一種改進(jìn)的Retinex霧天圖像清晰化算法

許　杰，楊會(huì)成，朱　雷

(安徽工程大學(xué) 電氣工程學(xué)院，安徽 蕪湖 241000)

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一種改進(jìn)的Retinex霧天圖像清晰化算法

許杰，楊會(huì)成，朱雷

(安徽工程大學(xué) 電氣工程學(xué)院，安徽 蕪湖 241000)

霧天拍攝時(shí)，圖像由于景物受到霧的散射，會(huì)因衰減作用而變得模糊不清。為得到相對(duì)清晰的圖像，提出一種改進(jìn)的Retinex霧天圖像清晰化算法，先將圖像進(jìn)行MSR處理，再進(jìn)行冪次變換，較大程度地壓縮圖像動(dòng)態(tài)范圍。針對(duì)出現(xiàn)的高光區(qū)域采用非線性變換來(lái)抑制，最后進(jìn)行維納濾波去除噪聲，增強(qiáng)圖像細(xì)節(jié)，得到清晰化的圖像。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：該算法能有效改善霧天拍攝圖像的清晰度，更適宜人的視覺(jué)感受。

圖像清晰化；MSR；冪次變換；非線性變換；維納濾波

霧生成在大氣的近地面層，是由浮游在空中的小水滴或冰晶組成的水汽凝結(jié)物，是能造成能見(jiàn)度降低的一種自然現(xiàn)象。景物被淹沒(méi)在霧氣中，顯得很不清晰，使人眼分辨力下降，無(wú)法準(zhǔn)確辨別景物全貌，而此時(shí)拍攝的圖像也由于受到霧氣的干擾而變得模糊，圖像的細(xì)節(jié)信息無(wú)法展現(xiàn)。為得到清晰化的圖像，圖像去霧技術(shù)得到迅速發(fā)展，其實(shí)質(zhì)是為獲取清晰的符合人類(lèi)視覺(jué)感官的圖像而采取一定的方法和手段去除霧氣干擾，恢復(fù)有效的圖像細(xì)節(jié)信息。

Retinex理論是基于人類(lèi)視覺(jué)的亮度和顏色感知模型建立的色彩理論，其基本內(nèi)容包括：① 物體的顏色由物體對(duì)長(zhǎng)波(紅)、中波(綠)和短波(藍(lán))光線的反射能力決定，而不是由反射光強(qiáng)度的絕對(duì)值決定；② 物體的色彩不受光照非均性的影響，具有一致性。因此要得到物體本來(lái)面貌R，只要從拍攝圖像S中去除光照L的影響即可。Retinex算法是一種描述色彩恒常性的模型[1],具有顏色不變性和壓縮動(dòng)態(tài)范圍的特點(diǎn)，這對(duì)處理霧天圖像有積極作用，從而引發(fā)大量工作人員深入研究。Rahman等[2]率先研究使用Retinex算法對(duì)霧天圖像進(jìn)行增強(qiáng)；芮義斌等[3]分析了SSR、MSR等改進(jìn)的Retinex處理算法去薄霧的效果；許志遠(yuǎn)[4]提出基于雙線性插值動(dòng)態(tài)直方圖均衡化的霧天降質(zhì)圖像增強(qiáng)算法，有效解決霧天圖像直方圖分布不均的問(wèn)題。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：多尺度Retinex算法(MSR)[5]可將黑暗區(qū)域中的更多圖像細(xì)節(jié)顯示出來(lái)，是圖像增強(qiáng)的一種有效算法。本文提出一種改進(jìn)的Retinex霧天圖像復(fù)原算法，將霧天圖像進(jìn)行MSR處理后，再采用冪次變換、維納濾波[12]等方法進(jìn)一步增強(qiáng)霧天圖像的清晰度。

1　多尺度Retinex(MSR)算法

根據(jù)Retinex理論，對(duì)于圖像S中的每個(gè)點(diǎn)(x,y)有

(1)

其中：S指拍攝的目標(biāo)圖像；R表示物體的反射性質(zhì)，即物體的本來(lái)面貌；L表示照射光。

多尺度 Retinex(MSR)在單尺度Retinex(SSR)算法基礎(chǔ)上進(jìn)行拓展，增加了環(huán)繞尺度，能實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)范圍壓縮和顏色高保真，具有更好的處理效果。

多尺度Retinex的基本形式是：

(2)

(3)

(4)

2　基于MSR的改進(jìn)去霧算法

多尺度Retinex算法處理圖像的效果主要取決于環(huán)繞函數(shù)的環(huán)繞尺度c。c較小時(shí)，圖像細(xì)節(jié)突出，能實(shí)現(xiàn)較大程度的壓縮動(dòng)態(tài)范圍；c較大時(shí)，圖像整體色彩自然，恢復(fù)性較好，但細(xì)節(jié)不突出。為提高處理圖像的視覺(jué)效果，選擇3個(gè)尺度：小尺度(c<60)、中尺度(60120)。這樣MSR包含了多個(gè)尺度的特征，能同時(shí)實(shí)現(xiàn)色彩恒常性、動(dòng)態(tài)范圍的壓縮和顏色重現(xiàn)，使圖像的處理效果更符合人類(lèi)的視覺(jué)感受。

經(jīng)MSR處理后，圖像可能存在顏色失真，故要進(jìn)行顏色校正，對(duì)圖像進(jìn)行冪次變換，其表達(dá)式為：

(5)

經(jīng)過(guò)冪次變換的圖像可能出現(xiàn)高光區(qū)域，為抑制這種現(xiàn)象，須進(jìn)行非線性變換，即

(6)

(7)

(8)

對(duì)圖像進(jìn)行壓縮后，圖像會(huì)變得模糊，主要原因是濾波不足，此時(shí)采用維納濾波消除圖像模糊，增強(qiáng)圖像細(xì)節(jié)信息。

3　仿真結(jié)果

基于Matlab 軟件平臺(tái)處理網(wǎng)上下載的霧天圖像。使用本文算法處理該霧天圖像，同時(shí)與直方圖均衡化、同態(tài)濾波、SSR和MSR算法的處理結(jié)果相比較(見(jiàn)圖1～6)。

圖1　原始圖像

圖2　直方圖均衡

圖3　同態(tài)濾波

圖4　SSR

圖5　MSR

圖6　本文算法

由圖1可知：原始圖像因受霧氣影響，景物比較模糊。由圖2可知：經(jīng)直方圖均衡化處理圖像后，景物細(xì)節(jié)突出，但是存在一定失真。由圖3可知：圖像通過(guò)同態(tài)濾波處理后，圖像偏暗，對(duì)比度較好。由圖4可知：經(jīng)過(guò)單尺度Retinex(SSR)處理后，圖像色彩不流暢，偏色腳嚴(yán)重；采用MSR算法處理后，圖像清晰度提升，但存在高亮區(qū)域，如圖5所示。由圖6可知：經(jīng)過(guò)本文算法處理后景物比較自然清晰，對(duì)比度相對(duì)原始圖像有明顯提高。

考慮到圖像的對(duì)比度(contrast)反映圖像的黑白反差，熵(Entropy)體現(xiàn)了圖像信息量，故采用二者對(duì)圖像進(jìn)行定量分析,如表1所示。

表1　幾種算法處理圖像后的對(duì)比度和熵

4　結(jié)束語(yǔ)

本文在MSR算法基礎(chǔ)上提出了一種改進(jìn)的Retinex霧天圖像復(fù)原算法。這種算法對(duì)多尺度Retinex(MSR)算法處理結(jié)果進(jìn)行了改進(jìn)，其圖像清晰化效果得到明顯提升，而在圖像的對(duì)比度和信息熵方面也有一定增強(qiáng)，更有利于人類(lèi)的視覺(jué)感知。

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(責(zé)任編輯楊黎麗)

Improved Image Restoration Algorithm of Retinex Foggy Weather

XU Jie, YANG Hui-cheng, ZHU Lei

(College of Electrical Engineering, Anhui Polytechnic University, Wuhu 241000, China)

When shooting in fog, the scenery is blurred by the fog. In order to get a relatively clear image, an improved Retinex image restoration algorithm was proposed. First, the image was processed by MSR, and then a power transformation was processed, which had a greater degree of compression of image dynamic range. We suppressed high light area appeared through nonlinear transformation and finally we used Wiener filter to remove noise and enhance image detail, and goet clear images. Experiments show that this algorithm can effectively improve the contrast and resolution of fog image.

image restoration; MSR; power transformation; nonlinear transformation; Wiener filter

2016-04-19

安徽省教育廳自然科學(xué)基金重大項(xiàng)目(KY2014ZD004)

許杰(1989—)，男，碩士研究生，主要從事圖像處理與模式識(shí)別研究，E-mail：379385562@qq.com； 楊會(huì)成(1970—)，男，教授，碩士生導(dǎo)師，主要從事圖像處理與模式識(shí)別研究。

format：XU Jie, YANG Hui-cheng, ZHU Lei.Improved Image Restoration Algorithm of Retinex Foggy Weather[J].Journal of Chongqing University of Technology(Natural Science)，2016(10):118-121.

10.3969/j.issn.1674-8425(z).2016.10.018

TP391.41

A

1674-8425(2016)10-0118-04

引用格式：許杰，楊會(huì)成，朱雷.一種改進(jìn)的Retinex霧天圖像清晰化算法[J].重慶理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué))，2016(10):118-121.