基于暗原色先驗(yàn)的去霧理論與算法的學(xué)習(xí)

1、基于暗原色先驗(yàn)的去霧理論與算法的學(xué)習(xí)報(bào)告 By唐建城 楊琪澤近幾年空氣質(zhì)量退化嚴(yán)重，霧霾等惡劣天氣出現(xiàn)頻繁，PM2.5值越來越引起人們的廣泛關(guān)注。在有霧天氣下拍攝的圖像模糊不清，清晰度不夠，細(xì)節(jié)不明顯，色彩保真度下降，出現(xiàn)嚴(yán)重的顏色偏移和失真，達(dá)不到滿意的視覺效果。限制和影響了室外目標(biāo)識別和跟蹤、智能導(dǎo)航、公路視覺監(jiān)視、衛(wèi)星遙感監(jiān)測、軍事航空偵察等系統(tǒng)效用的發(fā)揮，給生產(chǎn)與生活等各方面都造成了極大的影響。以公路監(jiān)控為例，由于大霧彌漫，道路的能見度大大降低，司機(jī)通過視覺獲得的路況信息往往不準(zhǔn)確，進(jìn)一步影響對環(huán)境的判讀，很容易發(fā)生交通事故，此時(shí)高速封閉或者公路限行，給人們的出行帶來了極大的不便。 去

2、霧除霾現(xiàn)實(shí)意義迫切需要對霧天圖像進(jìn)行有效的去霧處理 去霧除霾現(xiàn)實(shí)意義圖像去霧的兩大類方法（1）基于大氣散射物理模型法：暗原色先驗(yàn)去霧，偏振成像去霧。（2）基于圖像增強(qiáng)的算法：直方圖均衡化，同態(tài)濾波，小波變換，Retinet算法等。由于時(shí)間以及能力關(guān)系，我們只研究了暗原色先驗(yàn)去霧。 去霧除霾方法暗通道（原色）先驗(yàn)何凱明 2009年CVPR最佳論文作者何凱明博士（2007年清華大學(xué)畢業(yè)，2011年香港中文大學(xué)博士畢業(yè)）首次提出暗通道先驗(yàn)理論。 2010年提出引導(dǎo)濾波算法對濾波效果改進(jìn)。 2011年對暗通道先驗(yàn)理論進(jìn)行改進(jìn)。 2013年對引導(dǎo)濾波算法進(jìn)行改進(jìn)。 何凱明主頁( http:/ ) 暗原色

3、先驗(yàn)，來用于單一圖像去霧。暗原色先驗(yàn)是對戶外無霧圖像庫的統(tǒng)計(jì)得出的規(guī)律。在不包括天空的絕大部分局部區(qū)域，總會存在一些被稱之為“dark pixels”的像素，至少有一個(gè)顏色通道具備很低的強(qiáng)度值。在被霧干擾的圖像里，這些暗像素的強(qiáng)度值會被大氣中的白光成分所充斥而變得較高。因此，這些暗像素能夠直接用來評估霧光的透射信息。結(jié)合一個(gè)已有的霧成像模型和插值法摳圖修復(fù)，便可以得到高質(zhì)量的去霧圖像和很好的深度圖。 暗原色先驗(yàn)去霧原理 暗原色先驗(yàn)去霧原理對于沒有霧的圖像，在絕大多數(shù)非天空的局部區(qū)域里，某一些像素總會有至少一個(gè)顏色通道具有很低的值。換言之，該區(qū)域光強(qiáng)度的最小值是個(gè)很小的數(shù)。我們給暗通道一個(gè)數(shù)學(xué)定

4、義，對于任意的輸入圖像J，其暗通道可以用下式表達(dá)：式中Jc表示彩色圖像的RGB通道中的某一個(gè) ，(x)表示以像素X為中心的一塊區(qū)域。 暗通道先驗(yàn)的理論指出，暗通道的值通常趨于0 實(shí)際生活中造成暗原色中低通道值主要有三個(gè)因素：（1）陰影。汽車、建筑物和城市中玻璃窗戶的陰影，或者是樹葉、樹與巖石等自然景觀的投影；（2）色彩鮮艷的物體或表面。由于色彩單一，缺少RGB通道的其他色彩，這就導(dǎo)致暗通道圖像中出現(xiàn)非常低的灰度值;（3）暗色目標(biāo)或表面。例如顏色較暗的服裝、樹木、石頭等。 總之，自然景物中到處都是陰影或者彩色，這些景物的圖像的暗原色總是很灰暗的。 暗原色先驗(yàn)去霧原理 暗原色先驗(yàn)去霧原理有霧圖像無

5、霧圖像暗通道對比 暗原色先驗(yàn)去霧原理有霧圖像無霧圖像暗通道對比 暗原色先驗(yàn)去霧原理從視覺上看，可以看到因霧氣產(chǎn)生的散射作用，使得被霧干擾的暗像素亮度往往高于其原有的亮度（這時(shí)在有霧的圖像被霧覆蓋的區(qū)域的圖像特征已經(jīng)不滿足先前說過的低通道的三個(gè)因素（陰影，色彩鮮艷，暗色物體），并且被光照增強(qiáng)的暗像素點(diǎn)的亮度可以認(rèn)為是霧的亮度的近似估計(jì)，利用暗通道的這一特性，可以估計(jì)圖像霧中的濃度，為后期圖像去霧工作奠定了基礎(chǔ)。如上所述，上標(biāo)C表示R/G/B三個(gè)通道的意思。然后對上式兩邊求兩次最小值運(yùn)算，得到下式： 暗原色先驗(yàn)去霧原理計(jì)算機(jī)處理霧圖圖像通用模型:I(X)就是我們現(xiàn)在已經(jīng)有的圖像（待去霧的圖像），J

6、(x)是我們要恢復(fù)的無霧的圖像，A是全球大氣光成分， t(x)為透射率?，F(xiàn)在的已知條件就是I(X)，要求目標(biāo)值J(x),顯然，這是個(gè)有無數(shù)解的方程，因此，就需要一些先驗(yàn)了。將上式稍作處理，變形為下式：如果將原始圖像的霧完全除去，則圖像的深度感會有所丟失，圖像會顯得不真實(shí)，所以在實(shí)際計(jì)算過程中可以在上述等式中引入常數(shù)w，從而保留部分覆蓋遠(yuǎn)景的霧。 暗原色先驗(yàn)去霧原理 暗原色先驗(yàn)去霧原理w 值對去霧結(jié)果的影響式中 w 表征圖像的去霧程度，設(shè)置該參數(shù)是為了使恢復(fù)后的圖像保留一定程度的霧讓圖像看起來更為真實(shí)。顯而易見 w 值越小，去霧后圖像效果越差，示例如下： 暗原色先驗(yàn)去霧原理上述推論中都是假設(shè)全球

7、大氣光A值是已知的，在實(shí)際中，我們可以借助于暗通道圖來從有霧圖像中獲取該值。具體步驟如下：1） 從霧化暗通道圖中按照亮度的大小取前0.1%的像素。2） 在這些位置中，在原始有霧圖像I中尋找對應(yīng)的具有最高亮度的點(diǎn)的值，作為A值。到這一步，我們就可以進(jìn)行無霧圖像的恢復(fù)了。由上式可知： J = ( I - A)/t + A 暗原色先驗(yàn)去霧原理但是當(dāng)t值很小時(shí)，會導(dǎo)致J的值偏大，從而使得圖像整體向白場過渡，因此一般可設(shè)置一閾值T0，當(dāng)t小于t0時(shí)，令t=t0。在單幅圖像去霧算法中，t0通常被設(shè)置成0.1。最終恢復(fù)公式： 暗原色先驗(yàn)去霧原理下面直接用上述理論進(jìn)行圖像恢復(fù)，去霧效果也是可以的，但邊框會出現(xiàn)

8、模糊，左邊是原圖，右邊是恢復(fù)后的圖像 暗原色先驗(yàn)去霧原理下面直接用上述理論進(jìn)行圖像恢復(fù)，去霧效果也是可以的，但邊框會出現(xiàn)模糊，左邊是原圖，右邊是恢復(fù)后的圖像 暗原色先驗(yàn)去霧原理 引導(dǎo)濾波引導(dǎo)圖像濾波是一種邊緣平滑濾波器，它可以實(shí)現(xiàn)圖像邊緣的平滑、細(xì)節(jié)增強(qiáng)、以及圖像融合去噪等功能，是一種功能強(qiáng)大的濾波器。它的原理是通過一幅引導(dǎo)圖像對輸入圖像進(jìn)行濾波，因而也被成為引導(dǎo)濾波，輸出的圖像在保留輸入圖像整體特征的同時(shí)，能充分獲取引導(dǎo)圖像的變化細(xì)節(jié)。 引導(dǎo)濾波圖片來自何老師在eccv2010上使用的slides 引導(dǎo)濾波預(yù)估的透射率圖引導(dǎo)濾波后的透射圖直接利用暗通道先驗(yàn)恢復(fù)經(jīng)過引導(dǎo)濾波恢復(fù)原圖 引導(dǎo)濾波預(yù)估的透射率圖引導(dǎo)濾波后的透射圖直接利用暗通道先驗(yàn)恢復(fù)經(jīng)過引導(dǎo)濾波恢復(fù)原圖 引導(dǎo)濾波預(yù)估的透射率圖引導(dǎo)濾波后