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基于天空约束暗通道先验的图像去雾

更新时间：2019-12-24 01:26:56 大小：2M 上传用户：zhiyao6查看TA发布的资源 标签：图像去雾 下载积分：1分 评价赚积分 （如何评价?） 打赏 收藏 评论(0) 举报

资料介绍

针对现有暗通道图像去雾算法存在的天空色彩失真,景物边缘光晕效应等问题,本文提出了基于暗通道理论的改进去雾算法.由于暗原色先验理论不适用于天空区域,本文将引导滤波用于天空区域的细化分割,准确估计包含天空区域图像的大气光照强度,解决了天空色彩失真问题;其次,利用中值滤波得到详细边缘信息,进而得到更为清晰的透射率,有效抑制了景物边缘光晕问题;最后针对去雾后图像偏暗的问题,在HSV空间对亮度分量V通道进行增强处理.实验结果表明,针对带雾图像,本文算法能够有效地去雾,改善天空区域色彩失真以及景物边缘光晕问题.


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2
Vol． 45 No． 2  
Feb． 2017  
第
期
电
子
学
报
2017  
2
ACTA ELECTRONICA SINICA  
年
月
基于天空约束暗通道先验的图像去雾  
1
1
1
2
3
， ， ， ，  
肖进胜 高 威 邹白昱 姚 远 章勇勤  
( 1．  
，
武汉大学电子信息学院 湖北武汉  
430072; 2．  
，
华中师范大学物理科学与技术学院 湖北武汉  
430079;  
3．  
，
西北大学信息科学与技术学院 陕西西安  
710127)  
:
， ，  
针对现有暗通道图像去雾算法存在的天空色彩失真 景物边缘光晕效应等问题 本文提出了基于暗通道  
摘
要
． ， ，  
理论的改进去雾算法 由于暗原色先验理论不适用于天空区域 本文将引导滤波用于天空区域的细化分割 准确估计包  
， ; ， ，  
含天空区域图像的大气光照强度 解决了天空色彩失真问题 其次 利用中值滤波得到详细边缘信息 进而得到更为清晰  
， ;  
的透射率 有效抑制了景物边缘光晕问题 最后针对去雾后图像偏暗的问题 在  
， HSV  
V
空间对亮度分量 通道进行增强处  
． ， ， ，  
理 实验结果表明 针对带雾图像 本文算法能够有效地去雾 改善天空区域色彩失真以及景物边缘光晕问题  
．
:
;
;
;
关键词  
中图分类号  
URL: http: / /www． ejournal． org． cn  
图像去雾 暗通道 天空分割 引导滤波  
:
TP391  
:
A
: 0372-2112 ( 2017) 02-0346-07  
DOI: 10． 3969 /j． issn． 0372-2112． 2017． 02． 012  
文献标识码  
文章编号  
电子学报  
Image Dehazing Based on Sky-Constrained Dark Channel Prior  
1
1
1
2
3
XIAO Jin-sheng ，GAO Wei ，ZOU Bai-yu ，YAO Yuan ，ZHANG Yong-qin  
( 1． School of Electronic Information，Wuhan University，Wuhan，Hubei 430072，China;  
2． College of Physical Science and Technology，Central China Normal University，Wuhan，Hubei 430079，China;  
3． School of Information Science and Technology，Northwest University，Xi＇an，Shaanxi 710127，China)  
Abstract: An improved image dehazing algorithm based on dark channel prior is proposed to overcome the color dis-  
tortion of sky and halo effects． The guided filter is utilized to segment the sky area finely to avoid the sky color distortion，  
since the defect of the classical dark channel prior theory． The global atmospheric light of image in sky region is estimated  
accurately． In addition，the detailed edge information can be got by taking advantage of median filter technique． So more ef-  
fective transmission map estimation will be achieved which effectively inhibited the halo． Last，because the brightness of im-  
age after haze removal is lower than the actual scene，histogram equalization is used for channel V of the HSV color space．  
The experiment results show that． the proposed method can not only restore the clean scene from hazy images effectively，but  
also avoid color distortion of the sky region and halo artifacts．  
Key words: image dehazing; dark channel prior; sky segment; guided filter  
．
真实图像  
1
引言  
，
近年来 利用图像复原并结合图像增强方法去雾  
［4］  
、 、  
室外场景图像的获取往往会遭受如雾 霾 沙尘等  
． Tan  
，
以最大化有雾图像的对比度来去雾  
的越来越多  
［5］  
．
恶劣天气条件的影响 目前图像去雾算法主要分为基  
． Kim  
但可能会过度补偿对比度  
建立一个包括对比度  
［1］  
:
于图像增强的方法和基于图像复原的方法两类  
第
， ，  
和信息损失的代价函数 虽对天空具有天然免疫力 但  
［2］  
［3］  
［6］  
，Retinex  
一类方法比较典型的有直方图均衡  
算法  
．
会出现光晕效应 以得到清晰透射率为目的  
，Fattal  
假
． ，  
等等 这类方法能有效地增强图像对比度 但未从根本  
，
设透射率与表面阴影局部不相关 估计场景反照率和  
， ．  
上去除雾 而且会丢失某些信息特征 第二类方法通过  
，
介质透射率来恢复图像 但对浓雾图像的去雾效果不  
［7］  
，
建立大气散射模型 并求出其逆过程来恢复出清晰的  
． Tarel  
， ，  
在图像经过白平衡后 估计大气  
是很好  
等人  
． ，  
无雾图像 这类方法具有较强的针对性 能够更加逼近  
， ， ．  
面纱 再利用中值滤波器进行细化 该算法效果一般 在  
: 2015-09-09;  
: 2015-12-21;  
:
责任编辑 马兰英  
收稿日期  
修回日期  
:
基金项目 国家自然科学基金  
( No． 61471272) ;  
( No． 2016CFB499)  
湖北省自然科学基金  
347  
2
:
肖进胜 基于天空约束暗通道先验的图像去雾  
第
期
［8］  
: He  
I ( y)  
c
基于先验知识的算法中  
等人 通过暗原色先验的  
min ( min  
)
y
( x)  
c
∈Ω  
A
， ，  
假设估计透射率 然后利用软抠图细化透射率 最终恢  
c
( 3)  
［9］  
． Zhang  
复出无雾图像  
利用图像滤波方法估计带有暗  
J ( y)  
c
珓
= t( x) min ( min  
珓
) + 1 － t( x)  
y
( x)  
c
∈Ω  
A
， ，  
通道优先的雾层 恢复出对比度高的无雾图像 但景物  
c
［10］  
，
根据前述的暗原色先验理论 无雾图像的暗通道值趋  
． Huang  
边缘光晕明显  
则考虑了深度估计和颜色分  
珓
0，  
A ，  
总是为正 所以由式  
c
( 3) ， t  
可得到透射率  
， ，  
析 解决了光晕效应和色彩失真 对沙尘暴等恶劣天气  
近于  
( x)  
且
［8］  
．
的预估值 一定的雾存在能让人类感到景深的存  
．
也有很好的效果 由于软抠图 算法复杂  
，He  
后来提出  
［11］  
，
在 因此引入一个调整因子 ω∈  
( 0，1］ ，  
保留一定的雾 修  
，
引导滤波 细化粗透射率 引导滤波具有较好的边缘  
:
， ，  
保存功能 算法复杂度低 但恢复图像由于透射率不够  
正后的粗透射率为  
I ( y)  
c
．
清晰仍然会出现光晕  
，
本文受以上算法的启发 针对经典暗原色先验理  
珓
t( x) = 1 － min ( min  
ω
)
( 4)  
y
( x)  
c
∈Ω  
A
c
= 0． 95．  
这里 ω  
， ，  
论不适用于天空区域 引入天空分割 并用引导滤波细  
( 4) ，  
由于粗透射率在一个窗口中并  
如果直接用式  
， ;  
化分割边缘 分别估算大气光照强度和透射率 针对透  
［8］  
，He  
，
使用软抠图对粗透射率进行细化  
不总是连续的  
取得了较好的效果 但是由于软抠图算法复杂  
提出了一种比双边滤波器具有更好边缘保持功能的引  
， ，  
射率不清晰 使恢复图像景物边缘出现光晕效应 引入  
［11］  
．
，He  
又
，
中值滤波得到详细的边缘信息 最终得到足够清晰的  
， ;  
透射率 消除光晕效应 针对恢复出的无雾图像偏暗的  
．
导滤波器  
由于当透射率 的值很小时 会导致 的值偏大  
t ， t  
，
现象 在  
HSV  
V
通 道 进 行 增 强 处  
空 间 对 亮 度 分 量  
［12］  
t
，
J
，
．
，
理论分析和实验数据表明 本文算法明显改善了  
理
，
从而使得图像整体向白场过度 因此设置一阈值  
当
．
天空区域色彩失真以及景物边缘光晕效应等问题  
0
t
值小于 时 令 本文中所有效果图均以  
0
， t = t ，  
t = 0． 1  
0
0
2
暗原色先验  
．
，
( 5) :  
为标准计算 因此 最终的恢复公式如式  
I( x) － A  
max( t( x) ，t )  
［8］  
，
在计算机视觉中 大气物理模型 广泛用于描述  
J( x) =  
+ A  
( 5)  
:
0
雾霾图像的信息  
［11］  
He  
1， 1  
等人所提方法 的部分恢复效果如图 其中图  
I( x) = J( x) t( x) + A( 1 － t( x) )  
( 1)  
( b)  
， 1( c)  
是粗透射率经过引导滤波细化后的结果 图  
是
: I ; J (  
其中 是观测到的有雾图像 是景物反射光强度 清  
1( b)  
．
利用图  
中细化透射率恢复出的无雾图像  
1( c) ，buildings  
天空区域出现了色彩失真  
) ; A  
;
是全局大气光照强度 透射率  
t
t
为
晰的无雾图像  
－
d( x)  
β
在图  
中
= e  
，
，J  
．
为景物深度 对于任意  
β 为大气散射系数  
c
， ．  
和块效应 建筑物边缘则出现了光晕 这是因为暗原色  
J，  
的输入图像 其暗通道  
:
，
先验理论对明亮的天空区域并不适用 估计出的大气  
J
( x) = min ( min J ( y) )  
c
c
( 2)  
{ r，g，b} ，  
dark  
y
( x)  
{ r，g，b}  
∈
∈Ω  
，
光照和透射率的不准确 导致了色彩失真和光晕效应  
J ， c  
式中 表示彩色图像的每个通道 其中 ∈  
c
． ，  
的出现 为解决此问题 本文将基于引导滤波分割天空  
，
( x)  
x ． J  
表示以像素 为中心的一个窗口 如果 是户外  
Ω
［8］  
．
分别估算大气光照和透射率 并利用中值滤波得到透  
，
的无雾图像 根据暗原色先验理论  
，
，
除了天空区域  
，
射率详细边缘信息 最终得到更为清晰的透射率  
．
J
0． J  
J
称 为 的 暗  
的 强 度总 是很 低并 且 趋近于  
dark  
dark  
．
原色  
3
改进的暗原色先验  
珓
t
t( x)  
，
为常数 定义为  
假设在每一个窗口内透射率  
，
暗原色先验理论不适用于天空区域 本文利用引  
( x) ， A ，  
并且 值已经给定 然后由式  
( 1)  
:
得到  

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