本發(fā)明屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，更進(jìn)一步涉及其中的一種模擬霧圖生成方法，可用于對(duì)室外遠(yuǎn)距離場(chǎng)景拍攝的無(wú)霧圖像構(gòu)造深度圖，評(píng)價(jià)去霧效果、檢測(cè)設(shè)備的性能和去霧網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練。

背景技術(shù)：

模擬霧圖在多個(gè)領(lǐng)域都有廣泛的用途，一方面可以用來(lái)評(píng)價(jià)去霧算法，利用模擬霧圖作為無(wú)霧圖像的參考圖像，可以對(duì)去霧算法進(jìn)行有參考的客觀質(zhì)量評(píng)價(jià)；還可以應(yīng)用于某些可視化場(chǎng)景中，比如模擬有霧天氣下的路況，用以檢測(cè)一些設(shè)備的性能；除此之外，還可以用于生成訓(xùn)練數(shù)據(jù)，比如用深度學(xué)習(xí)的方法訓(xùn)練去霧網(wǎng)絡(luò)模型時(shí)，需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，直接獲取各種室外場(chǎng)景下的彩色圖像及相應(yīng)的霧圖有很大難度，因此可以采用模擬加霧的方式生成訓(xùn)練數(shù)據(jù)。

根據(jù)霧氣形成原理即大氣散射模型，模擬霧圖的構(gòu)造和深度信息的獲取密不可分，越準(zhǔn)確的深度信息可以幫助我們獲取更加準(zhǔn)確的模擬霧圖。因此，如何獲得單幅圖像的深度信息是構(gòu)建模擬霧圖中十分關(guān)鍵的問(wèn)題。

生成模擬霧圖主要有以下幾個(gè)方法：

1)通過(guò)計(jì)算機(jī)軟件進(jìn)行模擬加霧?，F(xiàn)有的計(jì)算機(jī)模擬加霧方法大多采用3ds max，maya，Photoshop等成熟的商業(yè)軟件，如郭璠，蔡自興發(fā)表的論文“圖像去霧算法清晰化效果客觀評(píng)價(jià)方法”，見(jiàn)自動(dòng)化學(xué)報(bào)，2012第9期，38(9)。該方法公開(kāi)了兩種加霧的方法，第一種是利用3ds max軟件中的渲染器渲染出霧氣的效果；第二種是利用3ds max軟件中的建模工具創(chuàng)建虛擬場(chǎng)景，然后利用大氣散射模型獲得模擬霧圖。這兩種方法雖然直觀方便，操作簡(jiǎn)單，但是也存在不足之處，這些商業(yè)圖像軟件沒(méi)有公開(kāi)各自程序的算法，無(wú)法得知程序是否按照正確的霧圖形成理論構(gòu)造霧圖；而且其創(chuàng)建的模擬圖像與真實(shí)圖像有一定的差別，不能客觀的反映自然界和生活中的真實(shí)場(chǎng)景，如果把模擬霧圖作為參考圖像用于去霧算法評(píng)價(jià)方面，在實(shí)際應(yīng)用中并不能得到令人信服的結(jié)果。

2)通過(guò)專(zhuān)業(yè)設(shè)備采集某一場(chǎng)景的深度信息。如深度相機(jī)TOF，就是利用飛行時(shí)間法來(lái)采集場(chǎng)景的深度信息。所謂飛行時(shí)間法，就是通過(guò)給目標(biāo)連續(xù)發(fā)送光脈沖，然后用傳感器接收從物體返回的光，通過(guò)探測(cè)光脈沖的飛行(往返)時(shí)間來(lái)得到目標(biāo)物距離。TOF相機(jī)由光源、光學(xué)部件、傳感器、控制電路以及處理電路等幾部單元組成，可以同時(shí)得到整幅圖像的深度信息。這種深度相機(jī)的優(yōu)勢(shì)是與立體相機(jī)或三角測(cè)量系統(tǒng)相比，其相機(jī)體積小巧，而且能夠?qū)崟r(shí)快速的計(jì)算深度信息，但是該方法的缺點(diǎn)是設(shè)備昂貴，操作較為復(fù)雜，耗費(fèi)人力物力，有一定的局限性。

3)通過(guò)算法計(jì)算獲得深度信息，主要有以下三種方法：

3a、清華大學(xué)深圳研究生院所擁有的專(zhuān)利技術(shù)“一種獲取圖像深度信息的方法”(專(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?01310416866，授權(quán)公告號(hào)103473743B)公開(kāi)了一種獲取圖像深度信息的方法，該方法步驟如下：1)對(duì)待處理的單幅原始圖像進(jìn)行高斯模糊處理，得到模糊圖像；2)檢測(cè)待處理的原始圖像的紋理邊緣，將所述原始圖像劃分為紋理梯度相對(duì)較大的區(qū)域，定義為D區(qū)域和紋理梯度相對(duì)較小的區(qū)域，定義為F區(qū)域；3)對(duì)于所述D區(qū)域內(nèi)的像素點(diǎn)，根據(jù)模糊估計(jì)方法計(jì)算得到各像素點(diǎn)的比例因子；4)對(duì)于所述F區(qū)域內(nèi)的各像素點(diǎn)，進(jìn)行Kalman濾波，估計(jì)各像素點(diǎn)的比例因子；5)根據(jù)原始圖像的聚焦信息，將各像素點(diǎn)的比例因子轉(zhuǎn)換為各像素點(diǎn)的相對(duì)深度值。該方法提供了獲取圖像深度信息的方法，引入Kalman濾波的思想，可以抑制常規(guī)的散焦法獲取深度值時(shí)的噪聲，提高最終獲得的深度圖的精度。但是，該專(zhuān)利技術(shù)仍然存在的不足是：僅利用圖像的紋理特征，并沒(méi)有結(jié)合圖像的空間特征和深度先驗(yàn)條件，所得到的深度信息適用性不強(qiáng)。

3b、北京航空航天大學(xué)所申請(qǐng)的專(zhuān)利技術(shù)“基于深度信息分離天空區(qū)域的單幅圖像去霧方法及裝置”(專(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)枺?01510108717.2)公開(kāi)了一種基于深度信息分離天空區(qū)域的單幅圖像去霧方法及裝置，主要包括以下步驟：(1)采用SLIC超像素分割方法，對(duì)含有天空的有霧圖像進(jìn)行過(guò)分割預(yù)處理，得到過(guò)分割圖像；(2)提取區(qū)域的深度信息，對(duì)過(guò)分割圖像進(jìn)行區(qū)域合并，分離天空和非天空；(3)以天空區(qū)域的平均值估計(jì)大氣光值，然后分別計(jì)算天空和非天空區(qū)域的透射率，形成整幅圖像的透射率分布圖；(4)由大氣光值和透射率分布圖，復(fù)原無(wú)霧圖像。該發(fā)明結(jié)合超像素分割和區(qū)域合并技術(shù)，能夠精準(zhǔn)提取天空與景物的交界線，獲得準(zhǔn)確而完整的天空區(qū)域，不僅可得到可靠的大氣光值，同時(shí)能避免天空失真，減少天空邊界處由景深突變而引起的光暈現(xiàn)象，實(shí)現(xiàn)圖像去霧。但該專(zhuān)利存在的不足之處在于其分離天空的方法是針對(duì)于有霧圖像的，有霧圖像的天空區(qū)域紋理信息較少且顏色發(fā)白，比較容易與非天空部分區(qū)分開(kāi)來(lái)，所以該方法分離天空區(qū)域通用性較差。

3c、西安電子科技大學(xué)所申請(qǐng)的專(zhuān)利技術(shù)“基于人工加霧的最佳霧圖復(fù)原方法”(專(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)枺?01510112392.5)公開(kāi)了一種獲取圖像深度信息的方法，該方法步驟如下：(1)使用相機(jī)采集無(wú)霧圖像；(2)種群粒子初始化；(3)產(chǎn)生個(gè)體最優(yōu)位置和全局最優(yōu)位置；(4)更新種群粒子；(5)無(wú)霧圖像分割；(6)計(jì)算無(wú)霧圖像的灰度圖像矩陣的深度；(7)計(jì)算無(wú)霧圖像的灰度圖像矩陣的透射率；(8)建立無(wú)霧圖像人工加霧后的有霧圖像；(9)獲得去霧后的圖像；(10)獲得評(píng)價(jià)指標(biāo)值；(11)獲得最佳去霧算法；(12)獲得室外監(jiān)控設(shè)備的去霧圖像。該方法采用了先進(jìn)的達(dá)爾文粒子群分類(lèi)方法，分割過(guò)程快速準(zhǔn)確。但是，該專(zhuān)利技術(shù)仍然存在的不足是：分割結(jié)果是依據(jù)灰度圖像的灰度值來(lái)進(jìn)行分類(lèi)，與圖像的深度信息沒(méi)有直接相關(guān)關(guān)系，所以得到的深度信息不能完全反映真實(shí)的深度信息，因而對(duì)后續(xù)的去霧算法的客觀性能評(píng)價(jià)指導(dǎo)意義有限。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的在于針對(duì)上述現(xiàn)有技術(shù)的不足，提出一種基于深度先驗(yàn)的模擬霧圖生成方法，以提高圖像深度信息的真實(shí)性和準(zhǔn)確性，使生成的模擬霧圖能更加逼近真實(shí)霧圖。

本發(fā)明的技術(shù)方案是，結(jié)合圖像的空間特征和深度先驗(yàn)條件，首先利用色彩和亮度信息對(duì)無(wú)霧圖像進(jìn)行天空區(qū)域分割；再根據(jù)初始天空區(qū)域的位置關(guān)系判斷天空區(qū)域是否需要修正，如若需要修正，則利用邊緣檢測(cè)進(jìn)一步修正天空區(qū)域，得到修正后的天空區(qū)域；然后根據(jù)天空及非天空區(qū)域的劃分構(gòu)造不同的深度信息；最后計(jì)算透射率，生成模擬霧圖，其實(shí)現(xiàn)的步驟包括如下：

1.一種基于深度先驗(yàn)的模擬霧圖生成方法，包括以下步驟：

(1)分離無(wú)霧圖像中的天空區(qū)域，得到初始天空區(qū)域：

(1a)讀入無(wú)霧圖像，得到無(wú)霧圖像的彩色圖像矩陣，將彩色圖像三通道矩陣像素值中的第一通道矩陣、第二通道矩陣、第三通道矩陣分別定義為紅，綠，藍(lán)，即R、G、B三個(gè)矩陣，從彩色圖像矩陣中選取圖像的前N行作為局部天空區(qū)域，用Ω1表示；

(1b)利用局部天空區(qū)域的像素值，計(jì)算天空區(qū)域的第一閾值t1和第二閾值t2；

(1c)按照下式，從無(wú)霧圖像中選取同時(shí)滿(mǎn)足以下三個(gè)公式的像素點(diǎn)為初始天空區(qū)域：

其中，C表示圖像的通道，C∈{R,G,B}，Ω是無(wú)霧圖像整幅圖的區(qū)域，表示無(wú)霧圖像的第C個(gè)圖像通道中第i行第j列的像素值；

(2)判斷初始天空區(qū)域是否需要修正：

(2a)將初始天空區(qū)域轉(zhuǎn)換為灰度圖像；

(2b)設(shè)置a為初始天空區(qū)域出現(xiàn)不連通現(xiàn)象的列數(shù)，初始a置0，從第一列開(kāi)始判斷初始天空區(qū)域的灰度圖像是否出現(xiàn)不連通現(xiàn)象，若是，則計(jì)數(shù)標(biāo)志a加1，否則，a值不變；

(2c)按照下式，計(jì)算比例系數(shù)T：

其中，w為原始無(wú)霧圖像的列數(shù)；

(2d)設(shè)置t3為初始天空區(qū)域的第三閾值，將比例系數(shù)T與t3進(jìn)行對(duì)比，如果T大于t3，則執(zhí)行步驟(3)，否則，直接執(zhí)行步驟(4)；

(3)修正初始天空區(qū)域：

(3a)利用Canny算子，獲得初始天空區(qū)域的二值化邊緣圖像；

(3b)將邊緣圖像中每一列的第一個(gè)邊緣點(diǎn)保存下來(lái)，構(gòu)成初始天空邊緣線；

(3c)對(duì)初始天空邊緣線逐點(diǎn)更新，得到優(yōu)化后的天空邊緣線；

(3d)將優(yōu)化后的天空邊緣線以上的區(qū)域設(shè)置為修正后的天空區(qū)域；

(4)構(gòu)造無(wú)霧圖像的深度圖：

(4a)用Ω2表示得到的天空區(qū)域，對(duì)天空區(qū)域矩陣中像素點(diǎn)的值賦予相應(yīng)的圖像比特類(lèi)型的最大值，即對(duì)于8比特類(lèi)型的圖像，賦值為255；

(4b)用Ω3表示非天空區(qū)域，通過(guò)下式給非天空區(qū)域中每一個(gè)像素點(diǎn)賦值：

其中d_m,n表示非天空區(qū)域中第m行第n列像素點(diǎn)的值，(m,n)∈Ω3，h1表示非天空區(qū)域的高度；

(4c)整合天空區(qū)域和非天空區(qū)域中像素點(diǎn)的值，構(gòu)成整幅圖的深度信息矩陣，將此矩陣稱(chēng)為無(wú)霧圖像的深度圖，該深度圖中的第i行第j列深度值d_i,j可表示為：

其中，Ω2表示天空區(qū)域，d_m,n表示非天空區(qū)域深度圖第m行第n列的深度值；

(5)按照下式，計(jì)算無(wú)霧圖像每一個(gè)像素點(diǎn)對(duì)應(yīng)的透射率：

其中，t_i,j表示無(wú)霧圖像中第i行第j列位置的透射率；λ是霧氣濃度參數(shù)，λ的取值范圍為20～100；β表示大氣散射系數(shù)，β的取值范圍為0.03～0.1；

(6)按照下式，對(duì)無(wú)霧圖像進(jìn)行人工加霧，生成模擬有霧圖像：

其中，表示加霧圖像的第C個(gè)圖像通道中第i行第j列位置的像素值，C表示有霧圖像或無(wú)霧圖像的通道編號(hào)，C∈{R,G,B}，表示無(wú)霧圖像的第C個(gè)圖像通道中第i行第j列的像素值，A表示大氣光強(qiáng)，A的取值范圍為0.7～1。

本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比具有以下優(yōu)點(diǎn)：

第一，本發(fā)明在進(jìn)行天空區(qū)域分割時(shí)，充分利用了圖像天空區(qū)域的的色彩信息和天空與景物之間的邊緣信息，先基于色彩分割將無(wú)霧圖像的天空區(qū)域分離，再根據(jù)分離結(jié)果判斷是否需要進(jìn)行天空區(qū)域的修正，克服了現(xiàn)有技術(shù)中尋找天空區(qū)域時(shí)沒(méi)有考慮天空的顏色及亮度等特點(diǎn)，使得天空區(qū)域的分割更加準(zhǔn)確。

第二，本發(fā)明在進(jìn)行深度信息估計(jì)時(shí)，充分利用了圖像空間信息和深度先驗(yàn)條件，在分離出天空區(qū)域之后，對(duì)天空區(qū)域賦予無(wú)窮遠(yuǎn)的深度值，對(duì)非天空區(qū)域利用深度先驗(yàn)條件構(gòu)造不同的深度信息，最后利用大氣散射模型建立有霧圖像，克服了現(xiàn)有技術(shù)中沒(méi)有結(jié)合圖像的空間特征信息、深度先驗(yàn)條件和大氣散射模型，從而無(wú)法真實(shí)客觀地構(gòu)造有霧圖像的缺點(diǎn)，使得采用本發(fā)明方法加霧后的圖像更加符合自然規(guī)律，更加真實(shí)可信。

第三，本發(fā)明利用單幅無(wú)霧圖像進(jìn)行加霧，得到的有霧圖像與無(wú)霧圖像互成一對(duì)的參考圖像，避免了現(xiàn)有技術(shù)為了采集同一場(chǎng)景下的有霧或無(wú)霧參考圖像難度大、條件苛刻、耗費(fèi)人力物力的問(wèn)題，從而對(duì)去霧算法的客觀質(zhì)量評(píng)價(jià)提供了新的方法。

附圖說(shuō)明

圖1是本發(fā)明的實(shí)現(xiàn)流程圖；

圖2是用本發(fā)明方法生成模擬霧圖的仿真效果圖；

圖3是本發(fā)明和現(xiàn)有基于深度信息分離天空區(qū)域的單幅圖像去霧方法中的天空分割效果對(duì)比圖；

圖4是本發(fā)明和現(xiàn)有基于人工加霧的最佳霧圖復(fù)原方法中的透射率圖像生成效果對(duì)比圖。

具體實(shí)施方式

下面結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明做進(jìn)一步的描述。

參照?qǐng)D1，本發(fā)明實(shí)現(xiàn)步驟如下。

步驟1，對(duì)無(wú)霧圖像中的天空區(qū)域進(jìn)行分離，得到初始天空區(qū)域。

1.1)讀入無(wú)霧圖像，如圖2(a)所示，得到無(wú)霧圖像的彩色圖像三通道矩陣，將彩色圖像三通道矩陣中的第一通道矩陣、第二通道矩陣、第三通道矩陣分別定義為紅，綠，藍(lán)，即R、G、B三個(gè)矩陣；

1.2)從彩色圖像三通道矩陣中選取無(wú)霧圖像的前50行作為局部天空區(qū)域Ω1；

1.3)利用局部天空區(qū)域Ω1的像素值，計(jì)算天空區(qū)域的第一閾值t1和第二閾值t2；

其中表示無(wú)霧圖像R通道矩陣中的第i行第j列像素值，表示無(wú)霧圖像G通道矩陣中的第i行第j列像素值，表示無(wú)霧圖像B通道矩陣中的第i行第j列像素值；

1.4)從無(wú)霧圖像中選取同時(shí)滿(mǎn)足以下三個(gè)公式的像素點(diǎn)作為初始天空區(qū)域：

其中，C表示圖像的通道，C∈{R,G,B}，Ω是無(wú)霧圖像整幅圖的區(qū)域，表示無(wú)霧圖像的第C個(gè)圖像通道中第i行第j列的像素值。得到的初始天空區(qū)域如圖2(b)所示，由圖2(b)仿真結(jié)果圖可以看到，本發(fā)明得到的天空初始區(qū)域已經(jīng)能夠較為準(zhǔn)確的將天空區(qū)域識(shí)別并分離出來(lái)。

步驟2，判斷初始天空區(qū)域是否需要修正。

2.1)將初始天空區(qū)域轉(zhuǎn)換為灰度圖像；

2.2)定義a為初始天空區(qū)域出現(xiàn)不連通現(xiàn)象的列數(shù)，設(shè)a的初始置0，從第一列開(kāi)始判斷初始天空區(qū)域的灰度圖像是否出現(xiàn)不連通現(xiàn)象，若是，則計(jì)數(shù)標(biāo)志a加1，否則，a值不變；

2.3)按照下式，計(jì)算比例系數(shù)T：

其中，w為原始無(wú)霧圖像的列數(shù)；

2.4)設(shè)置t3為初始天空區(qū)域的第三閾值，將比例系數(shù)T與t3進(jìn)行對(duì)比，如果T大于t3，則執(zhí)行步驟3，否則，直接執(zhí)行步驟4。

步驟3，修正初始天空區(qū)域。

3.1)利用Canny算子，獲得初始天空區(qū)域的二值化邊緣圖像；

3.2)將邊緣圖像中每一列的第一個(gè)邊緣點(diǎn)保存下來(lái)，構(gòu)成初始天空邊緣線；

3.3)對(duì)初始天空邊緣線逐點(diǎn)更新，得到優(yōu)化后的天空邊緣線：

3.3a)將初始天空邊緣線上第一列的邊緣點(diǎn)作為第一個(gè)當(dāng)前邊緣點(diǎn)c(i，j)，其中(i，j)表示當(dāng)前邊緣點(diǎn)c的位置處于圖像矩陣的第i行第j列；

3.3b)將當(dāng)前邊緣點(diǎn)c(i，j)的位置向右平移一個(gè)像素，作為預(yù)測(cè)邊緣點(diǎn)p(i，j+1)，將當(dāng)前邊緣點(diǎn)c(i，j)位置向下平移一個(gè)像素，作為待比較像素點(diǎn)c1(i+1，j)；

3.3c)設(shè)置第四閾值t4＝8，判斷當(dāng)前邊緣點(diǎn)是否需要更新：

如果當(dāng)前邊緣點(diǎn)和其下一列邊緣點(diǎn)位置的縱坐標(biāo)之差的絕對(duì)值大于t4，則執(zhí)行(3c4)至(3c6)，否則，執(zhí)行(3c7)；

3.3d)計(jì)算以預(yù)測(cè)邊緣點(diǎn)為中心的3x3塊內(nèi)的均值與以待比較像素點(diǎn)為中心的3x3塊內(nèi)的均值之間的方差s1；

3.3e)計(jì)算以下一列邊緣點(diǎn)為中心的3x3塊內(nèi)的均值與以待比較像素點(diǎn)為中心的3x3塊內(nèi)的均值之間的方差為s2；

3.3f)將s1與s2進(jìn)行比較：若s1>s2，則更新下一列邊緣點(diǎn)位置為預(yù)測(cè)邊緣點(diǎn)的位置，即用預(yù)測(cè)邊緣點(diǎn)替代下一列邊緣點(diǎn)；若s1<＝s2，則下一列邊緣點(diǎn)位置不改變；

3.3g)將當(dāng)前邊緣點(diǎn)位置挪至下一列，返回步驟3.3b)，直至圖像的每一列都進(jìn)行過(guò)更新處理；

3.4)將優(yōu)化后的天空邊緣線以上的區(qū)域設(shè)置為修正后的天空區(qū)域Ω2，如圖2(c)所示，由圖2(c)仿真結(jié)果圖可以看到，經(jīng)過(guò)基于邊緣檢測(cè)的修正后，天空區(qū)域更加準(zhǔn)確，邊緣清晰，輪廓完整。

步驟4，構(gòu)造無(wú)霧圖像的深度圖。

4.1)對(duì)天空區(qū)域中每一個(gè)像素點(diǎn)進(jìn)行賦值，所賦值為相應(yīng)的圖像比特類(lèi)型的最大值，即對(duì)于8比特類(lèi)型的圖像，賦值為255；

4.2)用Ω3表示非天空區(qū)域，通過(guò)下式給非天空區(qū)域中每一個(gè)像素點(diǎn)賦值：

其中d_m,n表示非天空區(qū)域中第m行第n列像素點(diǎn)的值，(m,n)∈Ω3，h1表示非天空區(qū)域的高度；

4.3)整合天空區(qū)域和非天空區(qū)域中像素點(diǎn)的值，使每個(gè)像素點(diǎn)在圖像中所處位置不變，合并于一張圖中，將此圖稱(chēng)為無(wú)霧圖像的深度圖，如圖2(d)所示，由圖2(d)仿真結(jié)果圖可以看到，本發(fā)明結(jié)合了圖像的空間特點(diǎn)信息和深度先驗(yàn)條件，得到的景物深度圖能夠真實(shí)客觀的反映景物深度的變化，該深度圖中的第i行第j列深度值d_i,j可表示為：

步驟5，按照下式，計(jì)算無(wú)霧圖像每一個(gè)像素點(diǎn)對(duì)應(yīng)的透射率：

其中，t_i,j表示無(wú)霧圖像中第i行第j列位置的透射率；λ是霧氣濃度參數(shù)，λ的取值范圍為20～100；β表示大氣散射系數(shù)，β的取值范圍為0.03～0.1。

步驟6，對(duì)無(wú)霧圖像進(jìn)行人工加霧，生成模擬有霧圖像。

根據(jù)大氣散射模型中所描述的景物成像原理，一幅圖像可以由兩部分計(jì)算疊加得到，第一部分是大氣對(duì)景物光線的衰減，第二部分是環(huán)境光對(duì)景物的影響。因此，對(duì)圖像的加霧可按以下幾個(gè)步驟進(jìn)行：

6.1)用無(wú)霧圖像與步驟5中計(jì)算得出的透射率t_i,j相乘，得到大氣對(duì)景物光線的衰減部分，由L1表示：其中，表示無(wú)霧圖像的第C個(gè)圖像通道中第i行第j列的像素值，C表示有霧圖像或無(wú)霧圖像的通道編號(hào)，C∈{R,G,B}；

6.2)用大氣光值A(chǔ)與(1-t_i,j)相乘，得到環(huán)境光對(duì)景物的影響部分，由L2表示：

L2＝A(1-t_i,j)，其中，A表示大氣光強(qiáng)，A的取值范圍為0.7～1；

6.3)根據(jù)上述大氣散射模型原理，一幅圖像應(yīng)由上述兩部分疊加而成，因此模擬霧圖可表示為如下形式：

其中，表示加霧圖像的第C個(gè)圖像通道中第i行第j列位置的像素值，生成的模擬有霧圖像如圖2(e)所示，由圖2(e)仿真結(jié)果圖可以看到，使用本發(fā)明方法加霧后的有霧圖像自然、真實(shí)，能夠反映現(xiàn)實(shí)生活中的真實(shí)的有霧天氣狀況。

本發(fā)明的效果可以通過(guò)以下仿真實(shí)驗(yàn)作進(jìn)一步說(shuō)明。

1、仿真條件：

本發(fā)明的仿真是在主頻2.5GHZ的Inter(R)Core(TM)i7-4710MQ CPU、內(nèi)存8GB的硬件環(huán)境和MATLAB R2010a軟件環(huán)境下進(jìn)行的。實(shí)驗(yàn)所用到的圖像來(lái)源于網(wǎng)絡(luò)搜索的戶(hù)外場(chǎng)景無(wú)霧圖像。實(shí)驗(yàn)參數(shù)設(shè)置如下：

大氣光A的取值為0.9，大氣散射系數(shù)β的取值為0.05,霧氣濃度參數(shù)λ的取值為40。

2、實(shí)驗(yàn)內(nèi)容與結(jié)果

實(shí)驗(yàn)1：用本發(fā)明方法和現(xiàn)有基于深度信息分離天空區(qū)域的單幅圖像去霧方法中進(jìn)行天空分割對(duì)比，結(jié)果如圖3，其中：

圖3(a)是在仿真實(shí)驗(yàn)中使用的原始圖像；

用本發(fā)明方法分割時(shí)，首先利用色彩和亮度信息對(duì)無(wú)霧圖像進(jìn)行天空區(qū)域分割，再利用邊緣檢測(cè)進(jìn)一步修正天空區(qū)域，得到修正后的天空區(qū)域結(jié)果，如圖3(b)；

用現(xiàn)有方法分割時(shí)，首先采用超像素分割，再由紋理?xiàng)l件檢測(cè)出天空區(qū)域，實(shí)現(xiàn)天空與非天空區(qū)域分離，結(jié)果如3(c)所示。

對(duì)比圖3(b)和圖3(c)這兩個(gè)實(shí)驗(yàn)結(jié)果圖，可見(jiàn)使用本發(fā)明方法所獲得的天空區(qū)域邊緣輪廓完整，清晰光滑，更好的分離出了天空區(qū)域。

實(shí)驗(yàn)2：用本發(fā)明和現(xiàn)有基于人工加霧的最佳霧圖復(fù)原方法進(jìn)行透射率圖像生成的對(duì)比，結(jié)果如圖4，其中：

圖4(a)是在仿真實(shí)驗(yàn)中使用的原始圖像；

用本發(fā)明方法生成透射率圖像時(shí)，首先利用色彩和亮度信息對(duì)無(wú)霧圖像進(jìn)行天空區(qū)域分割，然后利用天空分割結(jié)果和深度先驗(yàn)信息構(gòu)造深度圖，再利用大氣散射模型得到透射率圖像，如圖4(b)；

用現(xiàn)有方法生成深度圖時(shí)，首先利用原始圖像的灰度圖像進(jìn)行達(dá)爾文粒子群分割，再利用分割結(jié)果和大氣散射模型得到透射率圖像，結(jié)果如4(c)所示。

對(duì)比圖4(b)和圖4(c)這兩個(gè)實(shí)驗(yàn)結(jié)果圖，可見(jiàn)現(xiàn)有方法僅利用了灰度信息來(lái)進(jìn)行圖像分割，分割結(jié)果并不能反映深度信息的變化，因而所得透射率圖不符合客觀實(shí)際，而本發(fā)明方法結(jié)合了圖像的空間特征和深度先驗(yàn)規(guī)律，所獲得的透射率圖像更加符合客觀物理規(guī)律，能夠更加符合客觀實(shí)際的進(jìn)行加霧。

以上描述僅是本發(fā)明的一個(gè)具體實(shí)例，不構(gòu)成對(duì)本發(fā)明的任何限制。顯然對(duì)于本領(lǐng)域的專(zhuān)業(yè)人員來(lái)說(shuō)，在了解了本發(fā)明內(nèi)容和原理后，都可能在不背離本發(fā)明原理、結(jié)構(gòu)的情況下，進(jìn)行形式和細(xì)節(jié)上的各種修正和改變，但是這些基于本發(fā)明思想的修正和改變?nèi)栽诒景l(fā)明的權(quán)利要求保護(hù)范圍之內(nèi)。