一种改进的暗原色单幅图像去雾方法

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1、第２５卷第５期四川理工学院学报（自然科学版）Ｖｏｌ２５Ｎｏ５２０１２年１０月ＪｏｕｒｎａｌｏｆＳｉｃｈｕａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅ＆Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ（ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＥｄｉｔｉｏｎ）Ｏｃｔ２０１２文章编号：１６７３１５４９（２０１２）０５００６２０４ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１６７３１５４９．２０１２．０５．０１６一种改进的暗原色单幅图像去雾方法陈瑶，孙兴波，黄祥，张闯（四川理工学院自动化与电子信息工程学院，四川自贡６４３０００）摘要：暗原色先验方法可以较好地处理单幅图像去雾，但对理图像中的灰白区域处理效果不好。

2、通过分析暗原色先验原理，得出了暗通道图像和雾的透射分布率以及雾的浓度系数的关系，提出了一种结合峰值信噪比和暗原色优先法则的去雾方法。由实验结果分析，该方法能够更清晰的表现去雾后图像的细节，并且一定程度上克服了原方法在处理图像中灰白区域效果不佳的弱点。关键词：峰值信噪比；去雾；暗原色先验；透射分布率中图分类号：ＴＰ３９１文献标志码：Ａ性要求高的场合。文献［５］中根据雾化图像直方图的特引言点结合Ｒｅｔｉｎｅｘ理论，采用Ｒｅｔｉｎｅｘ多尺度（ＭＳＲ）和正态雨雾天气条件常常会导致户外监控设备拍摄的图截取拉伸的方法对雾化图像进行处理，该方法对薄雾的像质量退化，主要表现为对能见度低、

3、颜色暗淡和比度处理取得了较好的效果，然而，ＭＳＲ算法需要对多个尺差，等。这样将严重影响交通导航和对图像中目标的识度的处理结果进行加权平均，并且涉及大量卷积运算，别和提取，大大降低户外监控设备的性能。因此，对雨、使得整个过程比较耗时。文献［６］中通过确定雾天图像雾等恶劣天气条件下拍摄出来的图像进行恢复是一项的阈值函数并结合小波变换的思想来增强雾化图像，由具有重要意义的研究课题。于该方法需要人为判断天空区域是否需要处理，这样操目前，对图像去雾的研究可以主要分为两类：基于作起来比较复杂，并且对天空分割时采用高斯滤波的方图像增强的去雾方法和基于图像退化物理模型的去雾法也会使灰度信

4、息的丢失。基于图像退化物理模型的方法。前者主要是主观的处理，而后者主要是通过使用去雾方法主要是以大气调制函数为基础的，如文献［７］退化现象的先验知识来试图重建一幅因天气而退化的中提到的应用大气调制传递函数来复原天气退化图像，图像。典型的图像增强类去雾算法有直方图均衡化的但是这些方法需要众多的先验知识，如：时间权值、温方法、Ｒｅｔｉｎｅｘ理论的方法、以及结合小波变换理论的方度、相对湿度、风速、大气散射和吸收系数等，这些数据［１３］法。直方图均衡化的方法算法简单，能够一定程度通常难以准确获取，造成误差来源的增加。文献［８］应上提高雾化图像的对比度，但是，该方法也会造成灰度用

5、暗通道优先的方法从雾化图像中求取透射分布率，该级的损失，并且对于对比度很低、深度信息变化多样的方法能够得到很好的去雾效果，但是对于处理图像中灰雾化图像，这种方法就显得无能为力了。为此，詹翔等白区域的效果不佳。人通过计算图像的局部标准差来判断图像局部的增强针对上述问题，本文在暗原色优先的统计规律基础程度，再进行灰度级拉伸对雾化图像进行局部方差的对上，通过设定雾化图像雾的浓度系数初始值，再根据给［４］比度增强，但是该方法在计算图像局部方差时，是通定的步长增大雾的浓度系数来获得一组去雾后的图像，过选定适当大小的滑动窗口，而滑动窗口大小的确定需然后结合去雾前后图像的峰值信噪比（Ｐ

6、ＳＮＲ）来求取雾要根据图像雾化的程度来人工确定，因此无法满足实时的透射分布率，从而更准确的估计出雾的浓度，最后由收稿日期：２０１２０５０９基金项目：四川省教育厅青年基金项目（０８ＺＣ００２９）；四川省自贡市科学技术研究项目（０８Ｃ０１）；人工智能四川省高校重点项目（２０１１ＲＹ００８）作者简介：陈瑶（１９８７），男，湖北武汉人，硕士生，主要从事图像处理方面的研究，（Ｅｍａｉｌ）２７３５９７５５２＠ｑｑ．ｃｏｍ第２５卷第５期陈瑶等：一种改进的暗原色单幅图像去雾方法６３雾化图像的物理模型得到更清晰的复原图像。合公式（６）、（７）、和（１）即可得到一组去雾后的图像Ｊ（ｘ

7、），然后由公式（４）得到一组去雾前后图像Ｉ（ｘ）和１暗原色优先的原理Ｊ（ｘ）的峰值信噪比ＰＳＮＲ，在增大ω的过程中，如果峰暗原色优先的方法将去雾后图像描述为：值信噪比增长小于００１或者开始下降，则停止增加ω，Ｉ（ｘ）＝Ｊ（ｘ）ｔ（ｘ）＋Ａ（１－ｔ（ｘ））（１）而此时的ω即可认为该雾化图像的雾的最佳浓度，输出式中，Ｉ（ｘ）是雾化的图像；ｔ（ｘ）是天空中雾的透射分布由估计的最佳雾浓度ω对应的去雾后的图像。最后，计率；Ａ为天空的亮度值，可以通过暗通道图像求取；Ｊ（ｘ）算本文算法与文献［９］的去雾后图像的平均梯度，比较是去雾后的图像