探究恶劣雾霾天气退化图像的处理与优化技术

王伟

摘 要：近年来，随着社会工业产业的不断发展，自然环境遭到了极大的破坏，雾霾天气越来越严重。雾霾天气导致能见度降低，不仅给人们的日常生产生活和身体健康带来了极大的影响，还造成系统图像的退化。因为雾霾天气中水汽导致太阳光发生反射，降低了图像拍摄的清晰度。雾霾天气图像清晰技术在交通及遥感等多方面应用广泛，已经是雾霾图像退化处理领域的重要研究课题。为了在雾霾天气下还能够保持图像的清晰，该文从大气效应对雾霾天气的影响出发，对雾霾天气退化图像的处理方法和理论进行研究，分析两点数字化图像复原模式。

關键词：雾霾退化图像 图像处理 复原

中图分类号：TP391.41 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2015）03（b）-0246-01

随着社会经济的不断发展和进步，人类在信息技术方面取得了巨大的进步。近年来，随着数字化地球理念的提出和互联网的广泛使用，图像通讯技术变得越发重要。然而，在实际的应用中，获取的图像都有一定的退化，干扰图像成形的主要原因就是天气，雾霾天气的影响最大。当前，应用于交通系统领域的计算机系统对天气变化极为敏感，在雾霾天气的影响下，大气能见度低，图像严重退化，降低了图像的应用价值。所以针对在雾霾天气下图像退化处理技术的具体意义。为了减少雾霾天气对图像的影响，该文就对这一问题进行分析。

1 大气效应及雾霾天气

大气主要是由空气中的各种分子和气溶胶颗粒构成，分子主要有氧气、氮气、水分子、二氧化碳和其他稀有气体等等。固体或液体的质点分子漂浮在空气当中，从而组成了气溶胶体的分散体系，这些分散出来的粒子都是由气体和微粒相互凝结而产生的。大气当中的气溶胶颗粒主要由三方构成：一是自然气溶胶；二是生物气溶胶；三是人类活动所产生的气溶胶。其中，人类气溶胶主要是由人类进行日常生产生活排放到大气中的物质与有害气体产生化学反应之后形成的颗粒，这些颗粒的半径较小，用肉眼无法辨别。

霾的产生主要是由于空气中悬浮的粒子组成的，如果空气中湿度较高，这种粒子就会加速变化。霾要比空气中的分子颗粒大，如果霾的湿度变大就会转变成雾，影响能见度。接近地面的空气沉降，水滴和冰点变化形成的气溶胶粒子，从而产生了雾。雾和霾的主要不同在于霾的湿度没有雾产生的湿度大，而雾产生的湿度多半属于饱和状态。所以，如果空气湿度没有达到80%时，大气浑浊导致的能见度下降是由于霾造成的；相对湿度超过90%时，导致的空气能见度降低多是由于雾造成的；湿度在80%到90%之间时，导致的空气能见度下降则是由雾霾混合形成，但主要原因还是霾。从科学研究角度区分，将空气能见度小于1000 m的视为浓雾，能见度距离在1000 m和10000 m之间的视为薄雾。

雾霾天气对光传输有很大的负面影响，雾霾的气溶胶颗粒散射大气中发出的光线，使系统收集的图像清晰度受到严重影响。雾霾一般分为几种程度，轻度的雾霾使图像的远景模糊不清晰，但是人类的肉眼还是可以辨别个别建筑的，可以理解为效果不佳。大雾天气下就会导致图像信息模糊情况严重，无法识别远处景物，而且近处图像也有一定的缺失。浓雾天气下完全无法识别图像中的信息，使图像信息完全缺失。因而在不同雾霾天气的情况下，需要有效地提炼图像的基本信息，尽可能地还图像的真实情况。

上文提到了雾霾天气对系统获取图像的影响主要是散射或放射作用。散射是由于光在传输过程中，受到大气影响而分散到大气中的微小离子上，这些微小粒子在吸取了电磁波之后，将能量分散到以自身为中心的各个方向。所以，散射、吸收、辐射等就成为了雾霾天气影响图像退化的主要原因。

2 数字化图像的处理方法和理论

2.1 数字化图像的基本理论

数字化图像处理主要是用数字的形式对图像进行存储处理，再使用计算机对图像进行后期加工处理。在X、Y的空间坐标上将幅度值F作为图像的强度或者灰度。将数字化图像进行划之后分成的每一小块称之为像素，像素的属性有位置和灰度，所有像素的范围都处于0～255。数字化图像的应用一是为了使人们更加方便地对图像进行分析，二是为了使用计算机操作图像的存储和传输来大大提高工作效率。

2.2 数字化图像的处理方法

2.2.1 直方图线性化处理

直方图线性处理方法是图像处理方法中比较常见且简单实用的处理方式。一般在处理灰度图像的像素亮度时，会用到直方图线性处理方法。这种处理方法使用数学计算把原有的灰度图像进行处理，将灰度进行重新分布。使用算数的方法将原有图像的灰度级别展开，使原图像更加的层次分明，清晰可见。这种处理方法简单来说也就是增加了图像的对比度。总之，通过直方图线性处理过后的图像会更加的清晰。

2.2.2 彩图处理

上面所说的方法都是对原有图像的灰度进行处理，最后的成像还是灰色图像，图像的属性从根本上来讲是没有改变的。因而不适用于彩图的处理。彩图的处理可分为两种：一种是全彩图处理；另一种是色彩图处理。第一种全彩图处理可以使用全彩色的仪器进行处理，最常见的就是扫描仪等。全彩图处理可以对图像的每一部分进行分别处理，然后进行合成，最终构成全彩色图像；还可以对图像的像素直接处理，达到处理效果。第二种是在一定范围内有颜色，可以通过改变灰度值、人工加彩等方式进行处理。

2.2.3 同态滤波处理

这种方法就是将灰度的数值看做光照度和反射率，通过对照度和反射率的分析，得出其对灰度值的影响。在雾霾中，雾霾流动性低，相对来说分布情况就比较稳定。所以，在雾霾天气退化图像的处理过程中，得到图像的灰度会很暗，且图像清晰度低，而同态滤波处理方法则能够有效地改善图像上照明分布不均匀的情况。

2.2.4 Retinex图像处理方法

上述的几种处理方式都是比较通用的方法，对图像的处理都是基于图像像素的处理，没有从人类的视觉角度出发。然而，Retinex图像处理方法就很好地体现了这一点，通过算法和理论提高了图像清晰度。这种方法的根本理念就是基于人类视觉对色彩的感知，利用人类的视觉感知能力对雾霾情况下的图像进行增强处理。

3 分析数字化图像复原模式

根据上文提到的退化图像的处理方法，图像增强是对退化图像优化和改善的主要措施，通过对图像灰度的调整，像素、对比度的调整以及色彩变换等方式进行退化图像的基本处理。而对图像最根本的处理方式还是需要对图像进行复原，图像的复原方法一般可以分为数学模型和物理模型两种。数学模型是根据算法进行一步步的理论推算，从而对图像进行复原。物理模型则是根据建立的空间模型得到雾霾天气图像退化的大致模型，再通过对物理模型进行改进达到图像复原的目的。

4 结语

现阶段，雾霾天气频发，雾霾天气影响下图像的清晰处理则成为数字化图像处理领域的关注热点。该文主要对雾霾天气的基本原理和雾霾天气如何对数字化图像产生影响这两大问题进行了分析，阐述了数字化图像的处理和优化方法。相信随着数字化图像处理技术的不断完善，数字化图像将在更多的领域发挥作用，促进我国现代化建设的发展。

参考文献

[1] 李鑫.恶劣雾霾天气退化图像的处理与优化研究[D].昆明理工大学，2011.

[2] 李艳霞.雾霾条件下降质图像清晰化算法研究[D].西安工业大学，2014.

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