1 車載視頻清晰化算法的研究意義

    能見度在氣象學中指物體能夠被清楚識別的最大距離，它與當時的天氣情況密切相關(guān)。當出現(xiàn)霧、霾和沙塵等惡劣天氣時， 大氣透明度降低,能見度一般小于1.0 km。低能見度條件下拍攝的圖像其對比度和顏色在天氣影響下被改變，圖像蘊含的許多特征被掩蓋，景物可辨識度大大降低。
    目前國內(nèi)外研究最多的清晰化算法是圖像的去霧技術(shù)，主要有兩種思路，一種是基于大氣退化物理模型的方法,需要求得深度信息[1-2],這對硬件系統(tǒng)的要求過高；另一種是基于圖像增強的方法[3],運算量很大,不適合實時處理。2009年，He等提出的暗原色先驗去霧技術(shù)對一般帶霧圖像取得了很好的效果[4],它無需深度信息，簡單有效，實時性高，但是通過實驗表明，該算法處理其他天氣類型圖像的效果不佳。本文在該算法基礎(chǔ)上進行了改進,使其適用于恢復各種低能見度天氣下的交通圖像。

    


    通過式(6)可粗略估算出透射率t，為了提高精度，應(yīng)用一種軟摳圖算法[5]來完善透射率分布函數(shù)。大氣光線強度A的估計方法為：先取暗原色中0.1％亮度最大的像素,然后取這些像素對應(yīng)在原圖中的最大值作為A的值。
2.3直方圖均衡
    暗原色先驗算法對雨、雪、霾和沙塵等低能見度天氣圖像處理效果不佳的原因主要有兩方面，第一，該算法建立在暗原色假設(shè)之上，對不滿足這一假設(shè)的天空、白色物體和水面等明亮區(qū)域，算法估計的透射率偏小，如圖1(a)的雨水和白色車輛，圖1(b)的雪花和白色地面。這些區(qū)域的像素值很大，暗原色直方圖分布偏高(如圖2(a))，區(qū)域內(nèi)找不到像素值接近于0的暗原色點，暗原色假設(shè)不成立，造成結(jié)果失真。另一方面，如圖1(c)和圖1(d)所示的霾和沙塵天氣圖像，其主要特點是整體畫面昏暗，暗原色直方圖的像素值絕大部分偏低(如圖2(c))，若直接利用暗原色先驗算法估測透射率和大氣光線強度,恢復效果很不理想。

    解決上述問題的關(guān)鍵是在用暗原色先驗算法之前改善退化圖像的直方圖分布，使其既滿足暗原色假設(shè)，又能增強圖像對比度。圖像增強算法種類很多，考慮到算法的實時性，選擇最簡單有效的直方圖均衡。它以概率論為基礎(chǔ)，通過灰度的映射來修正圖像的直方圖，使之具有平坦的分布，增加灰度值的動態(tài)范圍，從而達到增強圖像整體對比度的效果。圖2(a)和 圖2(b)分別為雪天圖像（即圖1(b)）的暗原色直方圖及其均衡后的結(jié)果；圖2(c)和圖2(d)為沙塵圖像（即圖1(d)）的暗原色直方圖及其均衡后的結(jié)果。
2.4 HSV顏色模型
    在對彩色圖像進行直方圖均衡后，經(jīng)常會產(chǎn)生顏色偏差。因此，在均衡前先將圖像的顏色模型轉(zhuǎn)換成HSV模型。該模型將亮度(Value)與反映色彩本質(zhì)特性的色度(Hue)和飽和度(Saturation) 分開，比較符合人的視覺感受。在恢復圖像時只需處理其中的亮度分量，最后再將其與色度分量和飽和度分量整合，可大大減少圖像的顏色失真。另外，由于恢復過程中只處理了亮度信息，算法速率也得到提高。
3 實驗結(jié)果分析
    實驗選取四種低能見度天氣條件下的交通圖像，分別用本文算法和參考文獻[4]算法進行恢復。圖3~圖6給出了對比結(jié)果，其中圖3(a)~圖6(a)分別為暴雨、大雪、霾和沙塵天氣下的低能見度圖像，圖3(b)~圖6(b)為參考文獻[4]算法結(jié)果，圖3(c)~圖6(c)為本文算法結(jié)果。可以看出對于上述各種低能見度天氣圖像，本文算法能夠更好地提高圖像對比度，達到清晰辨識目標物和路面交通情況的目的。但是圖像的色彩仍有一定程度失真，如圖5(c)很多色彩細節(jié)沒有恢復，圖6(c)的天空部分則出現(xiàn)不規(guī)則的光暈。

    本文在暗原色先驗去霧算法的基礎(chǔ)上提出改進，使其適用于恢復各種低能見度天氣下的交通圖像。它將降質(zhì)圖像轉(zhuǎn)換到HSV空間后，提取其中的亮度分量進行直方圖均衡和基于暗原色先驗的恢復。多種實驗表明，改進算法可以更好地恢復各種低能見度天氣造成的圖像模糊，對比度明顯提高，路面交通狀況清晰可辨，并且算法實時性較高。下一步的工作是在保證算法時效性的同時，進一步改善圖像恢復過程中的顏色失真，以及完成算法的硬件實現(xiàn)。
參考文獻
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