无人机侦察图像去雾算法研究

摘要：针对无人机侦察过程中，容易受到雾气等稳态天气的影响，造成侦察图像模糊不清，图像对比度下降的问题，本文提出了一种基于暗通道法的无人机侦察图像去雾算法。该算法能够有效解决雾气对无人机侦察图像的干扰，具有较强的军事应用价值。

关键词：无人机、去雾、暗通道

无人机作为现代侦察预警装备体系中的一个重要组成部分，已经广泛应用到情报侦察、抢险救灾和信息通联等方面。侦察无人机是无人机体系中的一个重要分支，在预警探测和情报侦察方面发挥着越来越重要的作用。但侦察无人机在侦察过程中容易受到不良天气的影响，容易出现侦察图像模糊不清等问题。尤其是在雾霾等不良天气环境下，空气中存在的粉尘、颗粒物和气溶胶等，会对大气自然光产生散射和吸收等不良影响，导致自然光强度衰减，出现图像对比度下降，清晰度降低等问题，极大地影响了侦察图像的视觉效果。针对此类问题，本文提出了一种基于暗通道法的无人机侦察图像去雾算法，该算法通过组建暗通道，能够有效去除雾气对图像的干扰，得到去雾图像。

文献指出，无人机侦察图像的成像原理适用于当前的大气物理模型，与普通的RGB图像的成像原理是完全相同的，该大气物理模型可表示为以下两个部分：一是直频衰减项（Direct transmission），二是大气光照（Air light）。该模型可表示为：

（1）

其中，I为有雾图像，J为物体的反射光强度，A为全局的大气光照强度，t为透射率，用于表示光线通过相应感光介质投射到成像设备未被散射的部分。

由于输入图像为已知图像，因此，得到无雾图像，还需要估计出和。

从暗通道图中按照亮度大小取前0.1%的像素。在这些位置中，在原始图像中寻找对应具有最高亮度点的值，作为值。

（2）

当投射图t很小时，会导致J的值偏大，会导致图片某些地方过爆，所以一般可以设置一个阈值来限制，我们设置一个阈值：一般设置较小，0.1即可，得到去雾图像：

（3）

本文提出了一种基于暗通道法的无人机侦察图像去雾算法，该算法能够有效提取图像细节特征，提升图像的去雾效果。通过试验表明，该算法在真实有雾图像中，能够取得良好的效果。

参考文献：

[1]刘楠， 程咏梅， 赵永强. 基于加权暗通道的图像去雾方法[J]. 光子学报， 2012， 41（3）：320-325.

[2]佚名. 一種基于暗通道先验的快速图像去雾算法[J]. 电子学报， 2015， 43（7）：1437-1443.

作者简介：徐磊（1985年7月—）男，宁夏银川人，硕士研究生，现为武警警官学院信息通信系讲师，主要从事指挥自动化、作战模拟与仿真、三维仿真等方面的研究。