王瑩

摘要：由于大氣光的散射，霧霾等天氣條件衛(wèi)星傳感器下拍攝的影像可能會(huì)導(dǎo)致出現(xiàn)部分景物模糊、色彩暗淡和退化、使得圖像信息嚴(yán)重大量減少，從而對(duì)影像信息源的獲取和影像處理工作帶來困難。所有必要設(shè)計(jì)并研究消除霧霾的算法，以此來增強(qiáng)遙感影像。使用直方圖均衡化及其改進(jìn)算法、單尺度及多尺度的Retinex算法、小波變換以及暗原色先驗(yàn)規(guī)律等算法，開發(fā)設(shè)計(jì)遙感影像霧霾去除系統(tǒng)進(jìn)行可視化去霧操作。該系統(tǒng)能讀入遙感影像，使用戶可以交互式地設(shè)置去霧參數(shù)，系統(tǒng)及時(shí)計(jì)算增強(qiáng)后影像的平均梯度、信息熵、方差值等定量評(píng)價(jià)參數(shù)，協(xié)助用戶選擇適當(dāng)?shù)娜レF算法。使用不同衛(wèi)星的不同傳感器拍攝獲得的遙感影像測(cè)試系統(tǒng)，在測(cè)試的時(shí)候，通過實(shí)驗(yàn)在不同的參數(shù)和算法下對(duì)影像進(jìn)行去霧霾處理，尋找合適的參數(shù)和算法達(dá)到最佳去霧效果，結(jié)果表明軟件能夠?qū)崿F(xiàn)預(yù)期目的。

關(guān)鍵詞：圖像去霧;暗原色先驗(yàn);去霧系統(tǒng);遙感影像

1?? 緒論

近年來，空氣質(zhì)量已經(jīng)嚴(yán)重出現(xiàn)惡化，并且經(jīng)常還會(huì)發(fā)生諸如霧霾煙霧之類的惡劣天氣。霧霾天氣的影響使“透過光”的強(qiáng)度有所減弱，導(dǎo)致自動(dòng)光學(xué)圖像傳感器實(shí)時(shí)接收檢測(cè)到的動(dòng)態(tài)光源強(qiáng)度發(fā)生了較大變化，從而直接導(dǎo)致圖像對(duì)比度有所降低，動(dòng)態(tài)范圍有所縮小，圖像特征變得模糊不清，清晰度不夠，細(xì)節(jié)上的信息特征變得不明顯，覆蓋和模糊許多物象特征，信息的準(zhǔn)確可辨識(shí)度在較大程度上受到降低。同時(shí)，色彩保真準(zhǔn)確度明顯降低，發(fā)生嚴(yán)重的色彩亮度偏移和圖像失真，并且不能及時(shí)獲得能夠使人感到滿意的整體視覺效果，因?yàn)獒槍?duì)各類遙感影像霧霾去除算法并不具有普適性，針對(duì)不同含霧霾遙感影像的特定算法的各類參數(shù)也需要根據(jù)遙感影像含霧量進(jìn)行調(diào)整設(shè)置，預(yù)期所想要達(dá)到的去霧效果也需要各類影像利用定量評(píng)價(jià)進(jìn)行參照，因此，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)可視化的，交互式的方式的遙感影像霧霾去除系統(tǒng)是有著現(xiàn)實(shí)理論意義的迫切需要，是保證戶外成像系統(tǒng)能夠在惡劣天氣下進(jìn)行穩(wěn)定和可靠的工作。

2?? 研究方法

2.1???? 去霧算法原理

2.1.1? 直方圖均衡化

（1） 選取一幅圖像，列出其灰度級(jí)，統(tǒng)計(jì)像素個(gè)數(shù)，計(jì)算原始圖像灰度直方圖;

（2） 計(jì)算累計(jì)直方圖;（3）統(tǒng)計(jì)灰度級(jí)，求出新的直方圖。

2.1.2有限對(duì)比度直方圖均衡化

按需求將輸入的圖像分為多個(gè)相關(guān)區(qū)域，然后逐個(gè)對(duì)每個(gè)區(qū)域進(jìn)行直方圖匹配，通過綜合計(jì)算得出局部直方圖，用對(duì)比度限制對(duì)每個(gè)小區(qū)域進(jìn)行重新分布亮度，局部細(xì)節(jié)得到增強(qiáng)，相鄰的區(qū)域使用雙線性內(nèi)插法進(jìn)行拼接組合起來，得到優(yōu)化處理后的圖像。有限對(duì)比度直方圖均衡化的局部直方圖由相關(guān)區(qū)域內(nèi)的直方圖和相關(guān)區(qū)域外的直方圖組成。

2.1.3? 單尺度Retinex

Retinex理論基于顏色恒常性，認(rèn)為一物體在不同的光照條件下呈現(xiàn)出相同的顏色，即物體在圖像中所反映的顏色是由物體本身固有的反射特性決定的。

2.1.4? 多尺度Retinex

多尺度Retinex不僅可以使圖像保持鮮艷的色彩，還可以準(zhǔn)確凸顯整個(gè)圖像中黑暗區(qū)域的全部信息。多尺度Retinex的本質(zhì)上就是對(duì)單尺度Retinex在不同尺度上進(jìn)行加權(quán)平均，對(duì)不同尺度的處理結(jié)果求取平均值，實(shí)現(xiàn)高度顏色增強(qiáng)和色彩保真，使處理后的圖像更加客觀化和自然。

2.1.5? 小波變換

小波變換作為在圖像處理和工程學(xué)科里一個(gè)快速發(fā)展的領(lǐng)域，它具有很好的多尺度分析能力和時(shí)域性局部特征，對(duì)信號(hào)可以在多分辨率上進(jìn)行分析，所以在圖像去霧領(lǐng)域應(yīng)用廣泛。利用小波變換對(duì)影像進(jìn)行去霧增強(qiáng)，首先通過小波變換將原始影像進(jìn)行小波分解，得到表示原始影像不同頻率特征的系數(shù)矩陣，使原影像中，隨著不同尺度的分離不同的細(xì)節(jié)特征也分離。然后對(duì)不同尺度小波分量采用一定的變換函數(shù)進(jìn)行不同的處理，最后進(jìn)行小波重構(gòu)，這一步也叫小波合成或逆小波變換。由于在RGB空間進(jìn)行線性拉伸，Retinex算法處理，往往會(huì)使得處理后的影像產(chǎn)生失真問題。所以要進(jìn)行RGB和HSI的空間轉(zhuǎn)換。

2.2???? 質(zhì)量評(píng)價(jià)

本設(shè)計(jì)主要采用客觀質(zhì)量評(píng)價(jià)方法對(duì)遙感影像霧霾去前后進(jìn)行評(píng)價(jià)。

3主要研究?jī)?nèi)容及分析

6種去霧算法供用戶自由選擇，結(jié)合去霧后的影像的質(zhì)量評(píng)價(jià)，可以獲得最優(yōu)的去霧影像。系統(tǒng)是基于Qt平臺(tái)和Matlab編譯的庫文件設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)的，在參數(shù)設(shè)置方面可以調(diào)整小波變換算法的模板大小和寬度系數(shù)，Retinex算法的尺度常量和暗原色先驗(yàn)規(guī)律的乘積因子、濾波參數(shù)。滿足用戶對(duì)去霧后圖像的對(duì)比需求，并設(shè)計(jì)較為美觀的界面。

3.1???? 需求分析

在生活中，計(jì)算機(jī)性能逐步得到提高，價(jià)格在不斷地下降，人們用計(jì)算機(jī)工作也越來越普遍，但是，由于環(huán)境的污染，嚴(yán)重影響了對(duì)影像后續(xù)處理和應(yīng)用價(jià)值，所以為了滿足系統(tǒng)實(shí)時(shí)性需求，使在霧天環(huán)境下也能獲取拍影像信息。設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)去霧系統(tǒng)快速地對(duì)霧天拍攝的影像去霧處理，復(fù)原影像質(zhì)量信息是必要的，遙感影像霧霾去除系統(tǒng)的需求分析從業(yè)務(wù)需求、功能性需求、性能需求三個(gè)方面進(jìn)行描述。

3.2???? 模塊功能分析

3.2.1? 圖像讀取與保存模塊

打開功能模塊能讓用戶在電腦上選擇要進(jìn)行去霧的原始遙感影像，由ENVI導(dǎo)出的真彩色tif格式遙感影像。保存功能模塊是將處理好的影像保存到自己的電腦上。

3.2.2? 工具模塊

在主窗體的基礎(chǔ)上創(chuàng)建了一個(gè)名為dialog窗體，該窗體可以設(shè)置小波變換參數(shù)，Retinex尺度常量，暗原色先驗(yàn)規(guī)律濾波參數(shù)，乘積因子。

3.2.3? 去霧方法模塊

去霧模塊集成了6種去霧方法：直方圖均衡化、有限對(duì)比度直方圖均衡化、小波變換、單尺度Retinex、多尺度Retinex和暗原色先驗(yàn)規(guī)律方法。

3.2.4? 定量分析模塊

為了實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比的方便，從平均梯度（AV）、信息熵（E）、方差函數(shù)（VARIANCE）和去霧效果五個(gè)方面比較各種算法的優(yōu)劣性，通過表格的形式展現(xiàn)。將對(duì)處理后的圖像進(jìn)行評(píng)價(jià)，各個(gè)按鈕顯示不同算法去霧后的定量評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)。

3.2.5? 圖片瀏覽模塊

雙擊輸入label或輸出label，將彈出一個(gè)圖片預(yù)覽窗體，該窗體是基于主窗體建立的imageviewer窗體，該窗體可以實(shí)現(xiàn)圖片的放大縮小和打印功能。

3.3???? 開發(fā)平臺(tái)

相對(duì)于其他開發(fā)編程設(shè)計(jì)的框架，windows上有Matlab、MFC和Qt，相對(duì)于Matlab而言，QT采用C++語言進(jìn)行開發(fā)，其繪制界面簡(jiǎn)單方便且美觀，具有很好的移植性，因此去霧系統(tǒng)利用Qt5.9.9作為開發(fā)框架，調(diào)用Matlab生成的庫文件，在安裝有windows1064位系統(tǒng)上進(jìn)行設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)。

4結(jié)果與分析

綜合以上對(duì)6種去霧算法的主觀和客觀評(píng)價(jià)，直方圖均衡化去霧霾后圖像信息最豐富，多尺度Retinex算法去霧霾后圖像細(xì)節(jié)最清晰，多尺度Retinex算法的綜合處理效果最好，處理后的圖像不僅具有豐富的細(xì)節(jié)信息，而且清晰度也較高，色彩與原圖較為接近;為了達(dá)到遙感影像最好的去霧效果，將對(duì)小波變換算法、Retinex算法、暗原色先驗(yàn)規(guī)律的參數(shù)進(jìn)行選擇和調(diào)試，得到基于原始遙感影像的新一組定量評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)如表3.3，以及利用這四種算法的調(diào)試參數(shù)獲得的新一組去霧后的遙感影像。這里將把各個(gè)算法參數(shù)設(shè)置的具體數(shù)值展示出來。