摘要：無人機(jī)獲取的影像出現(xiàn)不均勻霧，使得傳統(tǒng)算法的去霧結(jié)果出現(xiàn)細(xì)節(jié)丟失、色彩失真等問題，很大程度上限制了影像的應(yīng)用價值。針對該問題，本文提出一種改進(jìn)透射率的無人機(jī)影像去除不均勻霧算法。首先，結(jié)合顏色衰減模型和大氣散射模型計算透射率，通過改進(jìn)引導(dǎo)濾波細(xì)化透射率；其次，加強(qiáng)圖像邊緣信息；最后，對去霧后的影像進(jìn)行增強(qiáng)處理，提高圖像的清晰度和對比度。實驗結(jié)果表明，本文提出的算法對去除不均勻霧取得了較好的效果。計算同幅影像有霧區(qū)域和無霧區(qū)域的透射率，來去除無人機(jī)影像不均勻霧的方法，不僅可以推動去霧算法的理論發(fā)展，也可以促進(jìn)無人機(jī)應(yīng)用于霧天的災(zāi)害快速監(jiān)測和救援。

關(guān)鍵詞：無人機(jī)影像；不均勻霧；透射率；混合先驗；引導(dǎo)濾波

中圖分類號：TP751；P237文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A無人機(jī)航拍影像可以及時獲取地質(zhì)災(zāi)害體相關(guān)空間信息與地貌特征［1］，在快速評估災(zāi)情、搜救救援、監(jiān)測預(yù)警以及災(zāi)后重建評估中發(fā)揮重要作用?；碌壬降貫?zāi)害發(fā)生時，往往伴隨著大霧等不良天氣，因霧天的影響，無人機(jī)拍攝的影像會出現(xiàn)模糊、不清晰的情況［2］，影響觀測和分析的準(zhǔn)確性。因此，無人機(jī)影像去霧處理具有重要研究價值。圖像去霧主要是基于圖像復(fù)原和基于圖像增強(qiáng)的去霧方法。

基于圖像復(fù)原的去霧方法的目的是分析大氣散射模型、探究圖像退化的本質(zhì)原因。例如TAN［3］利用無霧圖像的對比度來驗證大氣光與景深的關(guān)系，實驗結(jié)果表明，雖然改善了圖像視覺效果，但是去霧后的圖像顏色過于飽和［4］；HE等［5］利用暗通道計算大氣光值和透射率，結(jié)果表明當(dāng)影像出現(xiàn)不均勻霧時，處理結(jié)果嚴(yán)重失真［6］；ZHU等［7］研究發(fā)現(xiàn)亮度、飽和度之間存在一定關(guān)系，并建立與場景深度有關(guān)的線性模型進(jìn)行去霧，但去霧后的圖像顏色過于飽和，恢復(fù)的圖像仍有殘留的霧［8］。

基于圖像增強(qiáng)的去霧算法是針對圖像中像素點的灰度值進(jìn)行運算，通過增強(qiáng)原始有霧圖像的對比度、飽和度［9］等參數(shù)，達(dá)到去霧效果。常用的圖像增強(qiáng)的去霧方法有Retinex算法［10］、直方圖均衡化法［11］等。例如：曲藝［12］改進(jìn)了直方圖均衡化的移動模板，但是去霧結(jié)果還是會出現(xiàn)失真現(xiàn)象；許鳳麟等［13］改進(jìn)引導(dǎo)濾波的加權(quán)值并結(jié)合Retinex算法，加強(qiáng)了圖像的對比度，但去霧后圖像的紋理細(xì)節(jié)不夠清晰。

目前，去霧算法均可實現(xiàn)較好的效果，但是當(dāng)?shù)貐^(qū)出現(xiàn)不均勻霧，傳統(tǒng)的去霧算法會導(dǎo)致去霧結(jié)果的部分區(qū)域過度增強(qiáng)，因此，研究如何去除無人機(jī)影像中的不均勻霧、提高圖像的質(zhì)量和清晰度具有重要的價值。針對上述問題，本文提出一種去除無人機(jī)影像不均勻霧的去霧算法。首先，利用自適應(yīng)窗口優(yōu)化暗通道，對圖像的大氣光值進(jìn)行估計和修正；其次，利用暗通道模型和顏色衰減模型求大氣透射率，優(yōu)化引導(dǎo)濾波，使透射率更加精確，復(fù)原出效果更佳的去霧圖像；最后，調(diào)整去霧結(jié)果的亮度，提高影像的細(xì)節(jié)和對比度。通過實驗對比，本文算法能夠改善不均勻霧對圖像質(zhì)量的不利影響，提高無人機(jī)影像的應(yīng)用價值。

1圖像去霧的先驗?zāi)Ｐ?/p>

1.1大氣散射模型

1.2暗通道先驗?zāi)Ｐ?/p>

1.3顏色衰減先驗?zāi)Ｐ?/p>

2一種優(yōu)化透射率的去霧算法

2.1自適應(yīng)濾波窗口的暗通道研究

2.2大氣光值的修正

2.3基于先驗知識模型的透射率優(yōu)化

2.4引導(dǎo)濾波改進(jìn)

2.5圖像復(fù)原

3.1主觀評價

3.2客觀評價

3.2.1峰值信噪比（PSNR）

3.2.2信息熵（IE）

3.2.3平均梯度（AG）

4結(jié)論

本文針對去除影像的不均勻霧問題，提出一種優(yōu)化透射率的去霧算法。通過計算影像中有霧區(qū)域和無霧區(qū)域的透射率，實現(xiàn)了區(qū)域性均勻地去霧處理，解決了傳統(tǒng)算法導(dǎo)致去霧的結(jié)果出現(xiàn)明暗不一致的問題。實驗證明，經(jīng)過該算法處理后，影像信息熵、峰值噪聲比和平均梯度均有顯著增加，同時影像的清晰度和對比度也得到了提升。去除不均勻霧不僅可以提高影像的清晰度和對比度，而且有助于改善無人機(jī)影像的視覺質(zhì)量。這一優(yōu)化后的影像為后續(xù)目標(biāo)檢測、地物識別等應(yīng)用提供了更可靠的輸入數(shù)據(jù)。盡管算法在實驗中表現(xiàn)良好，但為適應(yīng)不同場景，仍需進(jìn)一步優(yōu)化算法參數(shù)，后續(xù)將融合深度學(xué)習(xí)的圖像去霧模型，提升算法的自適應(yīng)性和泛化性能。參考文獻(xiàn)：

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（責(zé)任編輯：曾晶）

Research on a UAV Image Defogging Algorithm

with Optimized Transmittance

DING Zitian XI Wenfei SHI Zhengtao QIAN Tanghui

（1.Faculty of Geography， Yunnan Normal University， Kunming 650500， China;

2.Yunnan Key Laboratory of Plateau Geographical Processes amp; Environmental Changes， Kunming 650500， China）Abstract： The inhomogeneous fog in the images obtained by unmanned aerial vehicle（UAV） causes problems such as loss of detail and color distortion in the dehazing results of traditional algorithms， which greatly limits the application value of images. In order to address this problem， this paper proposes an inhomogeneous fog algorithm for UAV image defogging with improved transmittance. Firstly， the transmittance is calculated by combining the color attenuation model and the atmospheric scattering model， and then the transmittance is refined by improving the guided filtering， which in turn enhances the image edge information. Finally， the image after defogging is enhanced to improve the clarity and contrast of the image. The experimental results show that the algorithm proposed in this paper performs well in removing inhomogeneous fog. The method of removing inhomogeneous fog from UAV images by calculating the transmittance of foggy and fog-free regions of the same image not only promotes the theoretical development of de-fogging algorithms， but also facilitates the application of UAVs to the situation of rapid monitoring and rescue of disasters in foggy days.

Key words： UAV imager; inhomogeneous fog; transmittance; mixing prior; guided filtering