什么是图像去雾

图像去雾概述

图像去雾是一种针对雾霾、雨雾等大气干扰因素引起的图像模糊和降低对比度的现象进行处理的技术。 这种技术在许多领域都有广泛的应用，比如机器视觉、自动驾驶、安防监控等。

图像去雾的基本模型

图像去雾技术的基本模型包括三个步骤: 传输模型、恢复模型和后处理。

1. 传输模型
   • 传输模型是指大气干扰因素对图像信息传输的影响模型。
   • 在这个模型中，假设场景中存在一些真实的景物，它们的亮度和颜色可以被表示为I(x)，其中 x 是场景中的坐标。
   • 然而，由于雾霾等大气干扰因素的存在，我们观察到的图像 J(x) 实际上是 I(x) 通过传输模型 T(x)得到的结果。
2. 恢复模型
   • 恢复模型是指通过已知的传输模型和观察到的图像，恢复出场景中真实景物的模型。
   • 在这个模型中，需要从观察到的图像 J(x)中估计透射率 T(x)和全局大气光 A，然后通过传输模型反推出真实景物 I(x)。
3. 后处理
   • 后处理是指对恢复出的真实景物进行进一步处理，以提高图像的质量和视觉效果。
   • 常见的后处理方法包括调整对比度、增强细节、去除噪声等。

图像去雾的主要算法

基于物理模型的图像去雾算法

• 能量传递模型 (Dark Channel Prior)
  • 能量传递模型是一种基于暗通道先验的图像去雾算法。暗通道先验指的是，自然图像中的几乎所有区域都存在一个像素值较小的通道，这个通道通常被称为暗通道。在无雾的情况下，暗通道中的像素值接近于零。然而，在有雾的情况下，由于大气散射的影响，暗通道中的像素值会变得较大。
• 多层次模型 (Multi-scale Retinex)
  • 多层次模型是一种基于多尺度分析的图像去雾算法。该算法使用多个尺度的高斯滤波器来分离图像中的光照和反射成分。通过对反射成分进行加权和，可以得到全局大气光的估计值。然后，通过对原始图像进行归一化处理，可以得到透射率的估计值，从而恢复出真实景物。

基于深度学习的图像去雾算法

• DehazeNet
  • DehazeNet是一种基于卷积神经网络的图像去雾算法。该算法使用三个卷积层和两个全连接层来学习恢复模型。在训练过程中，该算法使用有噪声的图像和其对应的无噪声图像来进行监督学习，从而得到高质量的恢复结果。
• 深度卷积神经网络去雾 (DCPD)
  • DCPD是一种基于深度卷积神经网络的图像去雾算法。该算法使用两个分支来分别学习透射率和全局大气光，然后将两个分支的输出结合起来，得到最终的恢复结果。

图像去雾的应用

• 机器视觉
• 自动驾驶
  • 自动驾驶汽车需要实时获取路况信息，以便做出正确的决策。然而，在恶劣的天气条件下，例如雨雾天气，图像质量会受到很大的影响，从而影响自动驾驶汽车的性能。
• 安防监控
  • 在安防监控领域，图像去雾技术可以提高监控视频的清晰度和可见度。

结论

图像去雾技术的发展极大地改善了在恶劣天气条件下图像的清晰度和可用性，特别是对于自动驾驶和安防监控等领域有着重要的意义。随着技术的进步，基于深度学习的算法因其高效性和准确性而逐渐成为主流1.