遥感图像去雾算法研究

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1、航天返回与遥感第3l卷第6期46SPACECRAFFRECOVERY&REM(yrESENSING2010年12月遥感图像去雾算法研究石文轩李婕(武汉大学电子信息学院，武汉430079)摘要针对现有的去雾算法对彩色图像处理后会出现色彩畸变的问题，提出了基于Retinex算法和色度比的去雾算法，该算法在用Retinex算法进行图像恢复的过程中引入了原图像的色彩信息，改善了处理后的图像的色彩。关键词图像增强色度比遥感‘中图分类号：TP751文献标识码：A文章编号：1009—8518{2010}06—0046—06ResearchonAlgorithmsinDef

2、ogofRemoteSensingImage(Schoolofelectronicinformation，WuhanUniversity，Wuhan430079，China)AbstractThispaperproposecladefog",algorithmbasedonRetinexandchromaticityratio．ThealgorithmaVerco础thecolordistortion．ThechromaticityoftheoriginaliIllageWaSaddedintotheimagewhentheimagew聃reco、rered

3、byRetinex．Itimpmvedthecoloreffectoftheprocessedimage．KeywordsIr】[1ageenhancementChrominaceratioRemoteseming1引言图像去雾是一个非常具有挑战性的研究课题，因为在缺少深度信息的情况下，对单张含雾图像进行恢复是一个约束不足的恢复问题。大多去雾方法采用对图像附加限制，增加辅助数据或使用多幅图的方式对图像进行去雾。在有雾的遥感图像中景物细节信息依稀可见，图像去雾的目的便是消除图像中的雾对景物的影响，还原景物的本来面目。对比度增强法是通常使用的去雾操作方法之一，该

4、方法可以通过灰度调整技术实现，但是这种方法仅取决于像素的灰度值，而忽视了图像中各物体之间的空间关系。对比度增强法包括线性匹配、直方图拉伸、直方图均衡以及伽马校正等，这些方法在一般的图像处理软件中都可以实现。LamonD]提出了一种更为成熟的色调重建方法，该方法可以用来渲染具有高动态范围的图像。在通常的场景中，雾的厚度在图像的不同位置是有区别的，因此，雾对每个像素的影响也不尽相同。由于以上方法对整幅图像不同位置的处理方式是一样的，并没有考虑图像中局部雾的厚度不一的情况，因此，上述方法具有一定的局限性。图像中的雾会造成的影响既包括加性影响也包括乘性影响，加性噪声

5、为光学系统的背景噪声，而乘性噪声是由于系统的信道不理想造成的。如果不能处理好加性噪声影响，噪声就会在信道中产生正反馈放大，从而增大图像中乘性噪声影响的程度。仅使用Retinex算法就可以有效地去除图像中的雾，使雾中的景物清晰展现，但去雾后的图像色彩偏灰，使原图中的彩色信息大量损失。本课题提出了一种基于Retinex算法和色度比的去雾算法，引入了原图中的收稿日期：2010—07—02第6期石文轩等：遥感图像去雾算法研究47色彩信息，能在去雾的同时，保留图像的色彩。2Retinex算法由Land提出的Retinex思想[2-4]认为颜色的恒常性不会受到周围照明环

6、境的影响，仅与人眼的视觉系统和目标物体表面的反射性质有关。Retinex模型主要是将理想图像分解为入射光和物体的反射系数2部分，可由式(1)表示。L=，·尺(1)式中￡是捕获的图像；，是入射光分量，直接决定了一幅图像能达到的动态范围；R反映了物体表面的材质对光的反射性质。采用Retinex理论的目的就是从捕获的图像￡中恢复出尺，也就是要从图像中滤除入射光部分得到物体本身的面貌。基于中心／包围的Retinex算法是近年来的研究热点，主要包括单尺度Retinex算法和多尺度Retinex算法。2．1单尺度Retinex算法单尺度Retinex算法(SindeSc

7、aleRetinex，sSR)是建立在光照一反射模型的基础上的。人眼对物体的亮度感觉取决于环境光的照明和物体表面材质对照明光的反射2部分，可表示为￡(髫，y)=，(戈，Y)·R(菇，Y)式中￡(菇，，，)表示图像中坐标位置为(髫，y)的像素的亮度值；，(搿，，，)为该点的照明强度函数；R(髫，y)为反射函数。第Z(Z=1，2，3)个颜色通道的光强值厶是照明强度五与反射强度而的乘积，对于图像中第并行第Y列的像素，其Z通道的亮度值可表示为：Lt(髫，y)=五(戈，Y)·RI(舅，Y)由于亮度的对数形式更接近人眼的感知能力，并且采用对数形式可以将复杂的乘法运算变成

8、简单的加法运算，因此，可以将上式等号两边取自然对数，