基于均值濾波和小波變換的單幅圖像去霧算法*

崔建偉 王冬青 劉金燕

（青島大學(xué)自動化學(xué)院 青島 266071）

1 引言

近年來，計算機視覺引起熱潮，在工業(yè)視覺、視頻監(jiān)控、輔助駕駛、人臉識別等方向應(yīng)用廣泛。圖像質(zhì)量是計算機視覺特征提取準(zhǔn)確性的關(guān)鍵因素［1～2］。霧霾對成像設(shè)備獲取的圖像造成各種程度的對比度降低、圖像噪聲變大、清晰度降低等質(zhì)量下降現(xiàn)象。進一步給計算機進行特征提取、目標(biāo)識別帶來阻礙［3～4］。因此，研究開發(fā)有效的去霧算法具有重大深遠的意義。

目前，國內(nèi)外學(xué)者針對霧霾天氣的研究方法按照原理不同可以分為兩類［5］：一類是基于圖像增強的去霧算法，Kim 和Stark 等［6～7］提出的局部直方圖均衡化去霧圖像特征突出，但運算復(fù)雜，易出現(xiàn)塊狀效應(yīng)。Land［8～9］提出的Retinex理論沒有考慮局部特點。另一類是基于大氣物理模型的圖像復(fù)原算法，Narasimhan 等［10］根據(jù)同一場景下不同天氣條件的兩幅或多幅圖像來估計景深信息然后恢復(fù)無霧圖像，但此方法不具有實用價值。Y.Y.Schecnner等［11～12］通過采集同一場景的多幅偏振圖像估計環(huán)境光，但偏振片對部分光線不能完全濾除，且此方法需要多幅圖像。Tan［13］等通過提高有霧圖像的局部對比度來實現(xiàn)圖像去霧，但會出現(xiàn)顏色失真和光暈現(xiàn)象。Fattal［14］等通過獨立成分分析來計算表面反射率及圖像透射率，但此算法對顏色要求較高，當(dāng)霧氣濃度大時去霧圖像易出現(xiàn)失真現(xiàn)象。He［15］通過對大量戶外清晰圖像統(tǒng)計，提出了一種暗通道理論去霧算法，結(jié)合軟摳圖優(yōu)化算法透射率，獲得了不錯的效果，但暗通道對天空區(qū)域的透射率估計不夠準(zhǔn)確且軟摳圖算法計算復(fù)雜度大。……