部分組成:一部分為場景表面的反射光,這一部分光由于與空氣中的微小粒子發(fā)生散射作用而衰減了一部分,未被衰減的部分光到達(dá)成像設(shè)備;另一部分為環(huán)境光,由于與微小粒子發(fā)生散射作用而進(jìn)入了成像設(shè)備參與成像.其中,未被衰減得部分光的強(qiáng)度為:

      2.1模型的建立

      查閱相關(guān)文獻(xiàn)[2],結(jié)合該問選擇較高效的“基于暗原色先驗(yàn)的單幅圖像去霧算法”為基礎(chǔ)建立模型.認(rèn)為無霧的正常圖像在RGB顏色通道中至少存在1個(gè)通道的強(qiáng)度值最低,且趨于0,稱之為暗原色;而在有霧霾的時(shí)候,因?yàn)榇髿夤馍⑸?,暗原色的?qiáng)度值主要由散射光組成,所以造成有霧區(qū)域暗原色值較大.故提出基于暗通道先驗(yàn)的圖像去霧算法對圖像進(jìn)行去霧處理.

      可得恢復(fù)的無霧霾圖像為

      其中t0為透射率下限值.

      2.2 模型的優(yōu)化處理

      查閱相關(guān)文獻(xiàn)[3],可知自適應(yīng)直方圖均衡化(AHE)算法通過計(jì)算圖像的局部直方圖,然后重新分布亮度來來改變圖像對比度.適合于改進(jìn)圖像的局部對比度以及獲得更多的圖像細(xì)節(jié).但是AHE卻有過度放大圖像中相同區(qū)域的噪音的問題.

      故基于AHE算法,提出能有限地限制這種不利的放大的自適應(yīng)的直方圖均衡算法,即限制對比度直方圖均衡(CLAHE)算法.它通過限制局部直方圖的高度來限制局部對比度的增強(qiáng)幅度,從而限制噪聲的放大及局部對比度的過度增強(qiáng).

      CLAHE算法的提出

      三、去霧圖像質(zhì)量客觀評價(jià)

      一般而言,圖像質(zhì)量評價(jià)方法中的客觀評價(jià)方法可以分為三類:全參考質(zhì)量評價(jià)方法、部分參考質(zhì)量評價(jià)方法和無參考質(zhì)量評價(jià)方法.其中,無參考質(zhì)量評價(jià)方法完全依賴于待評測圖像本身的信息來進(jìn)行質(zhì)量評價(jià),在很多情況下,往往無法獲得發(fā)送端的原始圖像信息,因此研究無參考的客觀質(zhì)量評價(jià)方法是很有意義的.選取將均值、標(biāo)準(zhǔn)差、信息熵、平均梯度作為霧天圖像處理效果評價(jià)標(biāo)準(zhǔn).

      參考文獻(xiàn):

      [1]McCartney E J.Optics Of The Atmosphere:Scattering By Molecules And Particles[M].New York:John Wi ley and Sons,1976:23—32.

      [2]汪榮貴,傅劍峰,楊志學(xué),等基于暗原色先驗(yàn)?zāi)P偷腞etine算法[J].電子學(xué)報(bào),2013,41(6):1181-1192

      [3]張麗,電腦知識與技術(shù),對比度受限自適應(yīng)直方圖均衡方法,第6卷第9期:2238-2241,2016年3月

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