改进的多尺度Retinex雾霾图像增强方法

孟雪　夏百花　徐转霞

摘要：本文在多尺度Retinex算法的MSR（Multi-Scale Retinex）的基础上，提出了一种新的雾霾图像增强的方法。拟采用大气物理退化模型与Retinex全局与局部图像增强相结合进行图像去雾。

关键词：雾霾图像；图像增强；多尺度Retinex

中图分类号：TP391.14 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2018）02-0092-02

1 引言

在雾霾天和雨天等恶劣天气条件下，户外景物所拍摄出的图像的颜色较淡和对比度不够，图像的视觉效果较差，给人眼观察带来很大的干扰。雾霾图像增强目的主要是增强对比度和色彩的饱和度，增加亮度，同时保持色度，改善图像视觉效果，提高图像可识别度。

2 大气物理模型及Retinex原理

2.1 大气物理模型

有雾情况下的大气散射是导致图像退化的主要原因。1975年，由McCartney提出的经典大气散射模型：

4 实验仿真结果

通过实验仿真结果如图1。a是原始彩色图像，b为直方图均衡的结果，c是普通的MSR算法处理的结果，d是本文算法。通过观察可以发现，原始图像的对比度明显较为低些，景物及人的轮廓不清晰，采用本文的方法处理后图像的细节部分明显增强了，图像的整体对比度也有良好的改善。

5 结语

本文提出一种改进的多尺度MSR的图像增强算法。先对雾天的图像进行建模，再根据全局与局部相结合的算法对建模后的图像进行处理，有效去除雾化效果。仿真结果表明，这种方法具有非常明显的图像增强效果。当然，这种方法的运算量比较大，需要在实际应用中进一步优化和完善。

參考文献

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