喬濱
摘 要
霧天交通能見度低,對于道路交通和行車安全而言十分不利,容易引發(fā)交通事故,因此需要利用技術(shù)手段使圖像在霧天可以增強(qiáng)。本文將通過目前研究領(lǐng)域常見的全變分Retinex和梯度域兩種算法對霧天圖像進(jìn)行增強(qiáng),并對增強(qiáng)結(jié)果進(jìn)行分析,為霧天圖像增強(qiáng)和像素取值技術(shù)提供參考和支持。
【關(guān)鍵詞】霧天圖像增強(qiáng) 像素值增大 梯度域大氣退化 全變分Retinex
在以往的圖像增強(qiáng)算法研究領(lǐng)域,根據(jù)圖像所處的位置和圖像所顯示的色彩可以分為空域灰度值變換、空域濾波、彩色圖像增強(qiáng)等具有一定應(yīng)用場景和應(yīng)用范圍的技術(shù)。對于圖像內(nèi)容的還原來說,算法應(yīng)該包含濾波處理、退化函數(shù)等內(nèi)容,從而在圖像當(dāng)中顯示出細(xì)節(jié)信息,最終實現(xiàn)圖像的增強(qiáng)。
1 全變分Retinex的霧天圖像增強(qiáng)
1.1 天空區(qū)域分離
在全變分Retinex算法理論當(dāng)中,霧天圖像增強(qiáng)技術(shù)需要首先利用一定的方法將圖像當(dāng)中所顯示的天空區(qū)域進(jìn)行分離,使圖像中霧的濃度和霧中的場景能夠形成光照模型,再利用算法進(jìn)行圖像增強(qiáng)。本文所選用的天空區(qū)域分離方法為常見的EM法。
在EM法中,根據(jù)Retinex理論可以分別對照度圖像和反射圖像的分布進(jìn)行假設(shè),二者的乘積則可以表示實際的圖像。如果實際圖像能夠與光照模型相一致,那么就可以利用模型恢復(fù)真實景象物。為了避免受到其他客觀因素的影響,一般還會對霧、水汽、折射光等干擾源進(jìn)行加權(quán)處理。在霧天圖像當(dāng)中,利用這種方法可以將圖像劃分為天空和非天空兩個區(qū)域,從而對色彩特征、頻率特征、分形特征等進(jìn)行區(qū)隔。
1.2 彩色圖像增強(qiáng)
在完成霧天圖像的區(qū)域分離之后,可以得出真實的光照模型所反映的圖像能夠分解為照度圖像和反射圖像兩個部分,因此可以根據(jù)這一特點,設(shè)置光照圖像的分辨率a×b,同時構(gòu)造插值算子映射到空間之中。在空間中選擇任意四項相鄰集合,進(jìn)行對應(yīng)子集的線性映射。從而使問題變成矩形區(qū)域四個頂點的函數(shù)值,再利用雙線性插值,使其擴(kuò)散到整個矩形區(qū)域。通過擴(kuò)散矩形區(qū)域的方法,最終可以獲得在圖像中單個天空子區(qū)域的近似照度函數(shù),再通過平權(quán)的方法去除干擾值。在具體的圖像當(dāng)中,為了避免因亮度和飽和度變化所帶來的圖像模糊,Retinex需要在保證彩色增強(qiáng)的同時,避免出現(xiàn)色彩上的扭曲,因此還需要借助HSL分量,通過參量獨立增強(qiáng)的方法,實現(xiàn)逆變轉(zhuǎn)換,形成RGB圖像。
2 梯度域的霧天圖像增強(qiáng)
2.1 退化模型的圖像恢復(fù)
在梯度域的霧天圖像增強(qiáng)技術(shù)中,常用的方法是利用大氣退化模型來使圖像得到恢復(fù)。在霧天的圖像拍攝過程中,圖像具有一定的灰度值,而這一灰度值與良好天氣環(huán)境下的灰度值和天空亮度等變量之間擁有一定的函數(shù)關(guān)系,為了能夠?qū)㈧F天圖像經(jīng)過還原恢復(fù)的方式實現(xiàn)增強(qiáng),就需要借助函數(shù)對大氣散射系數(shù)、景點距離、天空亮度等數(shù)據(jù)變量進(jìn)行計算。目前的梯度域算法當(dāng)中,一般會運(yùn)用單幅圖像退化模型進(jìn)行參數(shù)估計。首先也需要利用技術(shù)手段將圖像劃分為天空和非天空兩個區(qū)域,再利用天空亮度對天空灰度區(qū)域的均值進(jìn)行確定,并對大氣散射系數(shù)和景物點距離進(jìn)行估算。散射系數(shù)的計算公式為β=3.912/Rv,其中,Rv表示霧狀態(tài)下的能見距離。但是在具體的計算過程中,能見距離獲取困難,精準(zhǔn)度不高,一般沿用國際慣例。其中濃霧能見度低于200m,大霧能見度高于200m低于1000m,輕霧能見度高于1000m低于10000m。而景物點距離的計算則需要利用最遠(yuǎn)點和最近點兩個數(shù)據(jù),通過消失點的歸一化集合來確定比例,最后計算結(jié)果。
2.2 改進(jìn)單圖像復(fù)原
在退化模型當(dāng)中,一般利用大氣散射系數(shù)所進(jìn)行的霧濃度判斷,都是利用人機(jī)交互和經(jīng)驗優(yōu)化來實現(xiàn)的,而景物消失點則需要在遠(yuǎn)處地平線與天空接壤處進(jìn)行選擇,并通過線性插值得到相同深度的同心圓,最終在非線性的大氣退化基礎(chǔ)上,實現(xiàn)圖像增強(qiáng)。但是作為人工選點方式,在均值計算方面很容易出現(xiàn)誤差,最終導(dǎo)致天空亮度的不準(zhǔn)確。此外,交通標(biāo)志、建筑物平面像點空間都是采用景物點深度的插值計算得出,和真實景物也存在誤差,因此需要對傳統(tǒng)方法進(jìn)行改進(jìn)。首先,還是需要利用傳統(tǒng)方法對各項參數(shù)的近似值進(jìn)行估算,并將近似值數(shù)據(jù)代入到模型當(dāng)中,從而獲得對應(yīng)圖像之下的良好天氣估計值,在利用原始的良好天氣圖像獲得優(yōu)化參數(shù),再利用多次迭代完成效果復(fù)原。另外,在圖像增強(qiáng)完成之后,需要利用原圖直方圖系數(shù)和巴氏距離進(jìn)行比較。在與多種增強(qiáng)算法進(jìn)行比較中,本文所選的兩種算法相關(guān)系數(shù)大,巴氏距離小,因此灰度分布更好,圖像細(xì)節(jié)得到更加充分的保留,從而使圖像清晰度得到了大幅度的提高。
3 結(jié)論
在目前的霧天圖像增強(qiáng)技術(shù)中,全變分Retinex和梯度域能夠較好的保持原有圖像的細(xì)節(jié)信息,從而保證顏色的鮮艷和豐富,而在梯度域中,絕對梯度和相對梯度能夠利用梯度拉伸實現(xiàn)圖像亮度和對比度的增強(qiáng),從而解決了霧天圖像中亮度和對比度不足的問題。在霧天當(dāng)中,這兩種方法可以幫助提高行車安全,避免出現(xiàn)交通事故。
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作者單位
中國航空工業(yè)集團(tuán)公司洛陽電光設(shè)備研究所 河南省洛陽市 471023endprint