基于暗通道原理的图像去雾算法改进

Computer And Multimedia Technology基于暗通道原理的图像去雾算法改进倪金卉(吉林建筑科技学院 吉林春市130114)摘要：本文基于暗通原理改进的去雾算法针对透射率细化过程比较耗时的问题，通过结合Retinex算法进行改进；针对暗通道去雾 类似区域出现颜色失真、色偏效应，采用分割出天空区域在求取大气参数A,提高求取大气参数A的精度，并结合阈值法对透射率加个增 幅项；针对暗通道去雾处理后的图像有偏暗的现象，采用自适应对数映射算法进行色调调整.该改进算法能较好的还原出无雾图像，并具 有很好的保留边缘细节信息等特性.关键词：图像去雾；暗通道去雾；透射率；还原图像雾是十分普遍的大气现象，釆集图像时目标图像和雾被一起釆 集，这种图像比无雾图像看起来朦胧模糊且伴有颜色偏灰白、对比

度下降现象。何恺名博士通过大量户外自然图像釆集实验得出，在

户外自然无雾图像中，除去天空区域外，绝大多数的图像数据块中 都有一些在某个色彩通道上亮度值很小的像素，并提出了暗通道先 验原理模型，通过暗通道先验假设直接恢复岀无雾的图像。但在实

际应用中，利用软抠图算法来细化粗糙的透射率，会导致算法的复 杂度很高。经过大量实验对比分析，本文题提出一种基于暗通道先验原 理的改进算法。户外釆集的图像，天空区域一般在图像的中上部，

(a)原图 (b)区域分割图图1:天空区域分割图利用这种特点对是否存在天空进行判断和分割。从而避免高亮物体 对大气参数求取过程的影响并提高了求取大气参数的精度。结合

Retinex算法、利用快速双边滤波器对透射率滤波从而消除Halo现 象和色彩失真。针对像素点的值接近大气光值时，对透射率加上增

幅项来消除出现的色斑色块效应。1暗通道先验原理去霧算法1. 1大气散射模型在近些年计算机视觉领域，有一种得到广泛应用的雾天图像成 像物理模型为：(4)为了减少复原图像噪声$设置为0.1。其中，大气光强参数A 的估计方法为：先查找取出严^中亮度最大的前0.1%像素点，然 后取这些像素在原图I(x)中对应像素点的最大值作为大气参数A 的值。”、—/(X)—%J(X)=----7-7—T r + Amax(心“0)

2改进的去雾方法2. 1分离天空区域包含天空的户外图像，天空一般具有颜色单一、较亮并且平滑、

分布在图像的中上部等特点。由此判断天空区域是否存在。选取雾

I (x) = /(/(x) + /1(1 - r(x)) (1)其中，I(x)为获取的有雾降质图像：J(x)为无雾的场景真实图 像：A为大气参数；t(x)为透射率。雾天降质图像去雾的目的就是 从I(x)中恢复J(x),从而得到复原无雾图像。1. 2暗通道先验原理暗通道先验原理是一种基于无雾真实场景图像的先验统计规

天降质图像的前行并求取像素亮度的平均值打即 和最人亮度 值V^,若匚昭〉\"叫涿，则判断为天空区域。当小取0.时，检测

的结果较准确。经过比较分析选择使用快速Canny算子进行边缘检测。快速

律，即在绝大多数的非天空的部分区域里，都会有至少一个颜色通

道的像素强度值很低并趋近等于0,即：Canny算子流程为：(1) 高斯滤波；(2) Otsu法计算出阈值T,确定天空边缘点的灰度值范围为(T, L^),其中为图像最大灰度值，缩小了求取范围从而提高求

取速度。宀B「潮(嘛)(\")))_0 ⑵其中，r是j的一个颜色通道，a(x)是一个以x为中心的小图 像块，严14是暗通道图像。在(1)式中为了求取透射率t(x),假设大气参数A己知，在

局部区域＜i(x)内的透射率恒定不变，记为7(x)。首先对式(1)中

两边同时除以A°, ce{r,g』}为某一颜色通道，然后对两边同时作

(3) (4) (5) (6) 域。Sobel算子求梯度与方向。极大非抑制。双阈值提取边缘。边缘图像。天空区域检测出效果图如图1所示，白色区域为标记的天空区

ce{r,g.»}l”ea(j：)丿变换，根据式(2),得到：min ( min )2.2估计大气光强参数A对于不存在大片天空区域的降质图像，在有雾降质图像暗原色 中上部找到亮度最大的前0.1%的像素点，取其对应原有雾降质图 像像素点平均值记为人即在这些像素点中找到亮度最大的像素点

并且满足Anax〈“24»'g。A_对应的有雾降质图像的像素点即为大气

由于透射率在局部区域内恒定不变，式(3)计算的透射率图 存在方块和halo效应，因此，釆用soft matting方法可以得到优化

透射率图t(x)o至此，可由t(x), A和l(x)恢复J(x),即：光强，址取1」时，复原后的无雾图像效果较好。估计的大气光强143计算机与多媒体技术Computer And Multimedia Technology电子技术与软件工程Electronic Technology & Software EngineeringGbM-AjMbZf (8)本文使用经过改进快速降维双边滤波器⑴。其中忑、6是两个

重要参数，后面实验阶段进行分析选取，经过快速双边滤波处理后， 输出的图像透射率t(x)的边缘特性得到了显著的提高。2. 4 HSV空间的快速MSR算法(a)原图

(b)无雾后的图

(c)色调调整后图像由于分割出的天空区域光照均匀，亮度值较高，没有剧烈突变

图2:自适应对数算法调整对比图区域，整体比较平滑。适合用多尺度Retinex算法去雾。对于彩色

RGB图像的处理，经过MSR算法处理的图像有失真现象，因此需 要转换到HSV空间进行处理。根据HSV空间的特点，对亮度分量 V进行MSR算法处理进行去雾，为了进一步提高视觉效果，还可 釆用分段对数变换增强饱和度分量S。MSR算法可用公式(9)来 描述：&(X,») = ZX {log[厶(X, V)]- log[厶(x,»)* F”(x,y)]}”=1

(9)(a)原始雾图(b) He(c)本文算法下标i表示iwR, G, B代表三个颜色通道；N是尺度个数一 般取3, W”是尺度对应的权重函数，满足Nn=l当 N 取 3 时，一般取 W,=W2=W3=1/3oFn(x,y)是低通滤波器，一般为高斯环绕函数，其公式如下： 你(x,y)=K”e(OZ (10)其中，6是高斯函数的标准差，决定尺度的大小。心具有 \\\\F(x,y)dxdy = \\ 的特点。其中在HSV空间MSR算法对V分量处理的公式可表示如F：(d ) Tarel ( e ) Tan图3:多种去雾方法对比(x,y)= 2X{log[r(x,^)]- 10gp(x』)*F”(x』)]}([[)实验发现?个尺度(小，中，大)的环绕函数的结合能够很好

的实现动态范围压缩和色彩恢复。由于MSR算法用高斯函数与图

像进行卷积来求得图像的照度分量，假若使用公式(9)直接进行 卷积，计算量很高，难以满足工程上实时要求，因此本文使用递归

高斯函数进行加速。针对降质图像天空区域，在HSV空降经过处

理后得到的输出结果在转换到RGB空间最终得到无雾的天空区域。(a)原始雾图(b) He(c)本文算法2. 5分割降质图像非天空区域复原在式(4)中，何恺名博士等处理透射率图t(x)太小接近于0时，

利用max(t(x),to)来给透射率图设个下限值，由于场景恢复图像J(x)

在亮度值上通常小于大气光强值A,所以去雾后的图像显得较为暗 淡，引入G为了增强去雾图像的曝光度。但是由式(3)可知，当

(d ) Tarel

图4( e ) TanI(y)非常接近A时，t(x)就会非常小，接近于0,即当心忙⑴时， 当用(4)式计算J(x)时，出现很多像素对应同一个t值，即切 这

使得恢复的无雾图像出现色斑现象。本文提出的处理办法是令：：多种去雾方法对比,_“3卩0一 PPq其中Po取大气光强值，P为当前点的像素值，经过多次实验山 取为1.1,处理后得到的图像效果较好。针对有雾图像非天空区域 恢复无雾场景公式变换为：更加准确，降质图像复原效果相对更加自然。2. 3估计透射率t(x)本文使用快速双边滤波器来细化透射率。具体的形式化定义入 公式(5):qwS (5 )2.6整图像去雾输出(12)去雾输出的图像整体偏暗，为了还原出清晰对比度较好的图像。

qeS ( 6 )其中，q=(u,v)为中心点像素p的领域像素点，S是领域像素点 的集合，Wp是归一化因子，G。,为空间邻近度因子，G。,为灰度相似

化=2>”』| — 9|灿,亿一/“忆本文使用Drago121提出的自适应对数映射算法对去雾图像进行色调 调整。对于去雾处理后的图像J(x)中的一个颜色通道Jc(x),其色调调 整表达式为：度因子，它们的表达式分别由下面两式表示：Ga (|| p-g ||)=貝_屏3间2异

(7)144电子技术与软件工程计算机与多媒体技术Electronic Technology & Software EngineeringComputer And Multimedia Technology计算机与多媒体技术的应用段红军(郑州艺术幼儿师范学校 河南省郑州市 450000 )摘 要：本文针对多媒体计算机技术及其应用做出了研究，多媒体技术在各个领域当中，展现出来的作用优势非常突出，如促进了医

院的现代化改革、提升了企业的工作效率、完善了科学领域发展等。在很多书店的出版物、地图、旅游以及娱乐项目，甚至很多多媒体应 用系统，广播网络等等，都对多媒体计算机进行了应用。所以，对于多媒体技术的应用，需要给予重点的分析和探究，从各个层面对其分 析。本文针对多媒体计算机技术及其应用做出了进一步分析。关键词：多媒体技术；计算机技术；人工智能当前，计算机的应用已经并不陌生，各行各业都开始应用计算 计算机多媒体技术的特征非常多：机，其中多媒体计算机技术无论在企业还是在医院等领域，都得到 (1) 多媒体信息有着非常强的交互表现方式，针对多媒体的 了普及应用。例如：在医院当中的应用，推进了医院的现代化发展，

表现，媒体之间产生的相互作用，需要相互之间产生的交互作用。在教育领域应用，使得教育教学体系得到了改变和更新，改善了传

(2) 采集音频等相关技术，一般需要改变模拟信号，使其成

统教学模式当中的弊端，并唤起了学生的学习兴趣。此外，利用多

为数字信号，最后便可利用计算机后台处理向用户展现，或者可 媒体计算机技术，更是时代发展的需求，需要迎合时代发展的脚步， 以在多媒体装置上进行存储。这其中应用最突出的技术便是Direct

合理应用多媒体技术，以便创作更多的发展奇迹。Showo可针对Windows平台及时采集信息。Direct Show对设备性 1应用多媒体技术的含义能当中存在的个性差异问题进行了解决，并突破了兼容等相关问题。

计算机多媒体技术，具体来说便是将不同的媒体，如文字、动

此外，还能对传统的驱动方式给予支持。画以及视频等进行融合，最突岀的表现形式便是多样性，但都属于

(3) 多媒体数据压缩，可以将采集的文本信息、数据信息以

数字化形式。及影音资料实施多媒体处理，但是数字化当中的视频和音频量非常

大，怎样对其实施保存，便需要应用压缩数据技术。4结论In(6)本文提出一种基于暗通道先验原理的改进算法。首先对图像进 h(0.5)、

行天空区域分割，避免高亮物体对大气参数求取过程的影响并提高

x8了求取大气参数的精度。结合Retinex算法、利用快速双边滤波器 7丿(13)对透射率滤波从而消除Halo现象和色彩失真。针对像素点的值接

式中，t(X)为彩色图像RGB通道色调调整后的输出，Jdmax为 近大气光值时，对透射率加上增幅项来消除出现的色斑色块效应。 设备可显示的最大亮度值，其值一般取100l21o b的值决定较暗区域 实验结果表明：本文提出的算法改善了天空失真问题，提高了处理

细节可见度和高像素值被压缩的程度，其值一般取0.85叫几/x)

速，有效地提高了图像去雾的整体效果。为r(x)通道中的最大像素值。图2是去雾输出图像和经过色调调

整后的图像实验结果。参考文献图2(a)为拍摄原图，图2(b)是采取本文算法恢复的无雾图像， [1] 李俊峰.双边滤波算法的快速实现及其在图像处理的应用[D].

去雾后的图像整体偏暗，且去雾后的图像中细节信息不明显。经过

南方医科大学,2013.自适应对数算法调整后，图像2(c)的整体对比度和亮度都得到了提 [2] Drago F, Myszkowski K, Annen T, Chiba N.Adapt ive

高，视觉效果更加清晰。1oga r i thmi c mapping f or di splaying h igh con t ra s t 3实验结果分析scenes[J]. Computer Graphics Forum,2003, 22 (3):419-426.实验环境为：处理器是Intel Core 17-6700,操作系统是位

[3] Ka i m i ng He, J i an Sun, X i aoouTang.Gu i ded Image Windows7，内存是8G,使用MATLAB R2015b和C++混合编程实现。Fi 1 tering[J]. IEEE Transaction on Pattern Analysis and 将改进算法和近年来比较优秀的去雾算法进行对比分析。在图

Machine Intel 1igence,2011, 35 (6): 1397-1409.3中，He算法去雾后图像天空云彩少许失真；Tarel算法在图像边 [4] Tarel J, Haut i N. Fast visibility res torat ion f rom a

缘处有光晕现象，同时伴有天空色彩失真和边缘细节模糊；Tan算

single color or gray level image[C]. IEEE International 法去雾后对比度有很大提高，但是存在色偏现象；本文算法处理后，

Conference on Computer Vision, 2010,30 (2) : 2201-2208.无天空失真，视觉效果好。在图4中，He⑶算法去雾后有较好的

[5] Tan R T. Vis ibi 1 i ty in bad weather f rom a single

视觉效果，但是由于求得的透射图偏小，造成天空区域出现失真；

image[C]. IEEE Conference on Computer Vision & Pattern Tarel14'的方法处理后图像天空与景物交界区域有光晕，同样像He Recognation, 2008 : 1-8.算法也存在天空区域失真问题；Tan⑸算法有较好的对比度，但是

存在色偏现象；本文算法去雾后清晰自然，并且经过补偿天空无失

作者简介真现象。倪金卉，硕士研究生，助教.研究方向为嵌入式、物联网.145