Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior中文版

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1、武漢科技大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)外文翻譯SingleImageHazeRemovalUsingDarkChannelPriorKaimingHe,JianSun,XiaoouTangTheChineseUniversityofHongKongMicrosoftResearchAsia基于暗原色先驗(yàn)的單一圖像去霧方法何愷明，孫劍，湯曉鷗香港中文大學(xué)微軟亞洲研究院9武漢科技大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)外文翻譯摘要在這篇論文當(dāng)中，我們提出了一種簡(jiǎn)單但是有效的圖像先驗(yàn)規(guī)律——暗原色先驗(yàn)來(lái)為單一輸入圖像去霧。暗原色先驗(yàn)來(lái)自對(duì)戶外

2、無(wú)霧圖像數(shù)據(jù)庫(kù)的統(tǒng)計(jì)規(guī)律，它基于經(jīng)觀察得到的這么一個(gè)關(guān)鍵事實(shí)——絕大多數(shù)的戶外無(wú)霧圖像的每個(gè)局部區(qū)域都存在某些至少一個(gè)顏色通道的強(qiáng)度值很低的像素。利用這個(gè)先驗(yàn)建立的去霧模型，我們可直接估算霧的濃度并且復(fù)原得到高質(zhì)量的去除霧干擾的圖像。對(duì)戶外各種不同的帶霧圖像的處理結(jié)果表明了darkchannelprior的巨大作用。同時(shí)，作為去霧過(guò)程中的副產(chǎn)品，我們還可獲得該圖像高質(zhì)量的深度圖。1．引言戶外景物的圖像通常會(huì)因?yàn)榇髿庵械幕鞚岬拿浇椋ū热绶肿?，水滴等）而降質(zhì)，霧、靄、蒸氣都因大氣吸收或散射造成此類現(xiàn)象。

3、照相機(jī)接收到景物反射過(guò)來(lái)的光線經(jīng)過(guò)了衰減。此外，得到的光線還混合有大氣光(經(jīng)大氣分子反射的周圍環(huán)境的光線)。降質(zhì)的圖像的對(duì)比度和顏色的保真度有所下降，如圖1所示。由于大氣散射的程度和景點(diǎn)到照相機(jī)的距離有關(guān)，圖像降質(zhì)是隨著空間變化的。在消費(fèi)／計(jì)算攝影業(yè)和計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域，圖像去霧有著廣泛的需求。首先，去霧能顯著地提高景象的清晰度并且改正因空氣而帶來(lái)的色移。一般的，去除霧干擾的圖片看起來(lái)要更加舒服。其次，大多數(shù)的計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法，從低級(jí)別的圖像分析，到高級(jí)別的目標(biāo)識(shí)別，一般會(huì)假定輸入圖像即景物的原始光線會(huì)聚

4、所成。視覺(jué)算法（例如特征檢測(cè)、濾波、光度分析等）的實(shí)現(xiàn)會(huì)不可避免地因?yàn)槠?、低?duì)比度圖像而不理想。再次，去霧可產(chǎn)生圖像的深度信息，有助于視覺(jué)算法和高級(jí)的圖像編輯。通常意義下不好的霧也能派上用場(chǎng)，作為深度的線索能加深人們對(duì)景像的理解。然而，去霧是一項(xiàng)有挑戰(zhàn)性的課題，因?yàn)榇髿庵徐F所依賴的深度信息是未知的。而在只有一幅圖像可分析的情況下，解決這一問(wèn)題又受到了制約。因此，很多使用多張圖像或其他更多輔助信息的去霧方法被提出。在[14,15]中用多幅圖像從不同程度的偏振光的角度來(lái)去除霧的干擾。在[8,10,12

5、]里通過(guò)從同一景象在不同天氣情況下的照片獲得更多的對(duì)比度的信息來(lái)去霧。[5,11]中基于深度的方法則需要來(lái)自對(duì)應(yīng)圖片或者已知的3D模型的大致深度信息。9武漢科技大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)外文翻譯最近，基于單一圖像的去霧取得了很大的進(jìn)展。這些方法的成功往往得益于一個(gè)強(qiáng)有力的先驗(yàn)或假設(shè)。Tan[16]觀察到無(wú)霧圖像比有霧圖像具有更高的對(duì)比度，他通過(guò)擴(kuò)大復(fù)原圖像的局部對(duì)比度來(lái)達(dá)到去霧的效果。這樣得到的結(jié)果在視覺(jué)上是很吸引人的，但實(shí)際上在光學(xué)原理上達(dá)到去霧。Fattal[2]通過(guò)假定透射率和表面投影在局部是不相關(guān)的，

6、估算景物的反射率，來(lái)推斷景物光在空氣中傳播時(shí)的透射率。Fattal的的做法比較準(zhǔn)確，并且能產(chǎn)生很好的去霧結(jié)果。然而他的方法在霧濃度較大的時(shí)候便顯得無(wú)能為力，尤其是當(dāng)他的假想一旦失效的時(shí)候。在這篇文章，我們提出一種新的先驗(yàn)規(guī)律——暗原色先驗(yàn)，來(lái)用于單一圖像去霧。暗原色先驗(yàn)是對(duì)戶外無(wú)霧圖像庫(kù)的統(tǒng)計(jì)得出的規(guī)律。我們發(fā)現(xiàn)，在不包括天空的絕大部分局部區(qū)域，總會(huì)存在一些我們稱之為“darkpixels”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(huì)被大氣中的白光成分所充斥而

7、變得較高。因此，這些暗像素能夠直接用來(lái)評(píng)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)，我們可以得到高質(zhì)量的去霧圖像和很好的深度圖。我們實(shí)現(xiàn)的去霧不僅在物理上有效，而且能夠處理包括在霧濃度很大情況下的遠(yuǎn)距離物體。我們沒(méi)有依靠輸入圖像透射率或表面投影的顯著變化，結(jié)果基本沒(méi)有人工的痕跡或者暈影。和任何其他利用先驗(yàn)規(guī)律實(shí)現(xiàn)的算法一樣，我們的實(shí)現(xiàn)也有其限制因素。當(dāng)取景對(duì)象在較大范圍內(nèi)和天空接近并且沒(méi)有陰影覆蓋的時(shí)候，暗原色的猜想將不成立。盡管我們的去霧處理對(duì)大多數(shù)戶外帶霧圖像都有較好成果，在一些

8、極限情況下還是會(huì)失效。我們相信，從不同的角度來(lái)發(fā)展這一先驗(yàn)，并且將其組合能使得這一工作更加完善。2．背景在計(jì)算機(jī)視覺(jué)和計(jì)算機(jī)圖形中，下述方程所描述的霧圖形成模型被廣泛使用[16,2,8,9]:(1)I是指觀測(cè)到的圖像的強(qiáng)度，J是景物光線的強(qiáng)度，A是全球大氣光成分，t用來(lái)描述光線通過(guò)媒介透射到照相機(jī)過(guò)程中沒(méi)有被散射的部分，去霧的目標(biāo)就是從I中復(fù)原J,A,t。方程右邊的第一項(xiàng)J(x)t(x)叫做直接衰減項(xiàng)[16]，第二項(xiàng)A(1-t(x))則是大氣光成分。直接衰減項(xiàng)描述的是