海面复杂背景下图像增强算法研究.pdf
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1、2023 年 31 期众创空间科技创新与应用Technology Innovation and Application海面复杂背景下图像增强算法研究庞明,鞠金宝*(哈尔滨工程大学,哈尔滨 150001)与室内或野外陆地不同,海上光照十分复杂,实际拍摄的图像,往往因为天气、光照因素等各种环境因素使得整体图像对比度较低,难以直接获取所需要的特征。例如,阴天雾霾海况会导致光线极暗,会出现图像欠曝光现象,海面图像整体偏暗;逆光条件下拍摄的海面可见光图像会出现过曝光现象,海面图像整体偏亮。图像的质量直接影响最后的检测和计算精度,所以对图像进行预处理是十分重要的一步。本文重点研究欠曝光或低照明环境中海面图
2、像的增强算法。1低照度直方图分析1.1正常光照时图像特点由于拍摄条件限制,本节选取 12 幅陆地天空曝光适中的可见光图像数据说明此类图像在直方图方面的特点,选取的图像数据如图 1 所示,其直方图曲线与峰值点的集合分别如图 2 和图 3 所示。通过表 1 可以看出,曝光适中海面可见光图像在不同标准差下的累加频率与正态分布的累加频率非常接近,因此在客观数据方面曝光适中海面可见光图像的直方图分布接近于正态分布。在直方图拟合方面,Celik 等1提出了混合正态分布拟合图像直方图分布的方法,若图像出现一个背景和一个面积较大的目标,那么可以用混合二阶正态分布拟合图像的直方图分布。对于海面可见光图像,海面背
3、景面积很大,而目标面积很小,图像整体可近似为一个海面背景,图像的直方图接近于某一个正态分布,海面可见光图像直方图的峰值点也接近于某一个正态分布的峰值点,根据统计学中的参数最大似然估计2,海面可见光图像直方图分布的标准差接近于某一个正态分布的标准差。1.2夜间低照度图像和有雾图像的关联启发自 He 的暗通道去雾算法3,在 2011 年,Xuan等4提出了一种基于暗通道去雾的低照度视频增强算法,通过对大量低照度图像反转图的图像表征及直方图表征进行观察,发现其与雾天图像存在高度相似性,摘要:该文提出一种改进的基于去雾理论的夜间低照度图像增强算法。通过对暗通道先验去雾算法在处理夜间复杂灯光图像中存在的
4、伪光晕、亮度不准等问题进行分析,采用一种可以边缘保持的滤波方法进行暗通道求取,并针对图像特点对大气光值进行精确估计,结合采样方法提升处理效率,实现对低照度图像的有效增强。经过实验分析,该算法能有效地防止光晕现象,改善图像的亮度和噪声。关键词:海面复杂背景;图像增强;低照度;图像去噪;暗通道先验中图分类号院TP751文献标志码院A文章编号院2095-2945渊2023冤31-0036-06Abstract:In this paper,an improved night low illuminance image enhancement algorithm based on defog theor
5、y is proposed.Based on the analysis of the problems of false halo and inaccuracy of brightness in the dark channel prior defogging algorithm indealing with the complex light image at night,a filtering method which can preserve the edge is used to calculate the dark channel.According to the character
6、istics of the image,the atmospheric light value is accurately estimated,combined with the samplingmethod to improve the processing efficiency,and realize the effective enhancement of the low illumination image.Throughexperimental analysis,the algorithm can effectively prevent the halo phenomenon and
7、 improve the brightness and noise of the image.Keywords:sea surface complex background;image enhancement;low illuminance;image denoising;dark channel priori第一作者简介院庞明(1977-),男,博士,副教授。研究方向为机器人智能控制与人工智能。*通信作者院鞠金宝(1996-),男,硕士研究生。研究方向为机器人与图像处理。DOI:10.19981/j.CN23-1581/G3.2023.31.00936-众创空间科技创新与应用Technolo
8、gy Innovation and Application2023 年 31 期低照度图像,一般指的是光照不足或夜间拍摄得到的光线较暗的图像,如图 4 所示。观察其直方图分布可以发现,其灰度值范围一般都在靠近直方图的左侧分布。将图像进行反转后,发现图像的直方图也随之向较高一侧分布,通过图 5 可以观察到低照度反转图像的视觉效果及直方图分布和雾天图像有着很高的相似性。图 112 幅天空曝光照明适中可见光图像并利用两者的关联提出了一种用于低照度图像增强的算法。表 1图像灰度的累计频率统计图 2正常光照时图像灰度分布0.070.060.050.040.030.020.0100501001502002
9、50300图像灰度值图 3直方图曲线峰值点的集合图像灰度值0.070.060.050.040.030.020.01507090110130150170190210灰度范围天空图像累计频率高斯分布累计频率0.659 30.6830.941 70.9540.982 90.997自-滓,自+滓自-2滓,自+2滓自-3滓,自+3滓37-2023 年 31 期众创空间科技创新与应用Technology Innovation and Application图4低照度图像图 5雾天图像与低照度图像反转直方图分布通过对大量图像的对比分析,Xuan 等将去雾算法在低照度图像的增强中进行了验证并取得了较好的效果,
10、同时该算法也为低照度图像的增强提供了一定的理论和现实依据。2暗通道去雾原理暗原色先验理论是 He 等3提出,并应用到图像去雾中。该理论提出在户外无雾的图像中,除去天空元素之外的任何一个像素点的邻域 赘 中,存在一个最暗的点,该点在一张 RGB 图像的 3 个通道数据中,最小值趋近于 0。因此,对于任意的图像定义其暗通道为 Jdark式中:赘 表示像素点的邻域,一般选择为 7伊7 或者 15伊15 的正方形区域;y 为邻域中的一个像素点;Jc(y)是无雾图像的 3 个通道的值,Jdark(x)为无雾时的图像暗通道,其中每个像素值趋近于 0。由式(1)可知,如果希望求得去雾后的图像,则需要求解大气
11、光常数 A,以及透射率分布 t(x),将式(1)改写为等式两端同时进行最小化运算有式中:c 表示图像 3 个通道的值,结合式(1)可以推导出最终可以得到透射率 t(x)为实际中常常会引入一个常数 棕沂(0,员)来保留一部分的雾气,通常 棕 越大去雾效果越明显,通常设置为w=0.955。最终可以得到图像的恢复公式为实际中为了避免除数是 0 的情况,对参数 t0的取值进行了限制,一般情况下 t=0.1。3改进的基于暗通道去雾的夜间图像增强算法经过上述滤波算法进行图像降噪后,图像中的噪声水平明显降低,但由于光照不足,图像中的目标仍然识别度较低,故本设计基于有雾图像和低照度反转图像存在的高度相似性4,
12、通过对当前基于模型的暗通道先验图像去雾算法进行研究改进,实现了一种对于夜间低照度图像增强的方法,并验证了算法的有效性。3.1图像重采样利用暗通道先验进行去雾的过程中,会发现有大量的时间消耗在图像滤波及透射率细化上。为了满足实时的要求,在保证精确率的同时可以尽可能减少时间的消耗,加入了采样的手段,利用采样后小图的透射率对大图透射率进行估计,然后进行去雾处理,所以选取较为合适的采样倍数也是需要解决分析的问题。如果采取采样倍数过大时,可能影响最终去雾的效果,造成透射率信息严重丢失6,无法较好地对图像进行复原增强;如果采样倍数过低,反而在升降采样时造成了大量的时间消耗,达不到省时的效果。除此之外,也需
13、要选择合适的采样手段来实现更好的效果。3.1.1最大值降采样在采用较大倍数的采样时,会造成在图像的边缘明暗过度的位置出现纹理丢失的现象,这是由于采取渊b冤夜晚低照度天空图像渊a冤夜晚低照度道路图像dark()(,)()minmin()0cyxcR G BJxJyW,(1)1I xJ xt xt x AA。(2),minminminmin1yxcR G ByxcR G BI xJ xt xt xWW AA,(3),minmin0yxc RG BJ xt xWA。(4)dark,1minmin1yxcR G BI xIt xW AA。(5)dark1,0,1It xww A。(6)0max,I x
14、J xt x tAA。(7)渊a冤雾天图像直方图渊b冤低照图图像反转直方图伊104伊1045432100501001502002500501001502002502.521.510.50图像灰度值出现次数图像灰度值出现次数38-众创空间科技创新与应用Technology Innovation and Application2023 年 31 期的抽样方式的特点所致。采用临近值采样的方法是指在图像的行列 2 个方向按照指定的缩略倍数 N伊M,行列上分别每隔 N 和 M个点取值,将其作为最终的结果。采用这种方法在大部分情况下会存在很明显的影响。所以,最终采用最大值降采样的方式,其有效避免了上述问题
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