图像去雾霾算法的研究现状与展望

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1、图像去雾霾算法的研究现状与展望苗启广李宇楠西安电子科技大学计算机学院导出/参考文献关注分享收藏打印摘要:雾霾天气下拍摄的图像往往会因空气中的气溶胶粒子散射而降质,并因此影响后续的室外计算机视觉系统的应用。为此,研究者提出了大量方法来复原雾霾图像的质量。文中归纳总结了图像去雾霾方法的研究现状,重点研究和分析了基于图像增强和基于物理模型这两大类方法,深入探讨了其屮一些已被广泛认可的经典算法的优劣,并分析了几种雾霾天气复原图像客观评价的方法。最后,提出了图像去雾霾算法未来的几种研究思路,并展望了未来的发展趋势。关键词:图像去雾霾;图像增强;人气散射模型;暗通道;机器学习;作者简介:苗启广(1972

2、-),男,博士,教授,CCF会员,主要研究方向为智能图像处理与机器学习、高性能计算;E-mail:qgmiao@163.com;作者简介:李宇楠(1992-),博士生,主要研究方向为智能图像处理与机器学习。收稿日期:2016-10-06基金:国家自然科学基金(61472302,U1404620,61672409)ResearchStatusandProspectofImageDehazingMIAOQi-guangLIYu-nanSchoolofComputerScienceandTechnology,XidianUniversity;Abstract:Imagescapturedunder

3、hazearealwaysdegradedduetothesuspendingaerosolsinair,whichcanalsoaffecttheirapplicationsintheoutdoorcomplitervisionsystein.Thenresearchersproposedalotofalgorithmsforimagerestoration•Currentimagedehazingalgorithmswereanalyzed,includingtwocatcgoriesofimagecnhanccmcntbasedandphysicalmodelbased.Thenthe

4、advantagesanddisadvantagesofseveralhighlyappliedalgorithmswerediscussed,andsomequantityevaluationmethodswereintroduced.Finally,somepossiblestudywaysandthetrendofdevelopmentweregiven.Keyword:Imagedehazing;Imageenhancement;Atmosphericscatteringmodel;Darkchannelprior;Machinelearning;Received:2016-10-0

5、61引言近年来,雾霾天气在我国呈多发态势,并在我国东北、华北、华中、华东等广大区域持续蔓延。如图1所示,在雾霾等天气状况下,由于空气中悬浮的各种气溶胶粒子对光线造成大幅散射、折射,使得原木应当进入成像设备的景物所反射的光线沿光程而逐渐衰减;同时,直射太阳光、漫反射天光等环境光的散射又会混入成像设备,导致室外图像的质量有所下降,远景处物体的细节信息有所丢失,最终使得图像可提供的整体信息量大幅减少,并进一步影响后续的交通监控、R标跟踪等计算机视觉系统的应用。因此,通过一定的图像处理技术去除雾霾等天气的影响,有效提升图像的质量,具有广泛的应用前景和重要的社会意义。对图像去雾霾的研究最早可追溯到20

6、世纪50年代。针对遥感图像中由于云雾影响而造成的图像不清晰的问题,美国学者展开了对图像去天气影响的研究。随后,对普通成像的去雾霾研究也逐渐得到发展。目前,对图像的去雾霾工作主耍可分为基于图像增强和基于物理模型两大类。根据具体所使用方法的不同,基于图像增强的方法又可进一步分为:基于直方图均衡化、基于Retinex和基于小波变换等方法;而基于物理模型的方法又可具体分为:基于额外信息、基于图像差异、基于单幅图像等方法。具体的分类关系如图2所示。图1雾霾天气的视觉效果下载原图图2图像去雾霾方法的分类下载原图2图像去雾霾方法的分类2.1基于图像增强的方法早期的图像去雾霾方法大多依靠图像处理中的图像增强

7、来完成。由于雾霾天气图像降质问题中最突出的就是图像的亮度和对比度有所下降,因此研究者们首先想到通过直方图均衡化来解决这一问题。直方图均衡化的核心思想是将原本聚集在某个较小区间的灰度直方图加以扩展,使Z在全部灰度范围内均匀分布,以此达到提升图像对比度的目的。对于雾霾场景较为单一、没有大量景深变化的图像而言,全局直方图均衡化的方法能达到一定的增强对比度的效果,复原图像在视觉上也有所提升。然而,由于全局直方图均衡化

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