一种有雾天气图像景物影像的清晰化方法

值所在的区域对 应 的 是 天 空 区 域 的 灰 度 变 化 范 围 &
) +原图像 ,
的灰度直方图 ) +图 ( ) + * ,
图 ( 雾天城市图像及其灰度直方图
’ . 最佳近似正态分布的搜索算法 首先 # 从右向左扫描图像的灰度直方图 ) 图 /中 的 实 线 曲 线+ 将所找到的最高峰值点记为) # # 0 1, 2 已该点的横 坐 标 ) 即灰度级数+ 作为初始正态 + # 3 1, 2 分 布的灰度均值 4 即4 则根据任意给定的 ) 50 + # 1, 2 标准差 6 即可得到如下一个正态分布 75 3 8 1, 2
9 ) 0 94 + / 6
/ /
代入式 ) 即 ) ( +任意给定一个偏小的方差 6 # ( + = 得 到 初 始 的 正 态 分 布 7 #同 时 计 算
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: 5
;
7 ) 0 # 6 +9 3 ) 0 +&
0 5=
代入式) 计算新的正态分布 ) / +6 56 F> # ( + = 6
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基金项目 国家教育部科学技术重点研究项目 > = $ " " " ? @ 万方数据 收稿日期 = 改回日期 = # $ $ ? A $ " A " ? B # $ $ ? A $ C A " D
估计深度信息 ; 显然它对图像采集的要求过于苛刻 F
第 (期
祝
培等 E 一种有雾天气图像景物影像的清晰化方法
雾 天 时; 大气最显著的特征就是能见度大幅度 降低; 其对 各 行 各 业 均 有 不 同 程 度 影 响 ; 其 中; 航空 和 高 速公路受雾 天 影 响 最 严 重 ; 比如当能见度过低 时; 机场就会取消航班 ; 高速公路会封锁 F 除此之外 ; 其 他 的海运 1 陆运 以 及 内 河 交 通 运 输 也 将 受 到 不 同 程 度 的波及 ; 并可 能 造 成 交 通 事 故 的 发 生 和 运 输 速 度的降低等 F 另外 ; 户外监测系统也往往无法在恶劣
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’ 天空与其他景物的分离
由 于 雾 对 光 线 有 较 强 的 散 射 作 用# 因此天空区 域的灰度值比较 高 # 虽然整个天空区域灰度值不是 如图 ( 所示 # 在雾天下 # 图像的灰度直方图中 # 灰 ) + * 度值较大的地方均有一个比较陡峭的峰 & 与这个峰 考虑到一幅图像中天空部分的深度可近似认为是相 同的 # 因此其灰度值的分布应该满足正态分布 &
K LM NO P QR S Q O T L Q U U VQ W X Y Z[ Y T\ Y P
;] ;‘. A ;b ] ^_ H 1 6 ^_ ^’ * 0 I< a ( 1 /6 * 0 . ^+ *
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虽然可使图像的每一个区域的对比度都能得
恒定的常值 # 但是其灰度都在一定的变化范围之内 #
到 很 大的改善 # 但是同时这种方法也将灰度变化缓 慢的区域 # 如天空等区域也进行了误增强 # 从而导致 景物影像因许多噪声的干扰而表现得不自然 & 为 了 解 决 这 些 问 题# 本文提出了一种新的景物 影 像 清晰化方法 # 即首先将图像中出现的天空区域 分离之后 # 再充分利用图像中不同深度的景物特征 #
& ’ ( ) * + , ’ . /+ 0 1+ * 23 ) + 4 5 6 7 8 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
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图 / 图像灰度分布曲线与近似正态分布曲线
Baidu Nhomakorabea
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中国图象图形学报
直接对景物的细节信息进行增强处理; 并可用移 动 模 板 对 不 同 深 度 的 场 景 进 行 分 割; 以对模板中的区域进行块重 叠直方图均衡化处理 F为了能在对景物细节信息进行增强的同时 ; 避免天空噪声的影响 ; 可根据图像的灰度分布特 性; 求出天空区域灰度的最佳近似正态分布 ; 再由 这 个 近 似 正 态 分 布 估 计 来 得 到 分 割 天 空 区 域 的 灰 度 值 分 布 范 围 ; 以增强景物细节信息 F 实验结果表明 ; 该算法能有效地改善雾天下图像的退化现象和提高图像的清晰度 F 关键词 雾 景物影像清晰化 灰度分布特性 正态分布 块重叠直方图均衡化 中图法分类号 =G ? ! " : % " H 文献标识码 =I 文章编号 =" $ $ D A C ! D " > # $ $ % @ $ " A $ " # % A $ J
天气下可靠工作 F 由此可见 ; 对于雾天各种监测系统
0 引
言
获取的图像上景物影像的清晰化方法的研究具有重 大的现实意义 F 目前 ; 雾天景物影像的清晰化主要采 用的是基于大气 退 化 物 理 模 型 的 方 法 ; 但这类方法 都需要求得深度信息 ; 如文献 2 方法需要借助于专 " 3 用的已经标定的 雷 达 装 置 来 获 得 深 度 信 息 ; 然后利 用图像数据和深 度 信 息 来 求 解 模 型 参 数 ; 最后把参 数 代入退化模型 ; 才能求 得 估 计 图 像 B 文献2 方法 # 3 则需要两种不同 天 气 状 况 下 同 一 场 景 的 图 像 ; 才能
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同时计算 : # 5 7
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7 ) 0 # 6 +9 3 ) 0 +&
0 5=
) ( +
为辐值 # 式) 为一个一维高斯函数 # 其中 3 ( + 4为均 1, 2 值# 为标准差 & 正态分布与灰度分布曲线的偏差为 6
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如 果 是# 令: 转步骤 # 5: # ) " +判 断 是 否 : G: = = 否则所得到的以 4为均值 # 以 6为 方 差 的 正 态 ) ( + H 分 布即为最佳近似正态 分 布 ) 如 图 /中 虚 线 所 描 述 的曲线 + &
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" # $ % 直 方 图 均 衡 化 算 法! 是图像增强中的一种常
通过局部自适应增强的处理手段来对雾天下的景物 影像进行清晰化处理 &
用的方法 # 全局直方图均衡化算法虽实现简单 # 一般 情 况 下也可以提 高 图 像 的 对 比 度 # 但是由于雾天下 图像中景物影像的对比度降低与物体至照相机的距 离 呈 非线性递增 的 关 系 # 且因为一幅图像中景物的 深度是多样的 # 其退化程度也各不相同 # 所以采用全 局处理方法无法得到好的效果 & 局部直方图均衡化 算法
: 5
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7 ) 0 # 6 +9 3 ) 0 +
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其中 # 为高斯函数在第 0个灰度 ) # + 0为灰度级 # 7 0 > 级上的取值 # 为第 0个灰度级的灰度频数 & ) + 3 0 ? 通 过 搜 索# 找到的满足下面性能指标的方差 6 即为最佳近似正态分布的方差 & ? @ ) 6 +5 1A B 7 ) 0 # 6 +9 3 ) 0 +D C ; 5= 万方数据 0 搜索步骤如下 E
第 !卷 第 "期 # $ $ %年 "月
中国图象图形学报
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一种有雾天气图像景物影像的清晰化方法
祝 培 朱 虹 钱学明 李 晗
西安理工大学自动化与信息工程学院 ; 西安 > E " $ $ % C @
摘
要
针对雾天下拍摄图像的退化现象 ; 提出了一种景物影像清晰化的方法 F该方法不需要依据大气模型 ; 即可