Please wait a minute...
 
国土资源遥感  2021, Vol. 33 Issue (1): 108-114    DOI: 10.6046/gtzyyg.2020056
     技术方法 本期目录 | 过刊浏览 | 高级检索 |
基于暗通道先验的航拍图像去雾效果优化
李力1(), 胡潇2, 彭军1
1.湖北省气象信息与技术保障中心,武汉 430074
2.国家知识产权局专利局,北京 100088
Fog removal effect optimization of aerial image based on dark channel prior
LI Li1(), HU Xiao2, PENG Jun1
1. Hubei Meteorological Information and Technical Support Center, Wuhan 430074, China
2. National Intellectual Property Administration, PRC Patent Bureau, Beijing 100088, China
全文: PDF(3291 KB)   HTML  
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 

航拍图像数据量大、图幅多、云雾情况复杂,在观测了大量航拍去雾图像后,发现效果并不理想,对比度依旧不高。通过研究暗通道先验去雾算法,分析有雾图像退化过程,提出了基于暗通道先验的航拍图像去雾效果优化方法。当原始图像云雾不均时,采用增强大气透射率图层对比度的方法来改善去雾输出图像的质量; 此外,针对全部有雾输入图像,使用自动对比度或自动颜色增强的图像处理方法来提升去雾输出图像的亮度; 最后通过计算机编码实现优化算法进行实验,采用无参考的客观图像质量评价方法对优化前后的图像效果量化评价。分析结果表明,在保障运算时间的基础上,优化算法使输出的去雾图像效果更加清晰,符合无人机航拍图像数据质量控制的要求。

服务
把本文推荐给朋友
加入引用管理器
E-mail Alert
RSS
作者相关文章
李力
胡潇
彭军
关键词 暗通道先验航拍图像去雾效果优化增强处理    
Abstract

After observing a large number of aerial images, it is found that the effect is not ideal and the contrast is still not high. In this paper, through the study of the dark channel prior defogging algorithm, the process of fog image degradation is analyzed, and an aerial image defogging effect optimization method based on the dark channel prior is proposed. When the original image is uneven, the method of enhancing the contrast of atmospheric transmittance layer is used to improve the quality of the output image. In addition, for all the input images with fog, an image processing method of automatic contrast or automatic color enhancement is used to enhance the brightness of the output image. The optimization algorithm uses the objective image quality evaluation method without reference to evaluating the image effect before and after optimization. The analytical results show that, on the basis of ensuring the operation time, the optimized algorithm makes the output defog image more clear and meets the requirements of UAV aerial image data quality control.

Key wordsdark channel prior    aerial image    fog removal    effect optimization    enhancement processing
收稿日期: 2020-03-11      出版日期: 2021-03-18
ZTFLH:  TP79  
基金资助:湖北省气象局科技发展基金科研(技术开发)项目“关键环境气象观测数据实时质量控制平台的研发与应用”资助(2020Y07)
作者简介: 李 力(1983-),男,硕士,高级工程师,主要从事综合气象观测与信息网络技术的应用研究。Email: 63477223@qq.com
引用本文:   
李力, 胡潇, 彭军. 基于暗通道先验的航拍图像去雾效果优化[J]. 国土资源遥感, 2021, 33(1): 108-114.
LI Li, HU Xiao, PENG Jun. Fog removal effect optimization of aerial image based on dark channel prior. Remote Sensing for Land & Resources, 2021, 33(1): 108-114.
链接本文:  
https://www.gtzyyg.com/CN/10.6046/gtzyyg.2020056      或      https://www.gtzyyg.com/CN/Y2021/V33/I1/108
Fig.1  基于暗通道先验的图像去雾处理效果优化流程
Fig.2  线性拉伸方法示意图
Fig.3  无人机航拍的云雾不均匀图像
Fig.4  大气透射率图层对比度拉伸前后对比
图像 图像信
息熵
图像边
缘强度
图像方差 还原清晰图
像时间/ms
有雾图像 7.266 03 22.247 8 8.799 87E+08
未拉伸对比度 8.271 58 33.251 0 9.810 11E+06 1 625
对比度拉伸后 8.956 21 37.411 0 9.956 21E+06 1 856
Tab.1  大气透射率图层对比度拉伸效果客观评价
Fig.5  无人机航拍的有雾图像
Fig.6  自动对比度增强前后的输出图像
Fig.7  自动颜色增强前后的输出图像
图像 图像信
息熵
图像边
缘强度
图像方差 还原清晰图
像时间/ms
有雾图像 7.039 79 24.772 9 8.799 31E+08
原始算法的去雾图像 7.821 02 36.120 2 8.908 63E+08 1 859
使用自动对比度增强的去雾图像 8.145 80 56.733 5 9.610 11E+08 2 003
使用自动颜色增强的去雾图像 8.254 51 54.236 9 9.603 25E+08 1 989
Tab.2  图像增强处理效果的客观评价
[1] Oakley J P, Hong B. Correction of simple contrast loss in color images[J]. IEEE Transactions on Image Processing, 2007,16(2):511-522.
pmid: 17269643
[2] Oakley J P, Satherley B L. Improving image quality in poor visibility conditions using a physical model for contrast degradation[J]. IEEE Transactions on Image Processing, 1998,7(2):167-179.
pmid: 18267391
[3] Tan K K, Oakley J P. Physics-based approach to color image enhancement in poor visibility conditions[J]. Journal of the Optical Society of America A-Optics, 2001,18(10):2460-2467.
[4] Wang W, Xu L. Retinex Algorithm on changing scales for haze removal with depth map[J]. International Journal of Hybrid Information Technology, 2014,7(4):353-364.
[5] He K, Sun J, Tang X. Single image haze removal using dark channel prior[J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine, 2011,33(12):2341-2353.
doi: 10.1109/TPAMI.2010.168
[6] Narasimhan S G, Nayar S K. Vision and the atmosphere[J]. International Journal of Computer Vision, 2002,48(3):233-254.
[7] Fiveland W A. Discrete-ordinates solutions of the radiative transport equation for rectangular enclosures[J]. Journal of Heat Transfer, 1984,106(4):699-706.
[8] 郭珈, 王孝通, 胡程鹏, 等. 基于单幅图像景深和大气散射模型的去雾方法[J]. 中国图像图形学报, 2012,17(1):27-32.
Guo J, Wang X T, Hu C P, et al. Single image dehazing based on scene depth and physical model[J]. Journal of Image and Graphics, 2012,17(1):27-32.
[9] 宋勇, 蔡志平. 大数据环境下基于信息论的入侵检测数据归一化方法[J]. 武汉大学学报(理学版), 2018,64(2):121-126.
Song Y, Cai Z P. Normalized method of intrusion detection data based on information theory in big data environment[J]. Journal of Wuhan University(Natural Science Edition), 2018,64(2):121-126.
[10] 程滔, 李广泳, 毕凯. 顾及时点特征的水体提取成果空间修正方法[J]. 国土资源遥感, 2019,31(2):96-101.doi: 10.6046/gtzyyg.2019.02.14.
Cheng T, Li G Y, Bi K. Research on the geospatial correction method of water extracting products considering the characteristics of time points[J]. Remote Sensing for Land and Resources, 2019,31(2):96-101.doi: 10.6046/gtzyyg.2019.02.14.
[11] 王泽胜, 董宝田, 赵芳璨, 等. 基于改进暗通道先验的交通图像去雾新方法[J]. 控制与决策, 2018,33(3):486-490.
Wang Z S, Dong B T, Zhao F C, et al. Improved dehazing method for traffic images based on dark channel prior[J]. Control and Decision, 2018,33(3):486-490.
[12] 郑鑫, 武鹏飞, 苗锡奎, 等. 从多波段图像中获取大气透过率的测量方法[J]. 光子学报, 2017,46(7):20-28.
Zheng X, Wu P F, Miao X K. Measurement of atmospheric transmittance from multi-spectral image[J]. Acta Photonica Sinica, 2017,46(7):20-28.
[13] 韩亮, 戴晓爱, 邵怀勇, 等. 基于实地大气模式改进的大气透射率反演方法[J]. 国土资源遥感, 2016,28(4):88-92.doi: 10.6046/gtzyyg.2016.04.14.
doi: 10.6046/gtzyyg.2016.04.14
Han L, Dai X A, Shao H Y, et al. An improved method for atmospheric transmissivity inversion based on field atmospheric modes[J]. Remote Sensing for Land and Resources, 2016,28(4):88-92.doi: 10.6046/gtzyyg.2016.04.14.
[14] 杨磊. 多段线性拉伸增强算法及其FPGA实现[J]. 红外技术, 2013,35(10):642-645.
Yang L. Research on multi-segment linear stretch algorithm and its FPGA implementation[J]. Infrared Technology, 2013,35(10):642-645.
[15] 唐敏, 李永树, 李歆, 等. 无人机影像局部增强方法及其在影像匹配中的应用[J]. 国土资源遥感, 2013,25(4):53-57.doi: 10.6046/gtzyyg.2013.04.09.
doi: 10.6046/gtzyyg.2013.04.09
Tang M, Li Y S, Li X, et al. Local enhancement method and its applications to UAV image matching[J]. Remote Sensing for Land and Resources, 2013,25(4):53-57.doi: 10.6046/gtzyyg.2013.04.09.
[16] 姚丙秀, 黄亮, 许艳松. 一种结合超像素和图论的高空间分辨率遥感影像分割方法[J]. 国土资源遥感, 2019,31(3):72-79.doi: 10.6046/gtzyyg.2019.03.10.
Yao B X, Huang L, Xu Y S. A high resolution remote sensing image segmentation method based on superpixel and graph theory[J]. Remote Sensing for Land and Resources, 2019,31(3):72-79.doi: 10.6046/gtzyyg.2019.03.10.
[17] 刘经南, 曾文宪, 徐培亮. 整体最小二乘估计的研究进展[J]. 武汉大学学报(信息科学版), 2013,38(5):505-512.
Liu J N, Zeng W X, Xu P L. Overview of total least squares methods[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2013,38(5):505-512.
[18] 袁艳春, 刘云鹏, 高宏伟. 基于边缘结构相似性的图像质量评价方法[J]. 计算机应用研究, 2015,32(9):2870-2873.
Yuan Y C, Liu Y P, Gao H W. Image quality assessment method based on edge structure similarity[J]. Application Research of Computers, 2015,32(9):2870-2873.
[1] 吴寿江, 李亮, 宫本旭, 龚梅. GeoEye-1遥感图像去雾霾方法比较[J]. 国土资源遥感, 2012, 24(3): 50-53.
Viewed
Full text


Abstract

Cited

  Shared   
  Discussed   
京ICP备05055290号-2
版权所有 © 2015 《自然资源遥感》编辑部
地址:北京学院路31号中国国土资源航空物探遥感中心 邮编:100083
电话:010-62060291/62060292 E-mail:zrzyyg@163.com
本系统由北京玛格泰克科技发展有限公司设计开发