论文研究-基于分数阶微分及改进Retinex的模糊航空图像增强.pdf

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为提高航空公路图像中不良天气中的清晰度,提出一种基于改进分数阶微分算子及景深尺度变化Re-tinex的图像增强算法。首先将图像进行一种新的分数阶微分操作,然后将雾图像作暗原色先验处理,得到图像的估计景深图,计算原图各处的Retinex尺度,再进行单尺度Retinex变换得到结果图像。实验结果表明,与现有的He算法及其他算法相比,对于场景深度差异较大的模糊航空图像,该算法具有更快的运行速度和图像增强效果。
2846· 计算机应用研究 第32卷 和感知物体亮度及颜色的模型2。基本思想是将原图像看成河流两边均有主要的公路,其他处还有细小的公路火在建筑群 由照射光图像L(x,y)和物体反射属性R(x,y)组成,表示为 屮,整体图像显得比较模糊,处理结果为新算法(分数阶微分+ (9)He算法+MSR)和He算法结果的比较。通过对比可以看出新 这里L决定了图像的动态范围,R决定了图像的内在性法具有以下优点:有较好的颜色保真能力,突出了景物的细 质。 Retinex增强的实质就是从原始图像中消除亮度分量L的节,若没有分数阶微分,改进的或传统的He算法结果使图像 影响,以获得反映图像木质特征的反射分量R。SR算法的数颜色失真,整个图像旱蓝色;若有分数阶微分,再川同样的方法 学形式如下: 既可增强图像,又使颜色不失真。MSR一般需要在三个尺度 R(x,y)=logl(x,y)-log[F(x,y)*l(x,)](10)下分别作SsR计算,然后将三个结果加权平均。其屮SSR算 其中:R(x,y)为SSR在第i个颜色通道的输出;*表小卷积;法最为复杂,所以MSR总时间约为3倍的SSR时间。本文算 F(x,y)是环绕函数;log为自然对数。式(10)~(12)中的卷积法只要作一次SR加一次求传播图,耗时小于MSR(2倍以 部分通常认为是对照射光图像L(x,y)的估计。环绕函数一般上)。 使用高斯函数: 其中:ε为高斯函数的尺度参数,这个唯一的参数决定了卷积 的作用范围,尺度c越小,动态范围的压缩越大,图像细节较突 (a)航拍模糊河流()le算法对(a)(对(a)的分数(J新算法对a)的 及公路图 的增强效昊 阶倣分结果 增强效果 出;尺度ε越大,图像的整休效果越好,颜色越自然,但细节不 图1几种算法对航空河流与公路混合图像增强效果对比 够清晰。K为规一化因子,满足 ∫F(x,y)dxdy=1 (12) 在实际应用中,要在绀节俣留和色感·致性这两方面都取 得较好的效果,般采用MSR。其输出为几个不同尺度SSR(a)具有一条主公路(h)Hc算法对(a)(对a直方图()新算法对的 的航拍模糊图像的 增强效果 增强效果 结果的加权 图2一条主公路模糊航空图像的增强算法对比 (13) 小尺度的SR在颜色变化较大的区域会产生光晕现象 其中:N是尺度个数R为第n个尺度第i个颜色通道的 ESR MS产生的光晕也主要来源于此。在雾(霾)图像中,颜色变 结果(其高斯滤波尺度为cn);R是在第i个颜色通道的化较大的区域只能位于景深较小的地方,而在这些地方作大尺 MSR结果;。是第n个尺度的加权系数,一般作平均加权。 度SSR,不会产生光晕和颜色失頁。由于本文的研究是针对航 决定MSR效果的一个重要因素是尺度个数和尺度大小的空公路图像,算法的适用范围还有待扩大。目前的算法对景深 选择。一般取尺度个数为3,尺度大小为250、80、20。由丁本差别大的图像效果明显,而对京深差别不大的图像还需要进 文关注的是航空公路模糊图像,其特点是景物模糊不清,突出步改进。当图像中有一片白色(或灰色)区域时,其部分处理 公路就成了本文工作的一项重点,所以选取10、50、10作为高效果还不理想:由于天空部分的传播图;值较小,其用小尺度 斯函数的尺度。基丁上面基础,本文提出的新算法为: Retinex SSR会导致该部分的图像增强效果突出了一些不必要的细节。 尺度不是恒定的,而是在不同区域取不同的值,其大小由图像 图2是不同颜色的建筑物和一条主公路相邻的图像。与 景深决定。首先,用15×15的掩模求取雾(霾)图像的喑原色图2(b)和()相比,新算法若没有分数阶微分,He算法+MSR 图像,然后根据式(8)~(10)求出传播图t(x,y)。t(x,y)的取虽然有较好的颜色保真能力,能够突出景物的细节,但在颜色 值为0-1的小数。用一幅15×15暗原色传播图,其反映了雾变化较大的边界不会产生光晕,使整个图像呈蓝色,有些颜色 (霾)图像的景深变化,亮度小的区域离照相机远,亮度大的区失真;反之,若有分数阶微分,新方法可以避免颜色失真的间 域离照相机近。依据离照相机远作小尺度变换、离照相机近作题;如果用通常的直方图均街化方法来增强图像,部分目标有 大尺度变换的原则,假设尺度参数c(x,y)与传播图所增强,但整体图像增强不均。图3中包含更多的公路和建筑 t(x,y)是线性关系 物,而且大小公路互相交叉在一起,整个图像更加模糊,直接用 max((x,))-min((3,×100+10(14)改进的He算法+MSR使整幅图像显蓝绿色,颜色明显失真 (x,y)-min(以(x,y)) 当经过分数阶微分后再进行改进的He算法+MSR操作,图像 其中:max((x,y)和min((x,y)分别为x(x,y)的最大值和增强效果明显变好:而直接通过线形拉伸变换来突出目标,结 最小值。这样得到的尺度c(x,y)是10~110,涵盖了小尺度到果不能令人满意。图4中含有立体交叉路及建筑群,从原始图 大尺度。根据式(14)得到的每一点处的尺度参数c(x,)对雾像中很难辨别各种目标物体,若没有分数阶徼分,而直接用改 (霾)图像作高斯滤波,然后求出 Retinex结果。 进的He算法+MSR,图像则呈蓝色;而当直接用传统的MSR 3实验结果及分析 方法,虽然部分目标增强,但目标之间界限不清晰,而且部分区 域颜色失真;但用本文的新算法能够使颜色不失真的同时增强 3.1图像的处理结果及其主观分析 图像的清昞度。 通过对系列航空公路图像的实验表明,新算法在较好大32图像增强效果的客观评价与分析 雰(霾)的同时能够皃服传统算法的光晕现象,但也存在些 以图5中各图像的直方图为例进行分析。从图5中可看 不足,以图1为例来说明。图1是航拍河流与公路混合图像,出,原始图直方图中红色像素分布主要在左侧,而蓝色像素分 第9期 张鑫,等:荩于分敖阶微分及改进 Retinex的模糊航空图像増强 2847 布主要集中在右侧(见电子版),这说明该图像是一幅以蓝色与最低亮度值的差值,而亮度相对方差为(亮度方差/亮度均 为卞的航空图像;另外,各个直方图的分布范围较窄,所以该图值)×100;后六列是有关颜色的变化参数,红色权重是指红色 像是幅较为模糊及对比度低的图像。 均值在三色均值之和中所占的比例,而红色相对方差为(红色 方差/红色均值)x100。其他两色的参数类同。 表1三幅图像的各种比较指栎或参数 (a)具有多条公路()He算法对(a)()对(a)的线性(d新算法对(al的 原始图及最高/亮度亮度红色绿色监色红鱼绿色蓝色 航拍模糊图侈 的增强效果 拉伸结果 增强效果 其新老算最低范围相对权重权重权重相对相对相对 图3具有多条公路的航拍模糊图像增强算法对比结果 法结果图亮度值大小方差/%%/%/%方差方差方差 511.38.15.6 图2(b)254/4620829.618.930.151.066.132.615.9 图2(d)254/025429.628.531.939.742.931.921.4 (a)具有复杂公路网(b)He算法对a) (c)MSR对(a)(新算法对a l84/107 6.629.331.838.911.16.94.5 的航拍模糊图像的增烸效果 的结東 的增强效 图3(b)254/5619818.315.933.151.063.120.610.4 图4航空模糊复杂公路图像增强算法对比结果 图3(d)254/1024423.524.231.944.048.224.713.9 1575 233.033.333.75.34. 11814 9417 图4(b)2544021431.017.928.653.572.837.316.3 7876 6278 图4(d)254/225231.229.031.339.744.234.522.7 3938 3139 与He算法相比,新算法大大增加了亮度范围,但相对方 641281925 a)原始图像 b)分数阶徽分 差变化不大,所以对比度有所增强。另外在RGB图像里,与原 9976 始图像参数相比,He算法降低了红色分量的比例,并大大地增 4983 加了蓝色分量的比例,而新算法的参数介于以上两者之间,所 4988 3322 以其能够不过分地增强了各颜色的鲜艳程度。从各颜色的相 对方差来看,He算法得到最高值,新算法次之,所以新算法在 128192256 保证颜色微小变化的情况下,也增加了每一颜色内部的对 ()He的算浤 (①新算法 比度。 39152 15752 29364 11814 4结束语 19576 9788 在雾(霾)天气屮,为提高航空公路图像的清晰度,本文设 13192281计了基于收进的分数阶微分模板及景深的尺度变化 Retinex图 e) Retinex(SSR) (直方图均化 像增强算法,并将该算法用ⅤC++实现。通过对不同的航空 图5原始图像RGB直方图及其各种图像增强 算法处理后的RGB直方图 公路图像的处理得知,在改进的分数阶微分的基础上,结合暗 分数阶傲分后,各颜色的图像直方图横轴变化范围有所增原色先验处理及景深图信息可以打下较好的去雾(霾)基础 加,而两高峰中间的凹处被填平,这说明部分像素或者变亮或在此基础上进行尺度 Retinex变换可以得到较为理想的清晰图 者变暗,但主要是屮间值区域内的像素数有所增加,也就是暗像。通过该算法处理的雾(霾)图像不仅能够达到常规算法 点变得更暗,亮点变得更亮,所以图像有所增强。经过Hc的(如He算法及lan的算法)的去雾效果,而且还避免了通 算汏对原始图像处理后,各颜色的图像直方图横轴变化范围大常的光晕现象和颜色失真问题。特别是对于场景深度差异较 大增加,红色直方图区域向左移动,而蓝色区域大大向右移动,大的航空图像,与现有的多尺度 Retinex算法及He算法相比, 绿和蓝色直方图峰值降低而像素分布变得较为均衡,这就是为新算法不仅在提高图像清晰度上有所提高,而且其运行速度也 什么图像中的蓝色被强化的原因。新算法使RGB直方图峰值提高了2倍以上。但是为了扩展应用范围(如医学和边界扫 在一个水平,而且像素的分布均近似于正态分布,分布宽度几描2),算法还有待改进。 乎跨越了整个橫铂,这就使图像在颜色不失真的情况下有了明参考文献 显的增强。从 Retinex(SSR)的直方图中可看出,该算法使图像 [1 Wang Weixing Rock fracture image segmentation algorithms [M]// 对比度过分增强,而忽略了图像屮一些细节的增强。直方图均 Ho P G P Image Segmentation. S 1.: InTech, 2011: 459-488 衡化拉伸和均衡化了每一颜色的直方图,这就使部分日标增强[21 Wang Weixin, Zhang xin, Cao Tin,eal. Fuzzy and touching cell 了,但部分目标的清晰度也降低了。 extraction on modified graph minimize spanning tree and skeleton dis- 根据对上述直方图的分析,本文根据新算法及老算法(He tance mapping histogram [J]. Journal of Medical Imaging and 算法)结果的亮度和方差的不同来评定算法对图像增强的情 Health Informatics,2014,4(3):350-357. 况,另外用颜色分量的变化来评定图像的失真程度。上述三幅[3] Wang Weixing, Zhou w, Zhao m, Airplane extraction and identifica 图像的各种比较指标或参数列在表1中。 tion by improved PCNN with wavelet transform and modified Zernike 表中前三列是图像亮度参数,亮度范围大小为最高亮度值 moments [J]. The Imaging Science Journal, 2014, 62(1): 27-34 2848 计算机应用研究 第32卷 [4]Beghdadi A, Larabi M C, Bouzerdoum A, et al. A survey of perceptual tion[ J. Journal of Central South University, 2013, 20(6): 1602 image processing methods J]. Signal Processing Image Commu 1609 nication.2013,28(8):811-831. [13 Morel J M, Petro A B, Sbert C. A PDE formalization of Retinex theory [5 Land E H. 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Adaptive Harris corner detection algorithm 算过程;全局亮度调整算法消除∫曝光差异,实现∫平潸过渡 based on image edge enhancement[C| //Information Systems and 改进的泊松融合降低了计算量,增强了适应性,消除了拼接缝 Computing Technology. 2013: 91-96 隙。实验表明,该方法检测精度较高,有较强的适应性,实现了[8]刘堂,张久东,周红, Harris角点检测算法的优化研究[J.云向 图像的无缝镶嵌。然而,随着序列图像数目的增多,变换参数 民族大学学投:自然科学版,2011,20(2):136-138 的累积误差随之增大,导致镶嵌图像的形变增大,镶嵌质量下[9 Luo jianwen, Konofagou E E. A fast normalized cross-correlation cal 降。因此,如何消除累积误差对镶嵌质量的影响.是本文进一 alation method for motion estimation[ J]. IEEE Trans on Ultrasoni 步的研究方向 S, Ferroelectrics and Frequency Control, 2010, 57(6): 1347 参考文献 10 Song Fu-hua, Lu Bin. An automatie video image mosaic algorithms [1 Wang Wei, Ng M K A variational approach for image stitching[J] based on SIFT feature matching C// Proc of International Confer SIAM Journal on Imaging sciences, 2013, 6(3): 1318-1344 ence on Communication. Electronics and Automation Engineering. 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