论文研究-基于双边滤波的RGB通道去雾算法研究.pdf
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2014，50（6）
雾天是一种常见的天气现象，但在雾天的户外情
况，会干扰到视觉认知能力，严重影响到交通运输系统
以及室外视频工作系统的可靠性
[1]
，给监测者对图像内
信息的理解造成一定困难，因此对雾天图像的去雾化处
理具有非常重要的意义。
雾天图像的质量随着场景深度的增加成指数系数
下降。因此计算场景深度的准确成为基于大气散射模
型恢复高质量雾天图像的重要步骤。早期传统的计算
方法是运用直方图均衡化
[2-3]
技术，在一定范围内动态地
拉伸灰度值的取值，从而达到增强图像对比度的目的，
但因为直方图均衡化是利用同一场景深度下的计算，不
同频率灰度值的拉伸可能会被丢失掉局部细节或灰度
级动态范围变得越窄。另一类图像增强算法则是以色
彩恒常性为基础的 Retinex 算法
[4-5]
，根据不同的过滤器
对雾天图像入射量进行估计，由于过滤器的不同设计，
不能成功估计出实际的场景深度，这将导致不同景深的
细节信息丢失以及色彩失真。对于图像对比度要求较
高的场合采用的偏微分方程的去雾方法
[6]
，但对于场景
深度跨度较大和局部区域的恢复，不能很好地满足要
求。文献[7]提出了利用先验信息来获取场景深度，使
用暗原色先验理论估计场景深度，但在不符合暗原色假
设的区域内，通透率估计过小会影响去雾效果，且优化
通透率计算过于复杂。还有一类是基于图像深度关系，
利用两种天气下的两幅灰度图片通过迭代的方法计算
出大气光和场景深度信息
[8]
，对图像的采集要求严格，同
时时间复杂度提高。文献[9]利用二值散射原理估算出
RGB 图像场景深度，得到了较好的效果。
针对上述场景深度的问题，本文对文献[10]提出的
基于双边滤波的 RGB 通道去雾算法研究
游 谦，黎 英，李玉成，赵 虎，王 振
YO U Qian, LI Ying, LI Yucheng, ZHAO Hu, WAN G Zh en
昆明理工大学 信息工程与自动化学院，昆明 650051
Faculty of Information Engineering and Automation, Kunming University of Science & Technology, Kunming 650051, China
YOU Qian, LI Ying, LI Yucheng, et al. Research on fog-degraded image restoration based on bilateral filter of RGB
channel. Computer Engineering and Applications, 2014, 50（6）：157-160.
Abstract：Due t o scattering of atmosp heric lig ht and attenuation of incident lig ht, the quality of images captured under
foggy conditions will be reduced exponentially to the scene depth. In order to improve the visual effect of the degraded
image, this paper makes use of the dark c hannel to estimate the air light. According to t he strength of RGB c hannel, then,
the scene depth map is estima ted from a single fog image. Moreover, this paper introduces a tolerance threshold in the
bright region to avoid the error est imates of t he scene depth. A bilateral filter with edge-preservi ng is utilized to further
process the scene depth map. A clear image can be recovered ba sed on the atmospheric scattering model. Experime nt
results show that the proposed improved algorit hm can enh ance the visibility of fog-degra ded images effectively.
Key words：atmospheri c scattering model; RGB channel; dar k channel; tolera nce threshold
摘 要：因大气光的散射和入射光的衰减，大雾天气下捕获到的图像质量呈指数系数下降。为改善退化图像的视觉
效果，利用暗原色先验信息获得大气光；根据单幅雾天图像 RGB 通道强度估计场景深度图；同时在明亮区域引入一
种容差阈值，避免了这部分区域场景深度的错误估计，使用带边缘保持的双边滤波器对求得的场景深度图进一步处
理；利用大气散射模型实现了图像复原。实验结果表明，改进后的算法有效提高了雾天退化图像的视觉效果。
关键词：大气物理模型；RGB 通道；暗原色；容差阈值
文献标志码：A 中图分类号：TP751.1 doi：10.3778/j.issn.1002-8331.1204-0414
作者简介：游谦（1985—），男，硕士研究生，主要研究方向为图像处理、模式识别、嵌入式开发；黎英（1963—），男，博士，教授，主要
研究方向为模式识别、嵌入式开发。E-mail：youqian4 3@163.com
收稿日期：2012-04-23 修回日期：2012-06-18 文章编号：1002-8331（2 014）06-0157-04
CNKI 网络优先出版：2012-08-01，http://www.cnki.net/kcms/detail/11 .2127.TP.20120801.1652.009. html
C omputer Engineer ing and Applications 计算机工程与应用
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