一種圖像增強的去霧方法與實現

武漢紡織大學電子與電氣工程學院 張葉磊

1 引言

在大霧天氣的情況下，獲取的視頻和圖像的質量會受到氣象因素的影像。因為大氣空氣中懸浮著大量的微小液滴和氣溶膠，這些介質對光的散射現象在一定程度上降低了環境的水平能見度，從而導致圖像傳感器（CCD傳感器或者CMOS傳感器）捕獲的圖像質量比較低，這很大的程度上影響了計算機后期的分析和處理，因此，去霧成為了一種具有很大應用價值的技術。

在大霧的天氣情況下，隨著物體與圖像傳感器的距離越來越大，大氣中的懸浮顆粒對光的散射現象越來越嚴重。在這個過程中主要分為兩種不同的散射：（1）物體表面的反射光在傳播到圖像傳感器的過程中受到大氣中的粒子的散射現象而產生的衰減；（2）大氣中的自然光在空氣中粒子的散射情況下而進入到圖像傳感器。這兩種散射現象造成捕獲圖像的色彩對比度和色彩飽和度降低，而且還會導致色調偏移。

針對去霧的算法，學者們做了大量研究。目前針對去霧的圖像處理算法可以分為兩大類[1]：霧天圖像增強和霧天圖像復原。霧天圖像增強算法通過增加圖像的對比度來提高圖像的細節信息，從而增強圖像的視覺效果。霧天圖像復原是通過建立霧天退化模型，反演退化模型和補償退化過程造成的失真，來獲得無霧圖像的最佳估計圖像。

本論文主要是研究霧天圖像增強算法，圖像增強算法[1]根據增強的區域不同，可以分為全局化的圖像增強算法和局域化的圖像增強算法。全局化的圖像增強算法是根據整張圖像的灰度信息來調整灰度值，在霧天情況下捕獲的圖像相對簡單，這種方法是一種高效的去霧算法。

目前典型的全局去霧圖像增強方法主要有以下幾種方法：（1）全局直方圖均衡化算法[2-3]。（2）同態濾波算法[4]。（3）小波算法[5]。（4）Retinex算法[6]。（5）曲波變換算法。（6）基于大氣調制傳遞函數增強算法[7]。本文只針對其中簡單高效的全局直方圖均衡化算法做研究與實現，該算法的主要思想是通過直方圖均衡化增加有霧圖像的灰度值的動態范圍，來提高圖像的對比度。

2 直方圖均衡化的霧天圖像增強算法

針對大霧狀態下獲取的圖片，我們采取對圖像的RGB每個通道進行直方圖均衡化。對每個通道中的不同灰度值的像素點進行處理，其中對某個灰度級比較多的像素點進行展寬處理，對某個灰度級相對比較少的像素點進行壓縮處理，通過這樣的處理可以擴展像原取值的動態范圍，提高了對比度和灰度色調的變化，使圖像更加清晰。

由上式可知，變換之后的圖像s的概率密度是均勻分布的。把r的累計分布函數作為變換函數，可以產生一幅灰度級均勻分布的圖像，這樣的處理之后，擴展了原圖像的灰度動態范圍，即可以提高圖像的對比度。

3 直方圖均衡化算法的仿真實驗

本文對提出的直方圖均衡化算法進行了實驗仿真，實現過程中采用MATLAB實現，分別對原圖像從HSV、RGB和YCbCr不同的顏色空間進行了直方圖均衡化處理。首先將原始圖像分別轉換成灰度圖像，再分別轉換成HSV和YCbCr顏色空間，然后對應的顏色空間進行直方圖均衡化，然后在用cat函數構造成三維數組，最后用imshow函數顯示圖像。

圖1 直方圖均衡化后的圖像對比

圖2 各種顏色空間對應的灰度直方圖

從圖1我們可以發現，直方圖均衡化之后的圖像相比于原始圖像，圖像質量有明顯的提高。從圖2的灰度直方圖可以很容易的解釋為什么直方圖均衡化的圖像清晰度明顯提高。這是因為經過直方圖均衡化處理之后的圖像，把原始圖像中的比較集中的灰度直方圖變成在全局灰度范圍內的均勻分布。直方圖均衡化的核心思想就是把原始圖像的直方圖的分布進行非線性拉伸變成均勻分布的直方圖，來達到提高對比度的效果。

4 結論

本文采用一種基于直方圖均衡化的霧天圖像增強的方法，分別從HSV、RGB、YCbCr顏色空間進行了分析處理，實驗證明本文采用的直方圖均衡化的方法可以有效的對霧天圖像進行增強。本方法設計簡單、處理速度較快、效果明顯，在實際應用中具有較大的使用價值。

[1]郭潘,蔡自興,謝斌等.圖像去霧技術研究綜述與展望[J].計算機應用,2010,,30(9).

[2]芮義斌,李鵬,孫錦濤,等.一種交互式圖像去霧方法[J].計算機應用,2006,26(11):2733-2735.

[3]王萍,張春,羅穎聽.一種霧天圖像對比度增強的快速算法[J].計算機應用,2006,26(1):152-154．

[4]SEOW M-J,ASARI V K.Ratio rule and homomorphic filter for enhancement of digital colour image[J].Neurocomputing,2006,69(7):954-958．

[5]RUSSO F.An image enhancement technique combining sharpening and noise reduction[J].IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement,2002,51(4):824-828．

[6]芮義斌,李鵬,孫錦濤.一種圖像去薄霧方法[J].計算機應用,2006,26(1):154-156.

[7]董濤,董慧穎.基于大氣調制傳遞函數的天氣退化圖像復原方法研究[J].沈陽理工大學學報,2006,25(5):39-42．

[8]何建東.數字圖像處理[M].西安電子科技大學出版社,2007.