【摘要】：針對現(xiàn)有暗通道圖像去霧算法存在的天空色彩失真,景物邊緣光暈效應(yīng)等問題,本文提出了基于暗通道理論的改進(jìn)去霧算法.由于暗原色先驗(yàn)理論不適用于天空區(qū)域,本文將引導(dǎo)濾波用于天空區(qū)域的細(xì)化分割,準(zhǔn)確估計包含天空區(qū)域圖像的大氣光照強(qiáng)度,解決了天空色彩失真問題;其次,利用中值濾波得到詳細(xì)邊緣信息,進(jìn)而得到更為清晰的透射率,有效抑制了景物邊緣光暈問題;最后針對去霧后圖像偏暗的問題,在HSV空間對亮度分量V通道進(jìn)行增強(qiáng)處理.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,針對帶霧圖像,本文算法能夠有效地去霧,改善天空區(qū)域色彩失真以及景物邊緣光暈問題.
【圖文】：

射率《的值很小時，會導(dǎo)致■／的值偏大，逡逑天空區(qū)域色彩失真以及景物邊緣光暈效應(yīng)等問題．邐從而使得圖像整體向白場過度，因此設(shè)置一閾值《。，當(dāng)＊逡逑廬西任半聆邐值小于時，令本文中所有效果１Ｓ均以１逡逑為標(biāo)準(zhǔn)計算．因此，最終的恢復(fù)公式如式（５）：逡逑在計算機(jī)視覺中，大氣物理模型［８］廣泛用于描述邐；（0＿邋ｌ｛ｘ）－Ａ邋｜４邐（５）逡逑霧霾圖像的信息：邐＿ｍａＸ（＊（幻，ｆ０）逡逑Ｉ（ｘ）邋＝Ｊ（ｘ）ｔ（ｘ）邋＋Ａ（＼－ｔ（ｘ））邐（１）邐Ｈｅ等人所提方法［ｕｉ的部分恢復(fù)效果如圖１，其中圖１逡逑其中：／是觀測到的有霧圖像；■／是景物反射光強(qiáng)度（清邐（Ｍ是粗透射率經(jīng)過引導(dǎo)濾波細(xì)化后的結(jié)果，圖１邋（ｃ）是逡逑晰的無霧圖像）；４是全局大氣光照強(qiáng)度；透射率《為＊邐利用圖Ｕ６）中細(xì)化透射率恢復(fù)出的無霧圖像．逡逑＝邐為大氣散射系數(shù)，■／，．為景物深度．對于任意邐在圖１（ｃ）中，ｂｕｉｌｄｉｎｇｓ天空區(qū)域出現(xiàn)了色彩失真逡逑的輸人圖像？／，其暗通道：邐和Ｉ塊效應(yīng)筑物緣則ｔｉｉ現(xiàn)Ｔ光：暈．力Ｂｆ？色逡逑Ｊ，ｌａｒｋ（ｘ）邋＝邋ｍｉｎ邋（邋ｍｉｎ邋Ｊｃ（ｙ））邐（２）邐先驗(yàn)理論對明亮的天空區(qū)域并不適用，估計出的大氣逡逑式中？／，．表示彩色圖像的每個通道，其中ｃ邋ｅ邋｜／ｍ６丨，光照和透射率的不準(zhǔn)確，導(dǎo)致了色彩失真和光暈效應(yīng)逡逑／２（＊）表示以像素ｘ為中心的一個窗口．如果？／是戶外的出現(xiàn)．為解決此問題，本文將基于引導(dǎo)濾波分割天空，逡逑的無霧圖像，根據(jù)暗原色先驗(yàn)理論［８邋］，除了天空區(qū)域，分別估算大氣光照和透射率？并利用中值濾波得到透逡逑“的強(qiáng)度總是很低并且趨近于0．邋Ｕ為／的暗射率詳＿緣信息，最終得到更為清＿透射率？逡逑原色．邐３改

３４８邐電子學(xué)邋報邐２０１７年逡逑導(dǎo)濾波，它能夠很好的保存邊緣信息，將其用于天空分邐圖２中，首先輸人有霧圖像經(jīng)過粗分割二值化．將逡逑割后細(xì)化邊緣，準(zhǔn)確估算出天空區(qū)域和非天空區(qū)域的邐輸入有霧圖像作為引導(dǎo)圖像，利用引導(dǎo)濾波對粗分割逡逑大氣光照強(qiáng)度和透射率．中值濾波技術(shù)能夠獲取詳細(xì)邐二值化后的圖像進(jìn)行細(xì)分割二值化，根據(jù)天空區(qū)域元逡逑的邊緣信息，去除粗透射率中的這些信息，可以得到更邐素所占比例大小，分別估算大氣光照強(qiáng)度和透射率？其逡逑為清晰地透射率．基于此，本文提出了改進(jìn)的基于天空邐次利用中值濾波去除透射率的邊緣信息？再用引導(dǎo)濾逡逑約束暗原色先驗(yàn)去霧算法，具體流程框圖如圖２邋：邐波細(xì)化透射率，得到更為清晰的透射率？最后，針對輸逡逑邐／ｎ２］
【作者單位】： 武漢大學(xué)電子信息學(xué)院;華中師范大學(xué)物理科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;西北大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(No.61471272) 湖北省自然科學(xué)基金(No.2016CFB499)
【分類號】：TP391.41

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