基于大气光鲁棒估计的无人机图像去雾方法

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1、2017年6月第43卷第6期北京航空航天大学学报JournalofBeijingUniversityofAeronauticsandAstronauticsJune2017V01．43No．6http：／／／bhxb．buaa．edu．cnjbuaa@buaa．edu．cnDOI：10．13700／j．bh．1001-5965．2016．0473基于大气光鲁棒估计的无人机图像去雾方法刘春辉1’2，齐越2，丁文锐1’8(1．北京航空航天大学无人驾驶飞行器设计研究所，北京100083；2．北京航空航天大学虚拟现实技术与系统国家重点实验室，北京1000

2、83)摘要：针对无人机(UAV)获取的图像易受雾、霾等天气影响导致图像质量降低的问题，本文提出一种基于大气光鲁棒估计的无人机图像去雾方法。首先，选取具有不同表面反照率的像素块，得到各个图像块的像素直线，利用各条像素直线与大气光共面的性质，估计得到大气光的方向；然后，利用无人机对地成像时图像各像素点的景深相似的特点，定义了图像的全局透射率，通过全局透射率和各像素直线在大气光方向上的投影计算得到大气光幅度；最后，通过对雾天图像模型进行变换得到无雾图像。为使本文方法适用于不同类型的图像，采用了自动调整图像块尺寸和条件阈值等措施来提高方法的鲁棒性。通过真

3、实无人机图像的去雾实验证明，相比现有的图像去雾方法，本文方法在去雾的视觉效果和客观评价指标上都有较大的提升。关键词：图像去雾；大气光估计；表面反照率；全局透射率；图像质量评价中图分类号：TN911．73文献标识码：A文章编号：1001．5965(2017)06—1105-07近年来，无人机(UAV)作为一种新型的航空对地观测平台在民用遥感和军事侦察等领域发挥了越来越重要的作用。然而，在雾、霾等不良天气条件下，由于大气中气溶胶的散射作用，使得大气能见度降低，严重影响了对地观测图像的质量和清晰度，使图像的基本信息特征失真受损，进而影响无人机图像的目标

4、识别、检测等后期任务。因此，在无人机对地观测领域，对获取的图像进行去雾处理有着重要的理论研究和应用价值。图像去雾方法可以分为两大类：基于图像处理的雾天图像增强方法⋯和基于物理模型的雾天图像复原方法旧1。图像增强方法不考虑图像降质的原因，能提高雾天图像对比度，突出图像细节，然而对图像信息会造成一定损失。图像复原方法针对雾天图像降质过程，建立退化物理模型，反演退化过程，进而获得无雾图像"1。基于物理模型的图像去雾方法得到的去雾效果更自然，信息损失较少，该类方法成为当前图像去雾领域研究的热点。基于物理模型的图像去雾方法首先估计大气光和透射率，然后计算得

5、到无雾图像。当前在估计介质透射率上已有大量的研究成果，而这些方法在大气光向量通常选取图像上的“最亮点”或者利用简单的规则来计算H1。然而，不准确的大气光强会导致去雾后图像色彩的失真¨-，因此如何准确估计雾天图像中的大气光越来越受到国内外研究人员的重视。其中，Narasimhan和Nayar¨1提出了一种用户交互的去雾方法，该方法需要用户选取一组颜色相同但景深不同的区域。Fattal¨。提出了一种用户辅助的方法，用户需要选收稿日期：2016-06-02；录用日期：2016-06-20；网络出版时间：2016-08-3016：22网络出版地址：WWW

6、．cnki．net／kems／detail／11．2625．V．20160830．1622．004．html基金项目：国家自然科学基金(61521091，61272348，61572054)十通讯作者：E—mail：ding@buaa．edu．cn引用格式：刘春辉，齐越，丁文锐．塞于大气光鲁棒估计的无入机图像去雾方法ⅣJ．北京航空航天大学学报，2017，43(6)：1105—1I11．LIUCH，QJY，DINGWR．Ahazeremovalmethodforunmannedae—alvehicleimagesbasedonrobustestim

7、ationofatmos-phenclightI】]．JournalofBeijingUniversityofAeronautiesandAstronautics，2017，43(6)：1105一I1I(inChinese)．1106北京航空航天大学学报取若干个不同反照率的图像块，将包含所选图像块内像素的RGB平面相交估计得到大气光强。此后，Fattal等旧。又提出了一种自动估计大气光强的方法，该方法继承了文献[7]所述的方法，通过设置选取条件自动选取不同反照率的图像块，并通过最小化透射率和表面反照率之间的相关性来估计大气光的幅度。Tan。91假

8、设图像中最亮的像素为饱和状态并依此估计大气光。在He等¨0。提出的暗通道方法中，大气光从最亮区域的像素同时也是暗通道中较亮区域的像素估计