应用于雾天行车视频实时处理的改进去雾算法3100字
雾、霾天气的情况下采集图像时会受到大气粒子散射的影响导致图像细节模糊色彩失真可视距离较低。现针对图像视频去雾的算法已被提出但存在去雾实时性差天空及大量明亮?^域处理效果不理想复原图像偏暗等问题为此基于暗原色先验理论提出了一种改进的有效实时视频去雾算法。首先采用逐像素式滤波估计透射率消除块效应其次采用自适应亮度调整的方法解决图像偏暗的问题而后在视频中取出必要的帧数显示处理考虑对屏幕从上到下五分之三的位置进行去雾处理余下部分不进行去雾处理因为一般近处去雾效果不明显远处明显提高图像处理速度。本文中的改进去雾算法可以实时地进行视频去雾并且提高了图像对比度清晰度可视距离加长。并可应用在Android平台APP中在手机移动端实现视频实时去雾。
实时视频去雾技术暗通道先验逐像素式最小滤波自适应亮度调整
引言
近年来雾霾天气频繁该天气导致能见度降低对比度差对人们的日常生活尤其是交通安全方面有恶劣影响。实时地进行视频去雾处理有重要的实际意义。
目前的去雾算法主要分两类一种是图像增强的方法主要有直方图均衡化、 Retinex算法、局部对比度增强等根据主观视觉效果来进行对比度调整优化。另一种是图像复原的方法通过分析图像在雾天的降质过程建立图像退化模型进而求解无雾图像。图像增强的方法未考虑图像退化因素导致不能完全达到去雾功能。所以相较而言图像复原的方法得到的图像更加清晰自然是当前去雾研究的热点。
2009年 He Kaiming等人提出基于暗原色先验理论的去雾算法[1] 取得了相当好的去雾效果。但是此算法对天空区域处理效果并不理想而且算法复杂度高实时性差。本文针对于雾天中交通视频实时处理提出了一种改进的去雾算法采用逐像素式滤波对粗略透射率进行精细化合理估计了大气光值利用自适应方法对视频图像进行了亮度调整并对图像进行分割处理针对远处图像进行去雾提高处理速度适用于行车交通视频的实时去雾显示。
1本文算法
1.1大气散射模型
大气散射模型[2]对于雾或者霾条件下的成像都适用是众多图像去雾算法的理论基础描述为
式中 I x为雾天图像 J x为无雾图像 t x为透射率 A x为大气光强。
1.2暗通道先验规律
He等人通过统计大量的户外无雾图像特性得到暗原色先验规律清晰图像至少在某一个颜色通道上存在一些强度值非常低的像素点。 图像暗通道可以表示为
式中 为J的一个颜色通道 c为图像r g b三个通道中的任意一个 为以x为中心的一个局部区域为图像J的暗通道。
暗原色先验规律即为图像的非天空区域总是趋向于零的 即
利用暗原色先验规律结合大气散射模型即可得到透射率的估计
式中为一个常数为了保留一定的雾气使得图像更加真实我们取值0.9。另外我们设置一个下限值防止t x为0最终去雾图像为
1.3求解透射率
He的暗原色先验去雾算法中是将图像分块再进行最小值滤波其中分块的大小将直接影响透射率值的估计。若是较小会使透射率估计细节较多不够平滑局部错误增多若是较大减少了局部错误透射率估计又不足够细致。而多数有雾图像的雾气分布都是不均匀的分块大小难以稳定导致去雾效果不理想不适于实时视频去雾处理。
本文的算法采用的是逐像素式的最小值滤波方法[4] 。在He算法中块的移动步长为分块宽度本文中块的移动步长为一个像素点。这样得到的点暗原色图细节丰富又平滑过渡。
1.4求解大气光值
图像中最不透明亮度最强的像素被看作大气光。大气光值的估计会影响图像在极远处的细节信息估计过小时会使极远处图像过亮图像动态范围受到压缩估计过大时会使近处图像偏暗影响图像还原效果。大气光值的估计应当在雾气最浓处通常情况下在图像的上部分天空区域或极远处。本文中对大气光值的估计如下
1天空区域一般位于视频帧的上半部分故对视频帧的前1/2进行下采样得到较小分辨率的天空部分。对求出暗通道图
2在中取亮度最大的像素点将下采样后的视频帧的对应位置作为中心进行半径为1/30的最大值滤波取最大值位置上的RGB通道的最大值为大气光值A。
1.5自适应亮度调整
图像中大多数区域的像素强度要比估计的大气光值低得到的无雾图像会偏暗因此需要对初步去雾的图像进行亮度调整。在RGB空间中如果两像素点的各通道对应成比例则两点应颜色相同。本文中对初步去雾后图像的各像素点RGB三个通道进行同比例增强保持图像颜色同时提高亮度[4]。
亮度增量k x根据输入图像的三通道均值计算。考虑实际RGB范围为0255先计算图像每个像素点三通道的最大值
则该点增强的比例应限制在270/以下从而保持颜色。
2实验结果及分析
本文在操作系统Windows 8.1专业版配置为Intel R Core TM i5-5200UCPU@2.20GHZ 4.00GB内存的计算机运行得到开发语言为C语言和OpenCV开发平台为codeblocks。对三幅典型图像分别采用He的算法与本人算法进行处理对比效果图如下
如图5所示 He的算法去雾效果明显但是去雾后的图像偏暗且天空区域容易失真.本文算法在He算法的基础上进行了改进使得去雾处理效果较优的同时视觉效果更好处理速度更快更加适合于交通行车中实时进行视频去雾处理。为了进一步验证算法有效性采用了方差、平均梯度、信息熵、运行时间作为度量指标分别反映出图像像素点离散程度、清晰度、信息含量、处理速度。其结果如下表
从表1中可以看出本文算法很大程度上提升了去雾处理的速度。
3结语
本文基于He的暗通道先验去雾算法进行研究改进采用逐像素式滤波进行透射率估计得到的点暗原色图细节丰富并且平滑了透射率消除块效应将大气光值进行合理估计并优化视觉效果降低算法复杂度提高运行效率达到实时进行视频去雾处理的效果。但是本文改进的算法还仅对陆地汽车交通行进的视频实时处理有良好效果算法的复杂度及去雾效果还有待进一步加强。
参考文献
[1]He Kaiming SunJian TangXiaoou.Single image haze removal using darkchannel prior[C]. IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition CVPR 2009 IEEE 20091956-1963。
[2]McCartney E J.Optics of the atmosphere Scattering by molecules and particles[M].NewYork John Wi ley and Sons 1976 23-32。
[3]李春江 禹素萍许武军范红. 《基于暗原色先验图像去雾的改进算法》 [J].微型机与应用 2017 16。
[4]张冰冰戴声奎孙万源. 《基于暗原色先验模型的快速去雾算法》 [J].中国图象图形学报 2013 02。
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