基于混合对比度增强的户外图像去雾方法

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1、第27卷第5期计算机仿真2010年5月文章编号：1006—9348(2010)05—0227—04基于混合对比度增强的户外图像去雾方法翟艺书，梁媛(1．天津工程师范学院理学院，天津300222；2．浙江万里学院基础学院，浙江宁波315101)摘要：雾天拍摄的户外场景图像对比度和色彩降质严重，影响了视觉监控系统的可靠性和鲁棒性。针对雾天图像灰度动态范围较窄、对比度差的问题，为提高视觉精确性，提出一种基于混合对比度增强的户外降质图像去雾方法。在分析雾天图像特征的基础上，给出了一种全局去雾模型，然后基于遗传算法的全局搜索优势，对

2、图像进行全局优化去雾处理。根据雾天图像降质与深度密切相关的先验知识，研究了一种模糊邻域对比度增强方法，进一步实现局部细节的增强处理，并进行仿真。结果表明，提出的混合去雾方法实现简单，能够有效增强雾天降质图像的全局对比度和细节结构，较好地改善视觉效果。关键词：雾天降质图像；全局去雾模型；遗传算法；模糊对比度中图分类号：TP391．41文献标识码：ADefoggingMethodofOutdoorSceneImagesBasedonHybridContrastEnhancementZHAIYi—shu．LIANGYuan(1．

3、CollegeofScience，TianjinUniversityofTechnologyEducation，Tianjin300222，China；2．JuniorCollege，Zh~iangWanliUniversity，NingboZh~iang315101，China)ABSTRACT：Imagescapturedinfogweathersuferfrompoorcontrastandcolor，whichdrasticallydegradetherelia-bilityandstabilityofoutdoo

4、rsurveillancesystem．Accordingtotheproblemofsmallerdynamicgrayrangeandpoorercontrastforfog—degradedimages，thispaperproposedanoveldefoggingmethod，whichWasbasedontheideaofHy-bridcontrastenhancement．Firsdy，aglobalmodelfordefoggingwasproposedbyanalyzingthecharacteroffo

5、gima-ges，andthen，theglobalcontrastenhancementwasobtainedbyoptimizingtheparametersinmodel；finally，accord—ingtothepriorknowledgeofatmospericalsc~teringmodelandthecontrastexponentialdegradelaw，afuzzycontrastenhancementmethodWasproposedforfurtherlocaldetails．Experimen

6、talresultsdemonstratethattheproposedhybridmethodCanenhanceboththeglobalcontrastoftheimageandthedetailsoftheobjectsinsceneimagesandperformsbettervisalquality．KEYWORDS：Fog—degradedimage；Globaldefoggingmodel；Geneticalgorithm；Fuzzycontrast1引言理成因的角度来看，大气散射是造成雾天图像降质的本质原

7、户外视觉系统在雾天捕获的自然场景图像对比度下降因，其引起的场景图像对比度下降程度与场景点的深度呈指严重，影响了视觉系统对于图像特征的提取，从而给系统的数性增长规律。在场景深度和精确的大气条件已知时，Oak-正常监控工作带来很大的不便。因此，如何从降质图像中去ley和Tan等人基于多种假设，建立了雾天图像降质的多参除天气的影响，恢复图像的对比度，对于提高视觉系统的可数统计模型，用以实现恶劣天气下的灰度和彩色退化图像的靠性和鲁棒性具有重要的价值。复原I2J。考虑到该方法对硬件设备的要求较高，不易在实近年来，该课题已经成为图像处

8、理和计算机视觉领域的际中广泛应用，Narasimhan等人从图像辅助信息出发，分别一个研究热点。文献中对图像的去雾恢复方法主要有两种，研究了基于多幅和单幅雾天降质图像信息来获取场景的结其中一种是基于物理模型的天气退化图像复原方法。从物构和深度信息的方法，进而实现对降质场景的色度和对比度的复原。基金项目：