基于直方图的图像去雾平台的设计与实现
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作者:李哲鑫 郭遥 季洁
摘要：雾霾天气屡见不鲜，不仅影响了人们的生活、健康，且雾天采集的图片失真，不利于图像的特征提取及识别，城市监控系统、智能交通系统也因此作用大打折扣，此外，对航空摄影系统、卫星遥感系统等也带来了严重的影响。该文在MAT-LAB开发平台下，设计并实现了一个图像去雾综合平台，实现了直方图均衡化、双直方图均衡化、加权双直方图均衡化这三种不同的图像去雾方法，并结合图像信息熵和对比度的数值来评价图像去雾的效果。
关键词：图像去雾;直方图均衡化;图像去雾平台;图像增强
中图分类号：TP18 文献标识码：A
文章编号：1009-3044（2020）06-0180-03
1概述
随着计算机视觉系统在军事、智能交通以及城市监控等领域的广泛应用，图像去雾已成为计算机视觉的重要研究方向之一。如图1所示，雾天采集的图片色彩偏灰白，大量细节丢失，给图像后续处理带来一定的难度。
主要的图像去雾算法分为基于图像增强的去雾算法和基于图像复原的去雾算法两种，基于图像复原的去雾算需要先验知识来求解图像成像的逆过程，进行大量的计算，相对而言，基于图像增强的去雾算法更加简单实用。直方图均衡化算法（HE）是图像增强算法中最常用的方法，由图2可见，雾天图像的直方图集中在一个比较狭窄的区域内，直方图均衡化算法可以通过累积分布函数拉伸直方图的动态范围，从而改变图像的对比度。直方图均衡化算法虽然能够改善雾天图像的对比度，但常常会使得图像视觉失真，能够保持亮度的双直方图均衡化方法（BBHE）通过计算平均亮度作为阈值，将直方图分割成两个子直方图，再分别进行均衡化，能够在提高图像对比度的同时保持亮度。
本文实现了一个图像去雾的综合平台，HE算法、BBHE算法是常用的方法，为了突出该系统的特色，在双直方图均衡化算法的基础上，综合考虑子直方图的像素个数和灰度范围，实现了加权双直方图均衡化算法（WBBHE），使雾天图像在保持良好去雾的效果的基础上，更好的保持图像中的细节。此外，该平台还集成对比度、信息熵的数据和直方图形态，使用户更直观地对比各种算法的处理结果。
2概要设计
2.1系统的设计目标
本系统的目标是实现基于直方图的图像去雾平台，集成三种基于直方图的去雾算法：HE算法、BBHE算法和WBBHE算法。用户可以选择不同的方法对图像进行去雾，并查看图像的直方图形态，对比图像信息熵、对比度来比较图像的去雾效果，以便选择更加适合的去雾方法。此外，本系统需要有较强的可操作性，用户界面友好，无须注册，技术可行性较好。
2.2系统总体设计
根据三种不同的去雾方法，系统划分为三大模块，每一个模块中包含了针对该算法的质量评估和实验结果。系统的总体结构设计图如图3所示。
2.3系统相关技术
本去雾平台基于C语言在MATLAB平台上开发而成，并使用GUI工具创建用户界面及交互式功能的设计。为了让去雾平台在没有安装MATLAB编程环境的电脑上运行，将整体程序打包成可以独立运行的exe文件，只需运行MATLAB Runtime文件，便可以启动去雾平台。
3详细设计
3.1去雾平台的业务流程
启动去雾平台后，用户选择需要去雾的图片，并选择不同的去雾算法，查看不同的去雾效果，同时还可以根据直方图形态、信息熵以及对比度等数据信息最终选择去雾的输出图像，并保存。平台的主要业务流程图如图4所示。
3.2关键算法
本平台实现的三种算法中，HE算法为最经典的图像增强算法，BBHE算法在文献[2]中有详细介绍。双直方图分割之后，每个子图的像素个数和灰度范围直接影响着均衡化之后的效果，文献[3]中提到了一种基于最大类间方差法的加权直方图均衡化图像去雾算法，本平台的加权双直方图均衡化算法（WBBHE）在此基础上，实现步骤如下：
（1）运用平均灰度值为阈值，进行双直方图分割;
（21根據两个子图的像素点个数和灰度范围定义参数f1和f2，如公式（1）所示。其中N为图像的总像素数是，N1和N2分别为两个子直方图包含的像素数，a1=0.6，a2=0.4，表示前景和背景的重要程度参数;
4平台实现
4.1系统实现截图
图像去雾平台如图5所示，点击“浏览”按钮加载本地雾霾图片，点击“保存”按钮可设置去雾图像的保存路径。下方用户可选择三个去雾算法，看到图像去雾前后的对比，并显示详细的信息熵和对比度。“查看直方图”按钮可显示直方图形态。
4.2实验测试数据
本平台选用了“交通”图像，用全局直方图均衡化算法（GHE）、双直方图均衡化算法（BBHE）以及本文中的方法，分别对其进行去雾操作，结果如图6所示。
表1是三种去雾方法信息熵及对比度数据，根据实验结果，三种方法均能对有效去雾，在保留信息熵的同时，使对比度得到了较大的提升。其中WBBHE算法较优于HE算法和BBHE算法。
5结束语
本文实现了一个基于直方图的图像去雾平台，实现了三种去雾算法，并集成了信息熵和对比度以及直方图形态等数据，使用户可以综合多项指标选择最为合适的去雾方法。今后可在此平台上实现更多的去雾算法，为图像去雾研究的进一步发展奠定基础，扩宽其应用领域。
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