辛婷婷　肖雪梅

摘要：考慮到目前去霧算法復(fù)雜度高、效果不穩(wěn)定和處理結(jié)果模糊等問題，為了更好地提高霧霾環(huán)境的圖像能見度，提出基于自適應(yīng)伽馬校正的去霧算法。首先利用暗原色優(yōu)先模型構(gòu)造透射率圖，然后通過對比度評估算法來計(jì)算環(huán)境光系數(shù)，以獲取初始去霧圖像，再利用自適應(yīng)伽瑪校正算法增強(qiáng)初始去霧圖像的亮度和對比度，從而最大限度地提高事物的能見度。結(jié)合實(shí)例，對算法進(jìn)行了詳細(xì)的闡述，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法切實(shí)可行。

關(guān)鍵詞：去霧算法；自適應(yīng)伽瑪校正；暗原色模型；對比度評估算法；環(huán)境光感知

中圖分類號：TN911.73

文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：1009-3044（2017）10-0227-03

越來越嚴(yán)重的霧霾環(huán)境給圖像傳感帶來了巨大的挑戰(zhàn)。霧霾中微粒的散射會嚴(yán)重衰減圖像的能見度，如何高效去霧是目前圖像傳感領(lǐng)域里亟待解決的問題。

圖像去霧的方法大致分為兩類：非物理模型方法和基于物理模型方法。非物理模型圖像去霧方法通常采用增強(qiáng)圖像對比度來提高圖像清晰度，其優(yōu)點(diǎn)是無需分析降低圖像質(zhì)量的原因，但該類方法去霧的效果往往不理想?；谖锢砟Ｐ偷娜レF方法，是通過含霧圖像的退化模型來實(shí)現(xiàn)圖像的復(fù)原，圖像去霧效果更為明顯，但在許多模型算法實(shí)踐中有出現(xiàn)各種問題：Tarel利用中值濾波變形來估計(jì)光照耗散，從而實(shí)現(xiàn)圖像去霧，但由于過多的參數(shù)設(shè)置會造成去霧效果不穩(wěn)定；He采用暗原色模型進(jìn)行去霧，明顯缺點(diǎn)是算法復(fù)雜度高、耗時(shí)長；Gibson利用異步維納濾波實(shí)現(xiàn)圖像的自適應(yīng)去霧，但獲得的圖像對比度較低。

結(jié)合兩類去霧算法的優(yōu)點(diǎn)，本文提出了一種基于自適應(yīng)伽瑪校正的去霧算法。首先，利用暗原色優(yōu)先模型原理構(gòu)造透射率圖，通過圖像對比度評估算法來獲取圖像的環(huán)境光系數(shù)，從而實(shí)現(xiàn)初步去霧。然后，利用自適應(yīng)伽瑪校正算法調(diào)節(jié)圖像的亮度和對比度，最大程度提高去霧圖像中事物的能見度。

1.基于自適應(yīng)伽瑪校正的去霧算法

1.1大氣散射模型

將增強(qiáng)的亮度分量和H，S色彩分量結(jié)合，轉(zhuǎn)換回RGB色彩空間，即可獲得最后的去霧圖像。圖l給出了所提算法的各步驟處理的結(jié)果。從圖1中可以看出，初步去霧圖像的亮度和對比度均較低；而最終處理結(jié)果擁有更好的亮度和對比度，圖像中事物的能見度得到了極大提高，去霧效果顯著。

2.實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析

為了更好的測試本文所提算法的性能，下文將結(jié)合文獻(xiàn)[3]、[4]、[5]所提去霧算法在主觀視覺效果、客觀評價(jià)指標(biāo)和時(shí)間復(fù)雜度等方面進(jìn)行比較。

2.1主觀視覺效果比較

圖2和圖3分別為不同程度的含霧圖像的處理結(jié)果，圖2中原圖名稱自左而右分別為：建筑，田園，森林。圖3中原圖名稱自左而右分別為：小路，草堆，郊區(qū)。

這些圖所含的霧濃度不同，導(dǎo)致圖像中事物的能見度不同。從視覺效果來看，Tarel處理結(jié)果較暗，色彩飽和度過大；He去霧后細(xì)節(jié)變得模糊，處理后圖像中仍有含有薄霧；Gibson處理結(jié)果的對比度較低。本文所提方法解決了以上問題，去霧圖像明亮，對比度高，細(xì)節(jié)突出，圖像的主觀視覺效果最好。

2.2客觀評價(jià)指標(biāo)

式中Ugde為去霧圖像的梯度平均值，Ugo為原圖像的梯度平均值。

gr數(shù)值越大說明圖像的去霧效果越好，圖像中物體細(xì)節(jié)更為清晰。

表1為各種算法所得去霧圖像的gr結(jié)果。

2.3時(shí)間復(fù)雜度

本文的實(shí)驗(yàn)平臺包括：3.3 GHz CPU、Windows 7操作系統(tǒng)、4GB內(nèi)存、Matlab 7.10。表2是各種算法對100幅大小為640x480含霧圖像的平均處理耗時(shí)結(jié)果。本文算法在該P(yáng)C上采用C++實(shí)現(xiàn)，對于大小為640x480含霧圖像的平均處理耗時(shí)為38ms，完全可以滿足實(shí)時(shí)視頻處理的需要。

3.結(jié)束語

本文提出了一種基于自適應(yīng)伽瑪校正的圖像去霧算法。首先利用暗原色優(yōu)先模型建立透射率圖，利用對比度評估算法自適應(yīng)獲取含霧圖像的環(huán)境光系數(shù)，然后利用大氣散射模型、透射率圖和環(huán)境光系數(shù)求解初步去霧圖像，最后對于初步去霧圖像進(jìn)行自適應(yīng)伽瑪校正。實(shí)驗(yàn)證明，本文所提方法具有很強(qiáng)的自適應(yīng)性，算法的時(shí)間復(fù)雜度低，去霧圖像能見度得到明顯地提高。