淺述基于暗通道和伽馬變換的圖像增強(qiáng)

梁徽 喬水 翟鵬剛 王洋洋 于宏杰

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1 圖像成像模型

光的傳播受到介質(zhì)的吸收和散射影響，引起光的能量功率損失和光路的方向改變。Jaffe-McGlamery提出了成像模型理論，圖像Iλ(x)表示為三個分量的線性疊加：①后向散射分量Bλ，非目標(biāo)物體散射引起的光照強(qiáng)度；②直接衰減分量Dλ，由目標(biāo)物體發(fā)出散射光照強(qiáng)度；③前向散射分量Fλ，由目標(biāo)物體反射光到達(dá)攝像機(jī)之前，小角度散射引起的光照強(qiáng)度[1]。可表示為：

其中，λ為圖像的三通道，Iλ(x)表示觀測到的圖像。背景光Bλ是由入射光經(jīng)過分布的懸浮粒子多次散射引起，與環(huán)境中的介質(zhì)有關(guān)。經(jīng)過整理成像模型為：

利用成像模型來估計(jì)光的透射率和大氣光照值。

2 估計(jì)光的透射率值和大氣光照值

He 等人提出了暗通道先驗(yàn)去霧算法，大多數(shù)非天空區(qū)域中圖像的RGB三通道中，總存在某一個通道的灰度值很低，幾乎趨向于0。

成像模型公式變換如下：

其中，暗通道先驗(yàn)理論知：Idark(x)=0，在暗通道下光的透射率(x)表示為：

大氣光照Aλ通常假定為圖像中亮度值最高的像素強(qiáng)度。然而，這種假定會由于物體自身發(fā)光產(chǎn)生錯誤結(jié)果。因此，通過計(jì)算局部區(qū)域x的最小值，來求解背景光對應(yīng)的最亮像素值，z作為整個圖像的背景光。利用估計(jì)的值作為自適應(yīng)補(bǔ)償系數(shù)，對圖像的顏色進(jìn)行校正[2]。

3 圖像顏色校正

透射率是紅色光衰減重要因素，隨著傳播距離的增加,紅色強(qiáng)度迅速衰減。針對圖像像素值低的通道，通過補(bǔ)償系數(shù)提高通道像素值，實(shí)現(xiàn)圖像顏色校正。

由公式提取最亮像素點(diǎn)的前 0.1%，并記錄其坐標(biāo)，由坐標(biāo)找到原圖像的像素點(diǎn)，將各像素通道值累加得到 Sum_ r 、Sum_ g與Sum_b。大氣光照均值公式如下：

其中，N為原圖像Iλ(x, y)的總像素點(diǎn)個數(shù)的前0.1%，Ar、Ag與Ab為三通道大氣光照均值。

由物體顏色感知空間處理模型啟發(fā)，一幅圖像三個顏色分量的平均值趨于128。對原圖像顏色通道進(jìn)行調(diào)節(jié)，通過公式將圖像顏色分量調(diào)節(jié)到128，實(shí)現(xiàn)圖像顏色校正。顏色校正方法采用分段線性變換將圖像的像素均值拉伸到128。原方法需手動調(diào)節(jié)參數(shù)，不具有魯棒性，同時，針對低像素圖像通道，進(jìn)行像素補(bǔ)償導(dǎo)致圖像補(bǔ)償過度，引起圖像色偏，產(chǎn)生過度增強(qiáng)的結(jié)果。最后，該算法用通道的最大、最小與均值做增強(qiáng)處理，會由于圖像自身的偏色，影響后面求解的值，導(dǎo)致圖像顏色校正失敗。本文做出如下改進(jìn)，自適應(yīng)補(bǔ)償圖像的最大、最小與均值像素值，改進(jìn)顏色校正公式，

4 結(jié)束語

針對圖像顏色失真的特點(diǎn)，利用暗通道先驗(yàn)估計(jì)圖像顏色通道的透射率和大氣光照值，線性加權(quán)處理后作為自適應(yīng)補(bǔ)償參數(shù)，對圖像進(jìn)行顏色校正調(diào)節(jié)，再將 RGB 空間圖像轉(zhuǎn)化到HSV 顏色空間模型，最后利用伽馬變換對亮度 V 通道自適應(yīng)調(diào)節(jié)，提高圖像的對比度。通過實(shí)驗(yàn)的定性定量分析表明，所提算法針對圖像數(shù)據(jù)集(RUIE)進(jìn)行圖像增強(qiáng)，顯著提高圖像的視覺質(zhì)量，與其他算法進(jìn)行比較，顯示出了更好的性能。由于本文只針對自然環(huán)境下的圖像進(jìn)行增強(qiáng)處理，在今后的工作中嘗試進(jìn)行人工光源下的圖像增強(qiáng)。