基于大气散射理论的视频去雾算法的研究.docx

基于大气散射理论的视频去雾算法的研究摘要：本文提出了基于大气散射理论的视频去雾算法这种方法计算固定场景下的大气透射率把计算结果应用于视频的所有帧以消除雾气实验结果和实际应用显示这种算法去雾效果较为清晰对比度较原始图像有明显的提升。与其他视频去雾算法相比由于固化了先验信息因此算法的处理速度较快在处理实时监控数据时可以迅速得到去雾的结果。关键词：雾气理论；视频；去雾；大气透射率0引言雾天单幅图像的处理方法可以分为两类：图像增强和图像复原。图像增强方法通过增强图像的细节改善图像的视觉效果来达到视觉上的去雾效果。这种方法计算相对简单适应性广但对于局部景深的变化细节处理有待改进。而图像的复原方法是建立雾天退化模型通过补偿退化过程造成的失真进而获得无雾图像或者是最贴近的估计结果。目前第二种方法发展较快有Tan[1]提出的算法此算法通过最大化提升雾天图像的局部对比度来达到去雾的目的。Fattal等人[2]则假设雾天图像局部区域的反射强度为常向量利用独立成分分析估计场景的常向量反射强度。HE等人[3]提出一种暗原色先验去雾算法这种方法利用雾气浓度的暗原色先验规律估算出场景透射率然后求出无雾图像。目前针对雾天视频的去雾方法主要建立单幅图像去雾的基础上也可分为基于图像增强和基于物理模型的视频去雾方法两类。前者对视频的每一帧进行直方图去雾化处理后者则是对背景图像采用去雾算法进行处理求取得到相关的参数后再将物理模型与原始视频结合得到完整的去雾视频。1雾气理论1.1大气散射理论大气散射模型由大气光成像模型和入射光衰减模型组成[4]。何恺明[3]给出了雾霾天气下单色大气散射模型的简化表达式为：其中A为大气光强为输入的有雾图像为空间坐标x处的场景反照率为大气的散射系数是观测点到场景点的距离。去雾的本质就是通过求取以及A的值以从原有雾图像中得到去雾后的图像。1.2暗原色先验理论在原始的雾气图像中雾气的浓度会随着景物距离的变化而变化因此透射率是一个变化的参数而暗原色先验则提供了估算透射率的方法。暗颜色先验理论是对大量室外无雾图像的观察统计得到的：在排除了天空等大面积明亮区域后的无雾图像中存在这样的一些像素点它们在RGB3个颜色通道中至少一个通道的值很低这就是暗原色的概念数学模型为[3]：其中为原始图像的颜色通道为红绿蓝3个颜色通道c为颜色通道的合集；为以x为中心的局部区域。通过观察统计得到的值较低且趋近于0。如果J是无雾图像则被称为J的暗通道。2基于大气散射理论的去雾算法2.1简化的大气散射理论从大气散射模型出发定义则散射模型表达式变换如下：其中表示介质在图像位置x处的传播函数或者透射率为复原后的无雾图像。定义则（3）式变换为：其中为大气耗散函数它表示环境光对图像的附加部分。这里去雾问题就转化为计算大气透射率和大气光强的问题。2.2去雾算法流程本文的去雾算法：第一步假定是固定场景的有雾视频因此可以通过帧差法获得视频的背景图像；再通过暗原色的值的变化来估计大气透过率获得背景图像的大气透射率由此即可通过运算求得。第二步用暗原色先验方法的统计信息估算出大气光强值A并将原始图像数据代入到（4）式中即可求得去雾后的复原图像。2.3大气透射率估计在雾霾天气下获得的图像由于大气光参与成像会使得暗原色强度值发生变化而大气透射率是与这个值直接相关的因此可以通过暗原色值的变化来估计大气透射率[3]。这个粗略估计的大气透射率可以表示为：其中是调节因子使复原的图像更接近真实图像。本文采用双边滤波的方法对原始图像进行处理目的在于消除其中可能导致图像复原错误的细节信息。双边滤波采用加权平均获取图像的强度值[5]其定义为：这里为粗略估计的大气透射率为滤波优化后的大气透射率表示像素的邻域和分别是空间域和灰度域的权重是归一化参数而后三个权重参数可由以下公式求取：越小则图像细节和边缘越清晰则这里取8取0.1。2.4大气光强估计目前已经有很多方法解决这一问题。如对边缘检测处理后的图像采用灰度腐蚀的方式进行分块统计找到候选的天空区域但这种方法要求场景中必须存在天空区域。本文先对三个颜色分量进行灰度腐蚀然后将处理后的图像中各像素点的亮度值按照递减的方式进行排序从这些最小值中选取0.1%最亮的像素所在的位置找到这些位置所对应的原始有雾图像区域而这些区域中的像素最大值就是大气光强A的估算值。3分析与应用3.1去雾效果验证实验采用了VS2008在Core（TM）i53.