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    基于改進Retinex算法的含霧圖像清晰化處理技術(shù)

    2015-05-13 14:15:24錢澤東何勇
    科技創(chuàng)新導報 2015年3期
    關(guān)鍵詞:實驗

    錢澤東 何勇

    摘 要:霧天條件下獲取的圖像由于空氣中顆粒的影響導致其圖像對比度低、內(nèi)容模糊不清,同時有整體偏向灰白色的趨勢。含霧圖像清晰化就是為了能夠提高圖像的對比度,恢復它的真實色彩。該文在深入分析單尺度Retinex算法和多尺度Retinex算法的同時,提出了基于直方圖均衡化調(diào)整的改進Retinex算法實現(xiàn)含霧圖像的清晰化算法,并通過對同一含霧圖像基于不同算法進行試驗,驗證了該文所改進算法的有效性。

    關(guān)鍵詞:含霧圖像 Retinex算法 去霧處理 實驗

    中圖分類號:TP391 文獻標識碼:A 文章編號:1674-098X(2015)01(c)-0225-02

    近年來,隨著數(shù)字圖像處理技術(shù)的不斷發(fā)展和人們對于圖像清晰化要求的不斷提高,對含霧圖像進行清晰化處理,已經(jīng)成為計算機視覺領(lǐng)域中的重要研究方向。在霧天情況下,空氣中經(jīng)常出現(xiàn)微塵和水蒸氣等顆粒物質(zhì),會導致光在傳輸過程中出現(xiàn)折射、散射、反射、吸收等現(xiàn)象,從而導致獲得的數(shù)字圖像出現(xiàn)顏色特征和對比度衰減等現(xiàn)象,使圖像品質(zhì)下降。對含霧圖像進行清晰化處理,是為了能夠提高圖像的對比度,增強圖像的顏色特質(zhì),從而達到能夠增加圖像清晰度的目的,使圖像細節(jié)信息更加突出。

    同時,針對目前我國周邊海域整體環(huán)境的特殊性,迫切需要在特定海域采集獲取清晰艦船信息,提升全天候獲取海洋侵權(quán)目標的能力。準確的獲取相關(guān)海域的圖像信息對于海洋維權(quán)執(zhí)法、海洋防災(zāi)減災(zāi)、海洋軍事偵察等實際應(yīng)用領(lǐng)域都有非常大的作用。

    1 Retinex算法原理

    人類視覺系統(tǒng)的色彩恒常性(即具有對物體顏色的感知與光照條件無關(guān)的能力)對許多表面和光照都成立。例如:特定物體在一定光照條件下總是被看作是相同的顏色。一般來說,彩色視覺恒常性常常會受到場景復雜性和空間深度信息的影響,基于這一點,可以說彩色感知依賴于深度感知。Retinex是視網(wǎng)膜“Retina”和大腦皮層“Cortex”的縮寫,由Land提出的一個如何幫助人類視覺系統(tǒng)(Human Visual System)調(diào)節(jié)感知到的物體顏色和亮度的數(shù)學模型。Retinex算法基本原理是設(shè)定場景中的圖像是由物體反射圖像和光源圖像兩部分組成的,真正需要獲得的是反應(yīng)物體本身的反射圖像,此圖像是物體本身的屬性,不受外界環(huán)境的影響。Retinex算法分為單尺度算法和多尺度算法,下面分別做簡要介紹。

    1.1 單尺度Retinex算法

    需要注意的是標準尺度大小影響圖像增強效果,決定細節(jié)多少信息被保留。越小,能夠完成動態(tài)范圍壓縮,但是色調(diào)會變淡,出現(xiàn)假影;越大,圖像銳化效果增強,通常尺度選擇在80~100,可以得到較好平衡。單尺度算法簡便,效果處理好,是目前受關(guān)注度較高的一種方法。

    1.2 多尺度Retinex算法

    一般在進行Retinex計算時假設(shè)初始光照圖像緩慢變化,但這和實際情況不同。在灰度值跳躍變化的區(qū)域邊緣處圖像的光照亮度并不平滑。在這種情況下,普通Retinex算法會存在光暈現(xiàn)象,還會出現(xiàn)紋理不清晰、部分顏色發(fā)生扭曲、陰影邊界突兀、邊緣銳化不足等現(xiàn)象。針對上述兩種算法,單尺度Retinex算法不能將圖像的色彩保真度和圖像的細節(jié)清晰度及銳化去噪相融合,在處理過程中因為參數(shù)選擇的單一性,不能使各個處理效果都達到最好的狀態(tài)。多尺度Retinex處理后的圖像,對比度改善有限,且會出現(xiàn)白膜現(xiàn)象,在實際應(yīng)用中需要進行改進。

    2 改進Retinex算法及實驗

    常規(guī)Retinex算法只是對圖像中像素點進行了調(diào)整,但并未對圖像像素的整體分布進行調(diào)整。圖像的像素經(jīng)過拉伸后得到的圖像能夠顯示更多的細節(jié),色彩更加豐富。因此,該文通過采用直方圖線性拉伸方式,對圖像像素分布進行調(diào)整,具體處理方法如下。

    首先在經(jīng)過Retinex分解得到RGB三個圖像后,求取圖像的最大值和最小值。然后將Retinex的像素值按式(10)填充到0~255的范圍中,這樣能夠通過統(tǒng)一的方法改變整個圖像的灰度值或者圖像一部分區(qū)域的灰度值,從而達到提高對比度的效果,從而消除圖像白膜。

    根據(jù)上述改進方法,對同一圖像進行如下實驗。圖1為原始圖像,圖2為直方圖均衡化處理圖像,圖3為單尺度算法處理圖像,圖4為多尺度算法處理圖像,圖5為本文改進算法處理圖像。

    3 結(jié)論及分析

    根據(jù)實驗結(jié)果可以看出,圖像經(jīng)過直方圖均衡化處理后,圖像亮度有所降低,對比度有較大提高。而單尺度算法方法在亮度和對比度二者不能很好的平衡。多尺度算法在降低亮度的同時,對比度有所提高,但出現(xiàn)了白膜效應(yīng)。而采用改進后的Retinex算法可以提高圖像對比度的同時亮度也有所提高,具有較好視覺效果。

    對含霧圖像進行清晰化處理,提高了圖像的對比度,增強圖像的顏色特質(zhì),達到能夠增加圖像清晰度的目的,使圖像細節(jié)信息更加突出。為在特定海域采集獲取清晰艦船信息,為提升獲取海洋侵權(quán)目標的能力提供了理論基礎(chǔ)。

    參考文獻

    [1] 肖燕峰.基于Retinex理論的圖像增強恢復算法研究[D].上海:上海交通大學,2007.

    [2] 陳霧.基于Retinex理論的圖像增強算法研究[D].南京:南京理工大學,2006.

    [3] 趙志華.Retinex圖像增強技術(shù)研究及其DSP實現(xiàn)[D].安徽:安徽大學,2011.

    [4] 任斌.基于Retinex圖像增強算法研究與實現(xiàn)[D].南京:南京理工大學,2009.

    [5] 付國文.基于Retinex的圖像增強算法研究及實現(xiàn)[D].上海:上海交通大學,2011.

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