基于暗通道的圖像去霧處理方法

摘 要：隨著信息技術(shù)的發(fā)展，運用圖像傳輸信息的方式也越來越普遍。對于傳統(tǒng)的圖像來說，傳輸已經(jīng)不是問題。但是近些年的霧天出現(xiàn)增多，給室外的霧天圖像中包含的信息的有效獲取帶來很大的困擾。本文主要是以暗通道優(yōu)先法為原理，討論實現(xiàn)圖像的有效去霧算法。

關(guān)鍵詞：圖像處理；去霧；暗通道優(yōu)先法

DOI：10.16640/j.cnki.37-1222/t.2017.20.139

1 研究背景

相對濕度達到百分之百、水汽充足且大氣層穩(wěn)定時，視野模糊和能見度降低的天氣現(xiàn)象，被稱為霧。在人口較為密集的地區(qū)，大霧的出現(xiàn)對當?shù)氐娜藗兂鲂泻彤斕斓慕?jīng)濟生產(chǎn)造成了巨大的影響。因此，對霧天圖像的處理是不可或缺的。

在數(shù)字圖像處理大霧天氣下的圖像中，可以分為兩大類，一種為圖像增強（image enhancement）技術(shù)，另一類是圖像修復技術(shù)（image restoration）。圖像增強是一個相對主觀的判斷，其最大的標準就是將圖片中的圖像增強到符合人眼對真實實物的認知。在這一過程中，可能會出現(xiàn)部分細節(jié)的丟失。但最終還是能大大的提高圖像主體的辨識度。圖像復原是需要對已得到的退化圖像進行抽象，通過已有的經(jīng)驗建立其退化過程的模型，依照此模型將圖像復原到未退化之前。

2 基本原理

2.1 圖像的定義

圖像是客觀對象的一種相似性的、生動性的描述或?qū)懻妫侨祟惿鐣顒又凶畛Ｓ玫男畔⑤d體?；蛘哒f，圖像是客觀對象的一種表示，它包含了被描述對象的有關(guān)信息。圖像是寫實的，能夠很清晰的表達出客觀對象的。

2.2 數(shù)字圖像概念

圖像可以分為模擬圖像和數(shù)字圖像。模擬圖像是對真實的情況的記錄，其可根據(jù)某種物理量的強弱變換來記錄圖像的具體信息，一般情況下比數(shù)字圖像的記錄更加精確；數(shù)字圖像是運用在電子產(chǎn)品中的存儲方式和模擬圖像不一樣的圖像，其將一副圖像看成一個二維數(shù)組，記錄下每一個點的像素信息。

從數(shù)學方面解釋數(shù)字圖像，圖像可以用一個二維函數(shù)f（x，y）來表示。x代表其橫坐標，y代表縱坐標。函數(shù)整體的幅值用f定義，有時可以將f認為是灰度值。在數(shù)字圖像中，圖像都是從連續(xù)圖像（如模擬圖像中）采樣后得到的。其中的每一個點在本質(zhì)上是不連續(xù)的，離散的。每一點都是通過采樣和量化之后得到，因此，數(shù)字圖像只是連續(xù)圖像的一種近似結(jié)果。經(jīng)過數(shù)字化之后的圖像就從原來的二維函數(shù)具體化成了一個具體的矩陣?？梢詫憺椋?/p>

其中每一點都為一個像素點，即是構(gòu)成圖像的最小基本單位。每一個像素點都表現(xiàn)出這一點的位置和灰度值信息。

2.3 數(shù)字圖像處理

一幅原始圖像往往是不能很好的滿足人們對其的要求的。例如，在有霧的圖像中需要得到具體的細節(jié)信息，在較暗的情況下需要得到圖中人物的臉部信息，或者是在一幅混合了自然景物和人物的圖像中只需要具體的人物信息。這些圖像都需要進行再次處理。

數(shù)字圖像處理（Digital Image Processing）是通過計算機對圖像進行去除噪聲、增強、復原、分割、提取特征等處理的方法和技術(shù)。由于處理過程中需要使用到計算機和實時硬件，也稱為計算機圖像處理（Computer Image Processing），數(shù)字圖像處理的產(chǎn)生和迅速發(fā)展主要受三個因素的影響：一是計算機的發(fā)展，二是數(shù)學的發(fā)展（特別是離散數(shù)學理論的創(chuàng)立和完善），三是廣泛的農(nóng)牧業(yè)、林業(yè)、環(huán)境、軍事、工業(yè)和醫(yī)學等方面的應(yīng)用需求的增長。

2.4 數(shù)字圖像處理的發(fā)展

當計算機剛出現(xiàn)時，由于制造成本的限制，使得那時的計算機只是世界上少部分人可接觸到的東西；后來隨著可視化界面以及互聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)，計算機得到了極大的推廣。它不再是那個大多數(shù)人都不可見不可知的神秘事物，而是一個可以通過計算機和互聯(lián)網(wǎng)看到整個世界的工具。

在上世紀20年代，數(shù)字圖像處理開始出現(xiàn)。當?shù)谝桓鶑挠鴤惗剡B接到美國紐約的海底電纜建立時，數(shù)字圖像處理開始發(fā)展。由于圖片的信息量大，需要傳輸?shù)臄?shù)據(jù)多，在當年如果需要傳輸一幅圖像得需要好幾天，因此圖像的處理顯得尤為關(guān)鍵。在那個年代，就出現(xiàn)了數(shù)字圖像處理之后將傳輸時間縮短為幾個小時的實例。

圖像處理的真正發(fā)展開始于二十世紀六十年代，那時出現(xiàn)了能處理圖像的計算機，憑借其在當時是世界上最快速的運算工具，很多圖片的處理變得可能。圖像處理這一領(lǐng)域隨即涌現(xiàn)出來許多專業(yè)方面的研究。醫(yī)學圖像，天文圖像的處理得到飛速發(fā)展。CT，電子計算機斷層掃描也是基于此建立，成為了現(xiàn)代醫(yī)學的診斷過程的重要工具。之后開始開始對圖像進行更多的處理。無論是增強，壓縮，分隔，或者是識別，種種新的圖像處理技術(shù)都使計算機為我們打開的窗戶顯得更加清晰。

而隨著互聯(lián)網(wǎng)傳輸速度與傳輸大小的提升以及計算在存儲，計算以及顯示能力的大幅度提升。圖像處理應(yīng)用越來越廣泛，從1964美國噴氣推進實驗室對航天探測器“徘徊者七號”發(fā)回的幾千張月球照片進行計算機處理后得到的清晰逼真的照片。從那時起，圖像處理念想便是通過對其進行一系列的計算將圖像恢復成與肉眼相同的視覺效果，適應(yīng)人的直觀感受。

現(xiàn)如今，圖像處理應(yīng)用于方方面面。從大氣天氣分析到海洋水質(zhì)監(jiān)測、從物質(zhì)頻譜分析到人體健康檢查、從日常人們通訊到軍事導彈控制、從工廠產(chǎn)品加工到電子商務(wù)物品的購買等等都體現(xiàn)出圖像處理在生活中的重要地位。

3 暗通道優(yōu)先去霧算法

3.1 暗通道基本理論

暗通道理論是由何愷明等人在統(tǒng)計無霧圖像的特點之后提出的。因為該算法何愷明等人獲得的2009年CVPR最佳論文，也是因為該算法，何愷明稱為了首位獲得該獎項的亞洲學者。該理論提出，在大部分的非天空區(qū)域中，某一些像素點總會在至少一個顏色通道中的值很低甚至可以認為其趨近于零?？烧J為，此區(qū)域中的光強度的最小值是一個極其小的數(shù)。由前面的理論，對于任意的圖像J，暗通道可以表達為：

（3-1）

其中，表示的是圖像J中的R，G，B顏色通道，表示以像素x為中心的一個矩形窗口。

式（3-1）的具體計算步驟是：（1）求出每一個像素點中RGB分量中的最小值；（2）將此最小值存入一副和原圖大小相同的灰度圖；（3）對存入的灰度圖進行最小值濾波。濾波的半徑與矩形窗口大小有關(guān)，一般選擇，。

根據(jù)式子（3-1）計算出的是一個很小的值，在此，將它認定為趨近于零，即：

將圖像認為J的暗通道。

日常生活中出現(xiàn)圖像中某一個顏色通道出現(xiàn)很低的值的情況很多，大致可分為3個大類：（1）投影或者是陰影區(qū)域，自然景觀在水面或天空的投影、房子或廣告牌的陰影部分等都會導致出現(xiàn)某一個顏色通道出現(xiàn)很低的值；（2）物體表面顏色鮮艷或者是物體存在于顏色鮮艷的背景中，紅色的花、綠色的草地或者藍色的水面附近的物體；（3）整體的顏色就是較暗的物體，灰色的石頭、樹木等。

3.2 建立圖像恢復公式

大氣光通常是取光強度最大的像素。將大氣光值A(chǔ)設(shè)為一個已知數(shù)。在暗通道優(yōu)先理論中，我們可以在圖像中選擇亮度最亮的0.1%的像素，然后再在原始圖像中尋找到對應(yīng)位置的亮度最高的點的值，取此值為全球大氣光A的值。

4 總結(jié)

隨著信息時代的到來，因為圖像中包含的信息多，越來越多的信息需要通過圖像來傳輸。但是霧天的來臨使得戶外的圖像不能達到能準確表達出實時情況的。本文主要是采用了何愷明博士的基于暗通道優(yōu)先的去霧方法，通過學習其中原理、推導計算步驟來討論其去霧的有效性，并且建立起圖像恢復模型，實現(xiàn)圖像去霧處理。

參考文獻：

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[2]祝培.惡劣天氣環(huán)境下圖像的清晰化[D]，西安：西安理工大學， 2004.

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作者簡介：張澳博（1999-），男，河南南陽人，學生。endprint