基于滤波的图像去雾霾研究

论文总字数：13493字

目 录

摘要·······················································1

Abstract···················································2

1 绪论·····················································3

1.1 研究背景及意义·························································3

1.1.1 研究背景及现状···················································3

1.1.2 研究意义·························································3

1.2 国内外的研究现状·······················································3

2 理论依据·················································5

2.1 雾霾的形成原因·························································5

2.2 同态滤波·······························································6

2.2.1 同态滤波的概念·············································6

2.2.2 同态滤波的运行流程···············································6

2.3 直方图均衡·····························································8

3 仿真实验·················································8

3.1 研究软件·······························································8

3.2 研究方案·······························································8

4 实验结果与分析··········································10

4.1图像对比······························································10

4.2图像质量评价···························································17

5 总结与展望··············································18

5.1总结···································································18

5.2 展望··································································19

参考文献··················································19

致谢······················································20附录······················································21

基于滤波的图像去雾霾研究

周润华

, China

Abstract： The Image-defog algorithm based on the filtering is used to improve images degraded by fog . Part of the images which process homomorphic filtering are bleak. So this paper improves the algorithm of homomorphic filtering. In the algorithm of the filtering of the image, the color of the image is enhanced by adding the histogram equalization. Through the comparison of multiple groups of experimental images, we can know the proposed algorithm can well remove the fog that included in the image,improve the contrast of image and improve the visual effect of image.

Key words：Image dehazing; Homomorphic filtering; Histogram equalization

1. 绪论

1.1 研究背景及意义

1.1.1 研究背景及现状

由于中国近些年来进入了飞速发展的时期，城市里的汽车尾气排放量大幅增加、工厂的废气排放量增加、建筑施工产生的扬灰增加，这些是使得人们每年生活在雾霾天气的日子变得更加多了。去年我国也发生多次雾霾天气，例如：辽宁全省14个市中11 个城市在2015年11月8日的天气情况均为重度污染以上；从2015年7月7日夜间开始，华北、黄淮等地区长期弥漫着浓浓的雾和霾，给人民的生活造成了巨大影响;2015年7月8日以来，华北的部分地区弥漫着中度至重度霾，给人们的身体健康造成了一定的威胁，并且这一次的天气影响了39万平方公里的地方，其中竟然有11.6万平方公里的地方达到了重度霾……

雾霾天气的愈加严重，给人们的生活造成了很大的影响，使得人们对于计算机视觉设备的要求变得更高。因为空气中有许多的杂质，所以产生了雾霾天气，这造成了图片的严重退化^[1]，从而致使了低质量、模糊的图片。这样的情况较为严重地影响了现代化生活的发展，制约了一些高科技设备的发展，比如：识别室外目标、GPS、公路的监控设备、卫星遥感的监测、军事侦察和航空监测等等^[2-4]。

在公路出行的时候，由于雾霾的到来，使得道路的能见度大大降低，司机无法获得精准的环境信息，进一步影响对环境的判断，从而导致发生车祸的概率大大增加，同时在雾霾天气的情况下，为了出行的安全，国家贾同部门常常会进行封闭高速等手段，这会给人们的出行造成极大的不便之处^[5]。而且，由于雾霾天气的图片模糊不清，因此路面监控留下的信息就会很少，这样会给交警的执法带来严重影响。

同时我国运用了许多高精端的设备在军事侦察和遥感导航的方面，而越是高端的设备所需的精准度越高，一旦有所偏差，造成的后果将不堪设想，因此雾天的退化图像需要得到很高的处理才能进行使用。尤其是遇到严重的地质灾害时，由于在受灾地区会伴有雾霾等恶劣天气，使得现场搜救无法得到准确的图像信息，从而影响了救援工作。由此可见，雾霾图像的去雾霾处理是目前急需解决的问题。

1.1.2 研究意义

在现代化社会的发展中，图形、图像占据了很大的空间，许多领域^[6]都需要有高清晰度的图像来支撑其的发展，因此从20世纪20年代开始，各国学者通过坚持不懈的努力，推动了数字图像处理的快速发展，为将有雾霾的图像恢复成清晰无雾霾图像提供了可能。另一方面，因为科技的发展，使得人们的生活离不开计算机视觉设备，这使得清晰的无雾霾图像得到了充分的需要。就像城市的监控设备，当警察需要寻找犯罪嫌疑人时，往往需要调取城市路面以及街头巷尾的监控视频，只有拥有清晰度足够的图像，才能更好地识别犯罪嫌疑人的特征，从而能用最快的速度将其抓捕归案；又或者是高速公路的监控，当天公不作美时，公路总是更容易发生交通事故，而一旦发生事故，则需要交警和医生第一时间赶到现场，这是一张清晰无雾霾的道路情况的图片则显得尤为重要了。由此可见，图像去雾霾的研究对于人们的生活有着至关重要的影响。

1.2 国内外的研究现状

现在大家普遍认可的是将雾霾天气图像的去雾霾的方法，分为两个大的方面。其一是硬件方面，通过将多传感器进行融合的方式来实现图像复原。然而使用硬件设备出现了比较严重的问题，首先是硬件的设备都拥有高昂的价格，其次是不同的设备会出现不同的问题并且不容易进行改善。因此，国内外的学者都开始考虑新方向：为何不考虑算法，通过软件来实现雾霾图像的去雾霾处理？随后，学者们都纷纷开展了新的研究。研究至今，关于去除雾霾图片的软件算法被普遍认可分为两割方面^[7-8]：一个是复原雾霾图像，另一个是增强雾霾图像。其中，增强方法主要是通过提高图片的对比度^[9-10]来实现的，可惜一般应用于该种图片的增强算法，其目的是图像对比度加强来适应热男的视觉习惯和机器视觉的输入习惯，并不是真正意义上的去雾霾，因此使用这样的算法常会损失边缘的信息或者出现过饱和的现象。雾霾图像的清晰化过程是通过反演的过程达到的，首先去了解图片在恶劣天气下退化的物理过程，然后建立模型来描述这一现象，结合该模型来改进现有的一些算法，从而从根本上去除图片上的雾霾。通过这种方式，可以大大减少图像出现失真或者虚化的情况。

大家普遍使用直方图均衡来进行雾霾图像的增强效果，这个算法是把集中在一个范围里的灰度值，通过算法，依据其像素个数，根据不同的像素级进行拆分，使得灰度值在整个灰度范围内均匀分布，这样很好地提高了图片的对比度，使得人眼能更好地接收到图片的信息。总结上述结论，去雾霾的方法的分类如图1所示。

方法

方

法

方法

假设场景深度已知

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