万晓丹

摘要 图像去雾技术分为图像增强去雾技术与图像恢复去雾技术，两种技术的运用需要根据图像的实际情况来选择。其中，图像增强去雾可以分为完备图像增强与非完备图像增强两种类型。

[关键词]图像去雾 图像增强去雾 图像处理

计算及视觉系统在军事、交通、安全领域有着十分广泛的运用，图像去雾技术已经成为了计算机视觉领域的重要研究课题。在自然环境较差的清下采集的图像会收到大气散射的影响导致图像画面质量下降，对比度降低，难以清晰辨认物体特征，严重影响了计算机视觉技术的使用。因此，需要使用图像去污技术来进行增强与或修复，以改善视觉效果。

1 图像去雾技术类别

当前对雾天图像处理技术主要分为两种类型，分别为雾天图像增强以及雾天图像复原。其中，雾天图像增强在不考虑图像质量的基础上有着较广的使用范围，可以显著提升雾天图像的对比度，使得图像的细节更加清晰，改善图像的视觉效果。但是对于部分突出的画面可能会导致一定损失。雾天图像复原是对雾天图像降质的物理过程，并且构建雾天退化模型，补偿在退化过程中出现的失身，以便获得没有经过退化处理的无雾图像。这种方式具有很强的针对性，可以获得理想的物去雾效果，通常不会出现信息损失。现文章针对图像去雾增强技术开展适当研究。

2 图像增强去雾

图像增强去雾技术不需要获得图像降质的物理模型，仅仅只需要从人类视觉的角度入手，直接强化图像的对比度，使得图像色彩对比度更加明显以改善图像质量。图像增强去雾处理是主观的过程，这一方式按照是否恢复场景的色彩信息可以分为完备图像增强与非完备图像增强两种类型。

2.1 完备图像增强

完备图像增强法中最具有代表性的就是Retinex图像去雾方法。Retinex理论即为视网膜皮层理论，全称为Retina-cortex theory。学者Land和McCann站在人眼对颜色感知的特点入手，提出了颜色恒常性的Retinex理论。Retinex理论提出，在视觉信息传递的过程中人类的视觉系统会不自觉对信息进行一定的处理，去除光源强度与照射不均匀等相关因素，仅仅保留展现物体本质特点的信息。当这些关于物体本质的信息传递进入大脑皮层后将会经过更加复杂的信息处理，从而最终形成人的视觉。根据照度一反射模型将图像转变为照度分量以及反射分量的乘积形式。图像再被转变为乘积形式后，照度分量与图像环境光照特点有着密切联系，反射分量与物体表面反射特性有一定联系。通常来说，场景照度所导致的色彩变化是相对平缓的，而又物体表面变化所导致的颜色变化是剧烈的。通过辨别这两种不同的变化形式就能够快速判断图像的照度与表面变化。基于这一理论就能够将反射分量从光照总量中离析出来，进而降低入射分量对图像的影响，从而达到增强图像的效果。人们对Retinex理论进行研究后，又出现了Retinex算法。Rahman等和Jobson等又提出了通过颜色恢复因子来补偿损失的色彩。这一方法算法参数设定相对复杂，自适应性较差，计算量较大，无法适应实际去雾实时处理的情况。

2.2 非完备图像增强方法

这一类别方法中最为典型的方法就是直方图均衡化法以及同态滤波方法。直方图均衡化基本理论就是使得经过增强处理的图形灰度统计直方图为均匀分布，从而转变图像的灰度缝补范围。其实际操作采用操作的方式为利用累积分布函数来作为灰度值的曲线。该方法分为全部或局部均衡化，全局直方图均衡化算法的计算量小、处理效率高，十分适合增强整体效果偏暗的图像。缺陷也较为明显，难以适应图像局部亮度特点，并且经过处理后图像灰度层次感会被降低。同态滤波在处理上比较类似Retinex算法，两者不同之处在于同态滤波在高通滤波前使用对数变换用以压缩图像的动态范围，而Retinex算法则是在滤波后进行对数变化。但实际操作情况显示，在滤波前进行对数变换处理容易形成光晕。近几年来，章怡、吴成茂等人提出了众多优化直方图均衡化的方式，在图像增强领域获得了较为理想的效果。另外，相关类型算法还有非锐化掩模法、伽玛校正法等等，非完备图像增强方法可以显著改善图像的对比度，使得图像场景中的色彩信息得以恢复。

3 结束语

由于篇幅限制本文仅仅对图像增强去雾增强技术进行了研究，尚未涉及的领域依然很多。图像去雾技术是一项跨学科的前沿性的研究课题，在计算机视觉中的应用十分广泛。在实际的运用过程中设计的算法需要具有普适性、鲁棒性以及实时性。针对图像去雾这一领域进行研究拥有广阔的发展空间。

参考文献

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