基于直方圖均衡化的霧天圖像增強(qiáng)技術(shù)

李雄偉 王秋云，2 楊昊亮

（1甘肅政法學(xué)院公安技術(shù)學(xué)院，甘肅 蘭州 730070；2甘肅省證據(jù)科學(xué)技術(shù)研究與應(yīng)用重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，甘肅 蘭州 730070）

人類(lèi)對(duì)計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)的依賴來(lái)源于可以通過(guò)各種視頻監(jiān)控設(shè)備采集到高質(zhì)量的圖像。根據(jù)2016年《中國(guó)環(huán)境狀況公報(bào)》顯示，全國(guó)受監(jiān)測(cè)的338個(gè)地級(jí)及以上城市中，僅有84個(gè)城市環(huán)境空氣質(zhì)量達(dá)標(biāo)，254個(gè)城市環(huán)境空氣質(zhì)量超標(biāo)，338個(gè)城市發(fā)生重度污染2464天次，嚴(yán)重污染784天次，以PM2.5為首要污染物的天數(shù)占重度及以上污染天數(shù)的80.3%。霧霾天氣高發(fā)，不僅給人類(lèi)的身體健康帶來(lái)隱性威脅，更直接的是對(duì)交通運(yùn)輸、室外監(jiān)控、偵查、導(dǎo)航、遙感遙測(cè)等戶外視覺(jué)系統(tǒng)的影響。因此，研究圖像去霧技術(shù)，提升戶外視覺(jué)系統(tǒng)在惡劣天氣條件下采集圖像的質(zhì)量，在實(shí)踐中具有重大的應(yīng)用價(jià)值。

圖像去霧技術(shù)是通過(guò)一定的方法和手段去除圖像中霧的干擾，從而得到高質(zhì)量的圖像，以便得到滿意的視覺(jué)效果并獲取更多有效的圖像信息[1]。目前的圖像去霧技術(shù)主要分為兩類(lèi)，基于圖像處理的霧天圖像增強(qiáng)技術(shù)和基于物理模型的霧天圖像復(fù)原技術(shù)?；趫D像處理的霧天圖像增強(qiáng)技術(shù)不深入研究圖像退化的原因，僅從圖像本身出發(fā)，通過(guò)對(duì)圖像的調(diào)整達(dá)到凸顯圖像細(xì)節(jié)，提高圖像質(zhì)量的目的。主要方法有全局直方圖均衡化算法[2-3]，同態(tài)濾波算法[4]，小波變換算法[5]，Retinex算法[6-7]，曲波變化算法[8]，基于大氣調(diào)制傳遞函數(shù)（Atmospherical Modulation Transfer Function，MTF）法[9]，局部直方圖均衡化算法[10]，局部對(duì)比度增強(qiáng)算法[11]等?；谖锢砟Ｐ偷撵F天圖像復(fù)原技術(shù)則是在研究霧天圖像的退化原因的基礎(chǔ)上，對(duì)圖像退化過(guò)程建立數(shù)學(xué)模型，通過(guò)反演退化過(guò)程對(duì)圖像失真進(jìn)行補(bǔ)償，以期獲得效果最佳的去霧圖像。其主要方法包括基于偏微方程的霧天圖像復(fù)原[12]、基于深度關(guān)系的霧天圖像復(fù)原[13-14]和基于先驗(yàn)信息的霧天圖像復(fù)原[15-16]。

隨著計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)的普及應(yīng)用和人工智能的發(fā)展，圖像去霧技術(shù)必將成為圖像處理領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。同時(shí)，由于天氣條件的隨機(jī)性與復(fù)雜性，探索研究具有較高普適性、魯棒性和可靠性的去霧算法有著現(xiàn)實(shí)和理論的迫切需要。本文在分析霧天圖像特點(diǎn)的基礎(chǔ)上，探討直方圖均衡化算法在圖像去霧方面的實(shí)際功效。

1 霧天圖像的特點(diǎn)

空氣中的微小顆粒在低氣壓、空氣不流動(dòng)的環(huán)境下會(huì)聚集在一起，懸浮在空氣中，形成霧霾天氣。霧霾天氣時(shí)的光線在照射過(guò)程中有了更多的“反射面”，造成光不正常的吸收和散射，減弱人和戶外視覺(jué)系統(tǒng)的視覺(jué)效果。

數(shù)字圖像在成像過(guò)程中，主要依據(jù)光照強(qiáng)度來(lái)記錄并顯示圖像的色彩、亮度等信息。霧霾天氣對(duì)光線的吸收和反射都會(huì)對(duì)光照強(qiáng)度有所影響，從而影響成像設(shè)備對(duì)光照強(qiáng)度的準(zhǔn)確接受，直接導(dǎo)致圖像模糊，對(duì)比度降低，層次不分明，細(xì)節(jié)特征不明顯，甚至?xí)斐蓤D像顏色的失真。同時(shí)，受地形和氣流的影響，霧的形狀、濃度隨時(shí)都在變化，導(dǎo)致霧對(duì)圖像的影響具有隨機(jī)性和復(fù)雜性。

由于影響霧天圖像質(zhì)量的主要原因是大氣中微小顆粒的散射作用，霧天圖像退化的物理模型可表述為：

其中:I(x)為帶霧圖像，J(x)為待定清晰圖像，A大氣光線強(qiáng)，t(x)∈[0,1]透射率；t(x)又被描述為:

其中，β是大氣光散射系數(shù)，t(x)隨景深變化呈指數(shù)衰減。這里公式（1）中清晰圖像J(x)被t(x)衰減，大氣光線強(qiáng)度A由(1-t(x))衰減。只有I(x)已知，而J(x)、t(x)和A均未知。

所以由式（1）分析，圖像去霧問(wèn)題實(shí)質(zhì)是如何有效確定t(x) 和A，從而得到清晰圖像J(x)的問(wèn)題。

2 直方圖均衡化算法

在數(shù)字圖像處理中，直方圖主要是指圖像的灰度直方圖，表示的是數(shù)字圖像中各級(jí)灰度值及其出現(xiàn)頻數(shù)或頻率的關(guān)系的函數(shù)。灰度直方圖反映了一幅圖像中灰度值的概率統(tǒng)計(jì)特征，通過(guò)概率變換即可改變灰度分布，從而突出圖像中所需要的特征量[17]。圖像的灰度直方圖是一維離散函數(shù)，表示為：

其中，n為圖像像素總數(shù)，rk表示第k個(gè)灰度級(jí)，nk表示圖像中灰度級(jí)rk出現(xiàn)的像素的個(gè)數(shù)，P(rk)表示灰度級(jí)rk出現(xiàn)的概率。

直方圖均衡化（Histogram Equalization，HE），是將一已知灰度概率密度分布的圖像經(jīng)過(guò)某種變換，變成一幅具有均勻灰度概率密度分布的新圖像。直方圖均衡化可以改善因?yàn)閯?dòng)態(tài)范圍偏小而造成的圖像質(zhì)量低下問(wèn)題，同時(shí)能夠使圖像的信息熵最大，這樣變換后的圖像信息量也就最大，看起來(lái)也能夠更為清晰。

直方圖均衡化的計(jì)算過(guò)程如下：

（1）統(tǒng)計(jì)原始圖像、變換后圖像的灰度級(jí):i、j=0，1，···，L?1，其中，L代表圖像的灰度級(jí)數(shù)。

（2）計(jì)算原始圖像中各個(gè)灰度級(jí)像素的個(gè)數(shù)ni。

（3）計(jì)算原始圖像的直方圖。

式中，n為原始圖像中總的像素個(gè)數(shù)。（4）計(jì)算累積直方圖分布。

（5）利用灰度變換函數(shù)，采取四舍五入取證的方法，計(jì)算變換后圖像的灰度值。

（6）確定圖像的灰度變換關(guān)系：f(m,n)=i，并將原始圖像的灰度值初始化g(m,n)=j。

（7）統(tǒng)計(jì)變換后圖像中各灰度級(jí)像素個(gè)數(shù)nj.。

（8）計(jì)算變換后圖像的灰度直方圖。

直方圖與圖像的直觀視覺(jué)效果有對(duì)應(yīng)關(guān)系。從上述步驟可以看出，直方圖均衡化主要是通過(guò)灰度變換函數(shù)，將原始圖像的直方圖變換為均勻分布的形式，從而提高圖像的整體視覺(jué)效果。

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

本文以Matlab 2017b為實(shí)驗(yàn)操作平臺(tái)，將霧天圖片通過(guò)直方圖均衡化進(jìn)行處理，比較處理后圖片與原始圖片的均值、標(biāo)準(zhǔn)差、對(duì)比度及信息熵，驗(yàn)證直方圖均衡化算法在圖像去霧中的實(shí)際效果。圖1為實(shí)驗(yàn)效果圖，從視覺(jué)效果看，經(jīng)過(guò)直方圖均衡化處理后的圖像亮度明顯提升，層次豐富，對(duì)比度增強(qiáng)，圖像細(xì)節(jié)特征明顯。圖2為圖像的直方圖，經(jīng)過(guò)直方圖均衡化后的圖像，其灰度值較均勻的分布于[0-255]區(qū)間，圖像的視覺(jué)效果更好。

圖1 實(shí)驗(yàn)效果圖

圖2 圖像直方圖

表1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)比

從表1的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)中可以看出，本文所用均衡化處理之后的圖像，其均值都在中間值128附近，表明圖像的亮度分布更均勻；其標(biāo)準(zhǔn)差、對(duì)比度以及信息熵都較原圖大，表明均衡化后的圖像層次更豐富、清晰，所包含的信息量更大，圖像細(xì)節(jié)更多。

4 結(jié)語(yǔ)

通過(guò)對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果的比較和分析可以得出，直方圖均衡化算法對(duì)霧天圖像具有較好的處理效果，處理后的圖像層次豐富，細(xì)節(jié)和邊緣特征明顯，尤其是對(duì)薄霧圖像和簡(jiǎn)單場(chǎng)景圖像，去霧效果更佳。但是，直方圖均衡化算法沒(méi)有考慮霧天圖像所包含的復(fù)雜景深信息，在計(jì)算時(shí)不能自適應(yīng)進(jìn)行區(qū)分，容易出現(xiàn)顏色失真等現(xiàn)象，這點(diǎn)將在以后的研究中加以改進(jìn)和完善。