夜間單幅圖像成像的優(yōu)化

李世豪 劉飛宇＊ 章祎琳 楊厲平 朱可依

（南京師范大學(xué)，江蘇 南京 210000）

1 概述

紅外熱成像技術(shù)的使用越來越普遍，在很多領(lǐng)域都有著重大應(yīng)用和需求，就比如說此次疫情防控用的紅外測溫儀門等。由于紅外探照燈及紅外探測器件的限制，現(xiàn)有的紅外測溫儀容易受外界的影響，尤其是受夜晚光線不充足、雨霧天氣等因素影響圖像的清晰度。夜間圖像中暗色占據(jù)了圖片的大部分內(nèi)容，主要存在總體或局部亮度不足、顏色的對比度和飽和度低，以至于很多關(guān)鍵細節(jié)無法充分展現(xiàn)。圖像增強主要是將暗色區(qū)域的內(nèi)容展示清楚，但如果亮度太高，細節(jié)信息容易丟失。

許多學(xué)者提出了不同的圖像增強的方法。傳統(tǒng)的圖像增強算法有灰度直方算法，雖然其處理方法上簡便，但處理圖像的同時會使噪聲也增大，從而影響最終的處理效果。Norbert Wiener 提出了以平方最小為最佳準則的維納濾波來處理噪聲，其實際輸出與目標輸出的差的平方最小，這種線性濾波算法較簡單、速度快，但是在處理圖像的同時會造成細節(jié)和邊緣的模糊。Marco Tulio Ribeiro 提出了一種局部可解釋性模型算法--LIME 算法，在文本和圖像中應(yīng)用較多，其具有較強的通用性，效果比較好。我們主要對灰度直方算法、維納濾波、LIME 算法進行了一些實驗研究，并進行性能上的比較，進一步探索更適合處理夜間圖像的算法。

2 基于目前應(yīng)用較多的算法研究

2.1 灰度直方增強算法

灰度直方算法的本質(zhì)是一維的離散函數(shù)：

圖1 為我們利用灰度直方算法進行處理的結(jié)果，觀察結(jié)果圖，我們發(fā)現(xiàn)直方圖主要分布于坐標系縱軸附近，夜間圖像不同，因亮度不同，直方圖的分布情況也不同。從實驗結(jié)果中也可以很明顯的看出，經(jīng)過灰度直方處理后的圖像清晰度確實比原始圖像清晰了些，但是圖像背景的光源卻被放大了許多，導(dǎo)致處理后的圖像還是不能滿足我們的視覺感受，沒有達到我們想要的預(yù)期效果。

圖1

2.2 維納濾波降噪

為了找到適合處理夜間圖像的算法，我們又對維納濾波算法進行了研究和實驗，維納濾波也叫最小均方濾波，是綜合了退化函數(shù)和噪聲特征進行圖像處理的方法，其本質(zhì)是利用統(tǒng)計估計方法，是關(guān)于圖像、噪聲的矩陣，由圖像的方差調(diào)整輸出，該算法是基于圖像和噪聲都是隨機變量的基礎(chǔ)上，基本思路是：

圖2

3 LIME 增強算法

通過對前兩個算法的研究，我們發(fā)現(xiàn)前面兩個算法在一定程度上的確增強了圖像，但缺點是在增強圖像的同時會過度放大圖像中的部分內(nèi)容，導(dǎo)致最后的圖像達不到我們預(yù)期的效果。LIME 算法對于圖像處理有較強的通用性，因此，我們對該算法進行了進一步的研究和探索，該算法的原理是先在R、G、B三個通道中找出最大值以估測每像素的照明，隨后對初始圖像進行細化，細化后的圖像作為最后的光照映射，由此生成最終的增強圖像。LIME 算法模型如下：

式中L 表示圖像，I 表示圖像所需的恢復(fù)，T 表示照明圖，*表示元素乘法，該模型表明圖像可以看作所需場景和光照圖像的乘積，T 是處理圖像的關(guān)鍵，其處理圖像模型展開如下：

3.1 初始照明圖估計

該算法首先是通過尋找三個通道的最大值進行光照估計，但這只能提高整體照明，為了解決光照不均勻的情況，我們采用以下初始估計：

3.2 對光照圖進行細化

光照估計可以由局部一致性得來，其比較常用的方式有：

其中第一項表示初始估計圖與照明圖之間的保真度，第二項表示圖像的平滑度，W 表示權(quán)值矩陣，其包括水平分量和垂直分量，優(yōu)化處理的關(guān)鍵就在于對W 的設(shè)計：

式（17）中因為只含二次項，所以可以直接進行計算。

由于圖像處理放大的不同及輸入不同區(qū)域的噪聲大小也不同，在處理圖像時會存在一些重要信息的模塊被剝奪，而一些無關(guān)緊要的地方過于平滑，為避免這種圖像處理的不均勻性，我們采用以下方法改進：

其中Id和If分別表示去噪和重構(gòu)后的結(jié)果，將去噪放到最后一步，這樣就可以與其他的圖像處理方法進行銜接。

圖3

4 實驗結(jié)果與分析

圖4

結(jié)束語

我們對現(xiàn)有的一些針對圖像處理的灰度直方算法、維納濾波降噪算法、LIME 算法這三種算法進行了研究，深入的探究了這三種算法的基本模型和原理，并利用這三種算法對夜間圖像進行增強對比實驗。實驗結(jié)果表明，LIME 增強算法可以使原始圖像的清晰度、亮度、對比度等得到改善，而且沒有出現(xiàn)失真，圖像的亮光區(qū)也得到了進一步的改善，暗光區(qū)的細節(jié)信息也清晰的體現(xiàn)了出來，整體上使得夜間圖像的視覺效果有了顯著的增強，也更適合我們的視覺感受。從而，我們得出LIME 算法對于處理夜間圖像的適用性和有效性更強。