一种实时去雾图像增强算法的DSP实现

【摘要】受雾霾、光照差等环境影响，造成实际成像存在朦胧不清晰等问题。雾霾天气导致能见度降低，给人们的日常生活和出行带来很大影响。为了更好地恢复雾霾图像的场景信息，对雾霾图像进行处理复原来提高原图像像质是十分必要的，针对此问题，文章设计一款基于DSP的实时去雾增强系统。该系统集合了DSP大型数据处理能力的优点，很好地将改进型“暗通道”原理算法移植其中。有效满足了实时去雾增强功能要求。实验结果和传统去雾算法对比，实验证明，该系统工作稳定有效，能有效解决实际工程中雾霾、光照不足给成像造成的影响。

【关键词】图像去雾;图像增强;DSP

1.引言

图像信息作为人类感知世界最直观的信息之一，为我们认识世界提供了极大的帮助。来随着微电子技术的不断发展，图像信息从无到有，从模拟到数字，从黑白到彩色，近代以来随着微电子技术的不断发展，图像信息经过了从无到有，从模拟到数字，从黑白到彩色从可见光到多光谱等的不断演进，图像质量（分辨率、清晰度等）也有了极大提高。同时人类对图像质量要求也在不断提高，其中可见光图像由于跟人眼成像最为相近其观感对人的影响更大，因而对其质量要求更高。但受可见光传输及成像机理所限，所成图像往往会受天气如雾霾、光线不足等从成像过程暂时尚无法克服问题的困扰，需要对其进行事后处理。同时，在图像跟踪等应用领域，对图像进行处理所带来的时间延迟对伺服系统又是一种致命的缺点。基于以上问题，本文设计了一种基于TI TMS320C6437的实时图像去雾增强系统，并将其应用于工程实际。实验表明本系统能对图像实现明显的改善，且对正常图像无不良影响。

2.去雾基本理论

把一张彩色雾霾天气退化图像，分解成R，G，B三个部分。分别对应大气波长的高，中，低三个频率段。把图像分别变换成R， G，B颜色的三张图像，针对这三张图像进行图像处理，改善其每个像素的亮度关系，然后对图像像素转化恒浮点数运算。

像素间亮度变换：计算图像中每个像素点的亮度关系，主要由公式推导得出，具体方法我们假设在图像其中一部分举例，从图像的某一点A到某一点B，有一条可寻路径，该路径上有n个像素点，它们像素大小分别为（），那么从点A到点B像素的亮暗关系相乘得到公式：

（1）

上式中，T为门限函数，根据实验表明，眼睛对明暗程度的感觉成指数分布，上式取对数可以获取主观感受。上式相乘然后取对数得到：

（2）

根据上式可知先对每个像素取对数，在做减法得到相对比值，比值相乘也得等于对数相加得到。所以在算法上先确定图像中三个频率波段像素的值，让后再取对数，让这些对数相加减得到图像中像素的亮暗程度。利用这种算法對图像像素的亮度受照度的影响弱，提高图像的对比度和清晰程度，处理后雾霾图像的质量增强，对图像的颜色失真得到很好的改善。

3.系统硬件设计

去雾图像处理系统以TMS320DM6437为核心进行构建，结构如图1所示。

图1 去雾图像处理系统结构框图

系统接收模拟PAL制雾霾信号视频输入，经过视频解码后成为数字图像信号。视频解码芯片采用TVP5l50PBS，与DM6437的S-Video相连。在DM6437中，将处理后的图像数据输出到DM6437的VGA视频口。视频编码芯片采用SAA7121，系统中，输出的视频信号格式为PAL标准模拟信号。数字图像数据经过编码器编码后，生成PAL制的复合视频信号，通过显示器显示出来。

图3 去雾效果图对比

4.实验结果分析

用主观视觉观察数字图像是一种非常有效而又重要的图像质量评价方法。现在将本文算法和单尺度Retinex 方法所处理的图像结果列出来如图3所示。

表1 图3评价标准

原始图像 单尺度Retinex 本文算法

均值 61.38 117.83 115.28

标准差 35.42 56.42 54.35

熵 0.36 0.45 0.44

从表中数据可以看出：2 种图像增强方法对于图像的均值和标准差都有显著提高，起到了较好的增强效果;本文的方法对于图像的熵也有明显的提升。

5.结论

设计了一款基于DSP的嵌入式实时图像去雾增强处理系统。实验表明，该系统能稳定有效去除雾霾对图像造成的影响，提高图像清晰度，且对光照条件差的图像具有明显的增强效果。该系统可有效提高成像系统环境适应性，在监控、侦察等领域都具有广泛的应用前景。

参考文献

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作者简介：孔小丽（1989—），海南海口人，硕士研究生，现就读于中北大学，主要研究方向：信号与信息处理。