單幅圖像去霧算法：原理、比較與應(yīng)用拓展一、引言1.1研究背景與意義在當(dāng)今數(shù)字化時(shí)代，圖像作為信息傳遞的重要載體，廣泛應(yīng)用于眾多領(lǐng)域。然而，在實(shí)際的圖像采集過程中，常常會(huì)受到各種環(huán)境因素的干擾，其中霧天環(huán)境對(duì)圖像質(zhì)量的影響尤為顯著。霧天的空氣中存在大量微小懸浮顆粒，這些顆粒會(huì)對(duì)光線產(chǎn)生折射和散射作用。當(dāng)光線在傳播過程中遇到這些懸浮顆粒時(shí)，一部分光線會(huì)被散射到其他方向，無法直接到達(dá)圖像采集設(shè)備，導(dǎo)致圖像的對(duì)比度和清晰度大幅下降。同時(shí)，散射后的光線與待觀察目標(biāo)反射后的光線混合，還會(huì)造成圖像色彩偏移，細(xì)節(jié)大量丟失的現(xiàn)象。這種霧天圖像降質(zhì)問題給眾多依賴高質(zhì)量圖像的計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)帶來了嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。在智能交通領(lǐng)域，交通監(jiān)控?cái)z像頭在霧天獲取的圖像模糊不清，使得車輛檢測(cè)、車牌識(shí)別等任務(wù)的準(zhǔn)確性大打折扣，嚴(yán)重影響交通管理和安全保障。在自動(dòng)駕駛系統(tǒng)中，傳感器采集的霧天圖像信息失真，可能導(dǎo)致車輛對(duì)周圍環(huán)境的感知出現(xiàn)偏差，無法準(zhǔn)確識(shí)別道路邊界、交通標(biāo)志和其他車輛，進(jìn)而引發(fā)交通事故，阻礙自動(dòng)駕駛技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用和推廣。在安防監(jiān)控方面，霧天圖像的低質(zhì)量使得監(jiān)控系統(tǒng)難以清晰捕捉到可疑人員和行為，降低了安防預(yù)警和事后追溯的能力，給公共安全帶來潛在威脅。為了解決霧天圖像降質(zhì)問題，提升圖像質(zhì)量和視覺系統(tǒng)性能，單幅圖像去霧算法的研究應(yīng)運(yùn)而生。單幅圖像去霧算法旨在從受霧影響的單幅圖像中去除霧氣，恢復(fù)圖像的清晰細(xì)節(jié)和真實(shí)色彩，具有重要的理論研究意義和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。從理論層面來看，單幅圖像去霧算法的研究涉及到光學(xué)、圖像處理、計(jì)算機(jī)視覺等多個(gè)學(xué)科領(lǐng)域，通過深入研究霧天圖像的退化機(jī)制和去霧算法原理，有助于進(jìn)一步完善和拓展相關(guān)學(xué)科的理論體系，推動(dòng)學(xué)科交叉融合發(fā)展。在實(shí)際應(yīng)用中，高效準(zhǔn)確的單幅圖像去霧算法能夠顯著提升圖像在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用效果和價(jià)值。在智能交通領(lǐng)域，去霧后的清晰圖像可以提高交通監(jiān)控系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和可靠性，為交通管理和決策提供有力支持；在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，能夠增強(qiáng)車輛對(duì)周圍環(huán)境的感知能力，提高自動(dòng)駕駛的安全性和穩(wěn)定性；在安防監(jiān)控領(lǐng)域，有助于提高監(jiān)控系統(tǒng)的預(yù)警和識(shí)別能力，保障公共安全。此外，單幅圖像去霧算法還在遙感、測(cè)繪、軍事等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用前景，能夠?yàn)檫@些領(lǐng)域的相關(guān)任務(wù)提供高質(zhì)量的圖像數(shù)據(jù)，促進(jìn)其發(fā)展和進(jìn)步。1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀單幅圖像去霧算法的研究在國內(nèi)外都受到了廣泛關(guān)注，經(jīng)過多年發(fā)展，取得了豐富的研究成果。早期的研究主要集中在基于傳統(tǒng)圖像處理技術(shù)的去霧方法，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和人工智能的飛速發(fā)展，深度學(xué)習(xí)等新興技術(shù)逐漸應(yīng)用于圖像去霧領(lǐng)域，推動(dòng)了該領(lǐng)域的快速發(fā)展。早期的單幅圖像去霧算法多基于圖像增強(qiáng)技術(shù)，旨在通過調(diào)整圖像的對(duì)比度、亮度等參數(shù)來改善圖像的視覺效果。直方圖均衡化是一種較為基礎(chǔ)的方法，它通過重新分配圖像像素的灰度值，使圖像的直方圖分布更加均勻，從而增強(qiáng)圖像的對(duì)比度，一定程度上提升霧天圖像的清晰度。但該方法容易過度增強(qiáng)圖像噪聲，導(dǎo)致圖像細(xì)節(jié)丟失，在處理嚴(yán)重霧霾圖像時(shí)效果不佳。Retinex理論則從圖像的光照和反射特性出發(fā)，試圖分離圖像中的光照分量和反射分量，通過對(duì)光照分量的調(diào)整來實(shí)現(xiàn)去霧。該理論在去霧的同時(shí)能較好地保留圖像的顏色信息，但計(jì)算復(fù)雜度較高，且對(duì)于復(fù)雜場(chǎng)景的適應(yīng)性較差。隨著對(duì)霧天圖像退化機(jī)制研究的深入，基于物理模型的去霧算法逐漸成為研究熱點(diǎn)。這類算法建立在大氣散射模型的基礎(chǔ)上，通過對(duì)模型中參數(shù)的估計(jì)來恢復(fù)無霧圖像。大氣散射模型通常將霧天圖像的形成描述為目標(biāo)物體反射光在傳輸過程中受到大氣散射的衰減，以及環(huán)境光的散射疊加。何凱明等人提出的暗通道先驗(yàn)（DarkChannelPrior）算法是基于物理模型去霧算法的經(jīng)典代表。該算法通過對(duì)大量無霧圖像的統(tǒng)計(jì)分析，發(fā)現(xiàn)無霧圖像的暗通道（即每個(gè)像素點(diǎn)在RGB三個(gè)通道中的最小值所構(gòu)成的通道）中大部分像素值趨近于零，利用這一先驗(yàn)知識(shí)來估計(jì)大氣光和透射率，進(jìn)而恢復(fù)清晰圖像。暗通道先驗(yàn)算法在去霧效果上取得了顯著突破，能夠有效去除霧氣，恢復(fù)圖像細(xì)節(jié)，在當(dāng)時(shí)得到了廣泛應(yīng)用。然而，該算法也存在一些局限性，例如在處理天空區(qū)域等大面積白色物體時(shí)，容易出現(xiàn)顏色失真和光暈現(xiàn)象，且計(jì)算過程較為復(fù)雜，實(shí)時(shí)性較差。為了克服暗通道先驗(yàn)算法的不足，國內(nèi)外學(xué)者進(jìn)行了大量的改進(jìn)研究。一些學(xué)者通過改進(jìn)大氣光估計(jì)方法來提高算法的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。例如，有的研究提出根據(jù)圖像的區(qū)域特征來估計(jì)大氣光，避免了在天空區(qū)域選取大氣光時(shí)可能出現(xiàn)的偏差。在透射率估計(jì)方面，也有許多改進(jìn)工作，如采用更精細(xì)的濾波方法來優(yōu)化透射率，減少去霧后的光暈和偽影。導(dǎo)向?yàn)V波（GuidedFilter）被引入到透射率優(yōu)化中，利用導(dǎo)向圖像的結(jié)構(gòu)信息來指導(dǎo)濾波過程，使透射率估計(jì)更加準(zhǔn)確，有效改善了去霧圖像的質(zhì)量。近年來，深度學(xué)習(xí)技術(shù)的迅猛發(fā)展為單幅圖像去霧帶來了新的思路和方法?；谏疃葘W(xué)習(xí)的去霧算法通過構(gòu)建深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，讓模型從大量有霧圖像和無霧圖像對(duì)中學(xué)習(xí)去霧的映射關(guān)系，從而直接實(shí)現(xiàn)有霧圖像到無霧圖像的轉(zhuǎn)換。2016年，Cai等人提出了DehazeNet，這是一種專門用于單幅圖像去霧的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。該網(wǎng)絡(luò)以有霧圖像作為輸入，輸出圖像的透射率，再結(jié)合大氣散射模型恢復(fù)無霧圖像。DehazeNet的提出開創(chuàng)了深度學(xué)習(xí)在圖像去霧領(lǐng)域應(yīng)用的先河，之后基于深度學(xué)習(xí)的去霧算法不斷涌現(xiàn)?；谏蓪?duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）的去霧算法也得到了廣泛研究。生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)由生成器和判別器組成，生成器負(fù)責(zé)生成去霧后的圖像，判別器則判斷生成的圖像是否為真實(shí)的無霧圖像，通過兩者的對(duì)抗訓(xùn)練，使生成的去霧圖像更加逼真。Wang等人提出的AGAN模型，利用生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)生成去霧圖像，并引入了注意力機(jī)制，使模型能夠更好地關(guān)注圖像中的重要區(qū)域，提高去霧效果。深度學(xué)習(xí)去霧算法在去霧效果上展現(xiàn)出了強(qiáng)大的優(yōu)勢(shì)，能夠處理復(fù)雜場(chǎng)景下的有霧圖像，并且在圖像細(xì)節(jié)恢復(fù)和色彩還原方面表現(xiàn)出色。然而，這類算法也面臨一些挑戰(zhàn)，如需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)來保證模型的泛化能力，訓(xùn)練過程計(jì)算量大，對(duì)硬件要求高，且模型的可解釋性較差。為了應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)，一些研究嘗試將傳統(tǒng)方法與深度學(xué)習(xí)相結(jié)合，充分發(fā)揮兩者的優(yōu)勢(shì)。例如，有的工作先利用傳統(tǒng)方法對(duì)有霧圖像進(jìn)行初步處理，提取圖像的一些特征，再將這些特征輸入到深度學(xué)習(xí)模型中進(jìn)行進(jìn)一步的去霧處理，這樣既減少了深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練難度，又提高了去霧的效率和準(zhǔn)確性。在國內(nèi)，眾多科研機(jī)構(gòu)和高校也在單幅圖像去霧算法研究方面取得了豐碩成果。清華大學(xué)、北京大學(xué)、上海交通大學(xué)等高校的研究團(tuán)隊(duì)在基于物理模型和深度學(xué)習(xí)的去霧算法改進(jìn)上做出了重要貢獻(xiàn)。他們通過創(chuàng)新的算法設(shè)計(jì)和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，不斷推動(dòng)單幅圖像去霧算法的發(fā)展，使其在實(shí)際應(yīng)用中更加高效、準(zhǔn)確。1.3研究?jī)?nèi)容與方法1.3.1研究?jī)?nèi)容本研究聚焦于單幅圖像去霧算法，主要涵蓋以下幾個(gè)關(guān)鍵方面：算法原理深入剖析：對(duì)基于物理模型的去霧算法，如經(jīng)典的暗通道先驗(yàn)算法及其改進(jìn)版本，詳細(xì)解析大氣散射模型在其中的應(yīng)用，包括大氣光估計(jì)、透射率計(jì)算等核心環(huán)節(jié)的原理，以及這些算法如何基于物理原理實(shí)現(xiàn)對(duì)有霧圖像的恢復(fù)。同時(shí)，深入研究基于深度學(xué)習(xí)的去霧算法，如基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的去霧模型，分析其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、訓(xùn)練過程以及如何通過學(xué)習(xí)大量有霧圖像和無霧圖像對(duì)之間的映射關(guān)系來實(shí)現(xiàn)去霧功能。算法性能對(duì)比評(píng)估：收集多種不同類型的有霧圖像數(shù)據(jù)集，涵蓋不同場(chǎng)景、霧濃度和光照條件。運(yùn)用客觀評(píng)價(jià)指標(biāo)，如峰值信噪比（PSNR）、結(jié)構(gòu)相似性指數(shù)（SSIM）等，對(duì)不同去霧算法在這些數(shù)據(jù)集上的去霧效果進(jìn)行量化評(píng)估，分析算法在圖像清晰度提升、細(xì)節(jié)恢復(fù)、色彩保真度等方面的表現(xiàn)差異。同時(shí)，結(jié)合主觀視覺評(píng)價(jià)，邀請(qǐng)專業(yè)人員對(duì)去霧后的圖像進(jìn)行主觀打分和評(píng)價(jià)，綜合考量算法的實(shí)際視覺效果。實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景探索：針對(duì)智能交通領(lǐng)域，將去霧算法應(yīng)用于交通監(jiān)控?cái)z像頭采集的霧天圖像，評(píng)估算法對(duì)車輛檢測(cè)、車牌識(shí)別等任務(wù)準(zhǔn)確性的提升效果，研究算法在實(shí)際交通場(chǎng)景中的實(shí)時(shí)性和穩(wěn)定性。在安防監(jiān)控方面，將去霧算法應(yīng)用于安防監(jiān)控視頻中的霧天圖像，分析算法對(duì)監(jiān)控畫面中目標(biāo)物體識(shí)別和行為分析的幫助，探討算法在安防領(lǐng)域的應(yīng)用可行性和潛在價(jià)值。1.3.2研究方法為實(shí)現(xiàn)上述研究?jī)?nèi)容，本研究將綜合運(yùn)用以下研究方法：文獻(xiàn)研究法：全面收集和整理國內(nèi)外關(guān)于單幅圖像去霧算法的學(xué)術(shù)論文、研究報(bào)告、專利等文獻(xiàn)資料。通過對(duì)這些文獻(xiàn)的深入研讀，了解該領(lǐng)域的研究歷史、現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì)，掌握各種去霧算法的原理、特點(diǎn)和應(yīng)用情況，分析現(xiàn)有研究的優(yōu)勢(shì)和不足，為后續(xù)的研究工作提供理論基礎(chǔ)和研究思路。實(shí)驗(yàn)分析法：搭建實(shí)驗(yàn)環(huán)境，利用MATLAB、Python等編程語言實(shí)現(xiàn)各種單幅圖像去霧算法?；诠_的圖像數(shù)據(jù)集以及自行采集的有霧圖像數(shù)據(jù)，對(duì)不同算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)測(cè)試。通過調(diào)整算法參數(shù)、改變實(shí)驗(yàn)條件等方式，觀察算法的性能變化，分析算法的優(yōu)缺點(diǎn)和適用范圍。運(yùn)用統(tǒng)計(jì)分析方法對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行處理和分析，得出具有可靠性和說服力的結(jié)論。案例研究法：選取智能交通、安防監(jiān)控等實(shí)際應(yīng)用領(lǐng)域中的典型案例，將研究的去霧算法應(yīng)用于這些案例中的霧天圖像數(shù)據(jù)。深入分析算法在實(shí)際應(yīng)用中的效果和問題，與實(shí)際應(yīng)用需求相結(jié)合，提出針對(duì)性的改進(jìn)措施和優(yōu)化方案，驗(yàn)證算法在實(shí)際場(chǎng)景中的有效性和實(shí)用性。二、單幅圖像去霧算法原理剖析2.1基于圖像增強(qiáng)的去霧算法基于圖像增強(qiáng)的去霧算法主要通過對(duì)圖像的對(duì)比度、亮度等屬性進(jìn)行調(diào)整，以達(dá)到改善圖像視覺效果、去除霧氣影響的目的。這類算法不依賴于復(fù)雜的物理模型，而是從圖像本身的特征出發(fā)，通過特定的數(shù)學(xué)變換來增強(qiáng)圖像中目標(biāo)物體與背景之間的差異，使圖像看起來更加清晰。雖然它們?cè)谝欢ǔ潭壬夏軌蛱嵘龍D像的質(zhì)量，但往往無法準(zhǔn)確恢復(fù)圖像的真實(shí)場(chǎng)景信息，在去霧的準(zhǔn)確性和對(duì)復(fù)雜場(chǎng)景的適應(yīng)性方面存在一定的局限性。然而，由于其算法原理相對(duì)簡(jiǎn)單，計(jì)算效率較高，在一些對(duì)實(shí)時(shí)性要求較高或?qū)D像恢復(fù)精度要求不是特別苛刻的場(chǎng)景中，仍然具有廣泛的應(yīng)用價(jià)值。下面將詳細(xì)介紹直方圖均衡化算法、Retinex理論算法和小波變換算法這三種基于圖像增強(qiáng)的去霧算法。2.1.1直方圖均衡化算法直方圖均衡化算法是一種較為基礎(chǔ)且應(yīng)用廣泛的圖像增強(qiáng)方法，其核心原理是通過對(duì)圖像的灰度直方圖進(jìn)行調(diào)整，重新分配圖像中各灰度級(jí)的像素?cái)?shù)量，使得圖像的灰度分布更加均勻，從而達(dá)到增強(qiáng)圖像對(duì)比度的效果。在霧天圖像中，由于霧氣的影響，圖像的像素值往往集中在較窄的灰度范圍內(nèi)，導(dǎo)致圖像整體顯得模糊、對(duì)比度低。直方圖均衡化算法通過拉伸灰度范圍，將原本集中的像素值分散到更廣泛的灰度區(qū)間，使得圖像中不同灰度級(jí)之間的差異更加明顯，進(jìn)而提高圖像的清晰度和視覺效果。具體實(shí)現(xiàn)過程中，直方圖均衡化算法首先計(jì)算輸入圖像的灰度直方圖，統(tǒng)計(jì)每個(gè)灰度級(jí)的像素?cái)?shù)量。然后，根據(jù)灰度直方圖計(jì)算出每個(gè)灰度級(jí)的累積分布函數(shù)（CDF）。累積分布函數(shù)表示圖像中小于等于某個(gè)灰度級(jí)的像素總數(shù)占總像素?cái)?shù)的比例。通過累積分布函數(shù)，將原始圖像中的每個(gè)灰度級(jí)映射到一個(gè)新的灰度級(jí)，新的灰度級(jí)根據(jù)累積分布函數(shù)進(jìn)行計(jì)算，使得映射后的灰度值能夠均勻分布在整個(gè)灰度范圍內(nèi)。將映射后的灰度值應(yīng)用到原始圖像的每個(gè)像素上，得到直方圖均衡化后的圖像。雖然直方圖均衡化算法能夠在一定程度上增強(qiáng)霧天圖像的對(duì)比度，使圖像看起來更加清晰，但該算法也存在一些明顯的缺點(diǎn)。由于該算法對(duì)圖像的所有像素進(jìn)行全局處理，在增強(qiáng)對(duì)比度的同時(shí)，也會(huì)放大圖像中的噪聲。對(duì)于本身噪聲較大的霧天圖像，經(jīng)過直方圖均衡化后，噪聲可能會(huì)變得更加明顯，嚴(yán)重影響圖像的質(zhì)量。直方圖均衡化算法是一種基于全局統(tǒng)計(jì)信息的變換方法，它沒有考慮圖像的局部特征。在一些復(fù)雜場(chǎng)景中，圖像不同區(qū)域的對(duì)比度需求可能不同，直方圖均衡化算法可能會(huì)過度增強(qiáng)某些區(qū)域的對(duì)比度，導(dǎo)致圖像的視覺效果失真，丟失部分圖像細(xì)節(jié)。當(dāng)圖像中存在大面積的相似灰度區(qū)域時(shí)，直方圖均衡化可能會(huì)使這些區(qū)域的對(duì)比度過度增強(qiáng)，出現(xiàn)“塊狀效應(yīng)”，使圖像看起來不自然。在實(shí)際應(yīng)用中，直方圖均衡化算法通常適用于對(duì)圖像質(zhì)量要求不高、對(duì)實(shí)時(shí)性要求較高的簡(jiǎn)單場(chǎng)景，或者作為其他復(fù)雜去霧算法的預(yù)處理步驟，為后續(xù)的去霧處理提供一定的基礎(chǔ)。2.1.2Retinex理論算法Retinex理論算法是基于人類視覺系統(tǒng)對(duì)顏色感知的恒常性原理提出的一種圖像增強(qiáng)算法，該理論認(rèn)為物體的顏色是由物體對(duì)不同波長(zhǎng)光線的反射能力決定的，而不是由反射光強(qiáng)度的絕對(duì)值決定。在圖像去霧領(lǐng)域，Retinex理論算法的核心思想是將圖像中的光照分量和反射分量分離，通過對(duì)光照分量的調(diào)整來實(shí)現(xiàn)去霧和圖像增強(qiáng)的目的。在霧天圖像中，霧氣的存在相當(dāng)于增加了額外的光照分量，使得圖像整體亮度增加，對(duì)比度降低。Retinex理論算法通過去除或調(diào)整這部分額外的光照分量，恢復(fù)圖像中物體的真實(shí)反射特性，從而達(dá)到去霧的效果。Retinex理論算法的實(shí)現(xiàn)通常包含以下幾個(gè)步驟：將輸入的霧天圖像從RGB顏色空間轉(zhuǎn)換到其他更適合處理的顏色空間，如HSV顏色空間。在HSV顏色空間中，圖像的亮度信息（V通道）與顏色信息（H和S通道）相對(duì)分離，便于對(duì)亮度分量進(jìn)行單獨(dú)處理。對(duì)亮度通道進(jìn)行Retinex處理。常用的方法是通過構(gòu)建高斯環(huán)繞函數(shù)，對(duì)亮度通道圖像進(jìn)行濾波操作。高斯環(huán)繞函數(shù)可以模擬人類視覺系統(tǒng)對(duì)不同距離物體的感知特性，對(duì)圖像中的低頻光照分量進(jìn)行平滑處理。通過將原圖像的亮度通道與經(jīng)過高斯環(huán)繞函數(shù)濾波后的圖像相減，得到高頻增強(qiáng)的圖像。這一步驟去除了圖像中的低頻光照變化，突出了圖像中的細(xì)節(jié)信息，增強(qiáng)了圖像的對(duì)比度。對(duì)高頻增強(qiáng)后的圖像進(jìn)行進(jìn)一步處理，如對(duì)比度拉伸、歸一化等操作，以調(diào)整圖像的整體亮度和對(duì)比度，使其更加符合人類視覺習(xí)慣。將處理后的亮度通道與原圖像的H和S通道進(jìn)行合并，轉(zhuǎn)換回RGB顏色空間，得到去霧后的圖像。Retinex理論算法在去霧過程中具有一定的優(yōu)勢(shì)，它能夠較好地保留圖像的顏色信息，使去霧后的圖像色彩更加自然。該算法對(duì)光照變化具有較好的適應(yīng)性，能夠在不同光照條件下的霧天圖像中取得相對(duì)穩(wěn)定的去霧效果。Retinex理論算法也存在一些不足之處。由于該算法需要對(duì)圖像進(jìn)行多次濾波和變換操作，計(jì)算復(fù)雜度較高，處理速度相對(duì)較慢，在一些對(duì)實(shí)時(shí)性要求較高的應(yīng)用場(chǎng)景中可能受到限制。Retinex理論算法在處理過程中對(duì)參數(shù)的選擇較為敏感，不同的參數(shù)設(shè)置可能會(huì)導(dǎo)致去霧效果的較大差異。如果參數(shù)選擇不當(dāng)，可能會(huì)出現(xiàn)過度增強(qiáng)或去霧不徹底的情況，影響圖像的質(zhì)量。2.1.3小波變換算法小波變換算法是一種時(shí)頻分析方法，它能夠?qū)⑿盘?hào)分解成不同頻率和尺度的子信號(hào)，從而在不同的分辨率下對(duì)信號(hào)進(jìn)行分析和處理。在圖像去霧中，小波變換算法利用其多分辨率分析的特性，將霧天圖像分解成不同頻率的子帶，分別對(duì)這些子帶進(jìn)行處理，以達(dá)到去霧和增強(qiáng)圖像細(xì)節(jié)的目的。其基本原理基于霧天圖像的退化特性，霧氣主要影響圖像的低頻成分，導(dǎo)致圖像的整體清晰度和對(duì)比度下降，而圖像的高頻成分則包含了豐富的細(xì)節(jié)信息。在應(yīng)用小波變換進(jìn)行圖像去霧時(shí)，首先對(duì)霧天圖像進(jìn)行小波分解，將其分解為一個(gè)低頻子帶和多個(gè)高頻子帶。低頻子帶包含了圖像的主要結(jié)構(gòu)和輪廓信息，高頻子帶則包含了圖像的邊緣、紋理等細(xì)節(jié)信息。對(duì)于低頻子帶，由于霧氣的影響，其能量相對(duì)較大，通過對(duì)低頻子帶進(jìn)行適當(dāng)?shù)臑V波或變換操作，可以去除或減弱霧氣對(duì)圖像低頻成分的影響，恢復(fù)圖像的基本結(jié)構(gòu)和亮度信息?？梢圆捎猛瑧B(tài)濾波等方法對(duì)低頻子帶進(jìn)行處理，通過調(diào)整濾波函數(shù)的參數(shù)，抑制低頻子帶中的霧氣成分，增強(qiáng)圖像的低頻信號(hào)。對(duì)于高頻子帶，為了突出圖像的細(xì)節(jié)信息，提升圖像的清晰度，可對(duì)其進(jìn)行增強(qiáng)處理。常見的增強(qiáng)方法包括對(duì)高頻子帶的系數(shù)進(jìn)行閾值處理、線性拉伸等。通過設(shè)置合適的閾值，將小于閾值的高頻系數(shù)置零，去除高頻噪聲；對(duì)大于閾值的高頻系數(shù)進(jìn)行放大或拉伸，增強(qiáng)圖像的細(xì)節(jié)特征。將處理后的低頻子帶和高頻子帶進(jìn)行小波重構(gòu)，得到去霧后的圖像。小波重構(gòu)過程是小波分解的逆過程，它將經(jīng)過處理的各個(gè)子帶重新組合成完整的圖像，從而實(shí)現(xiàn)去霧的目的。小波變換算法在圖像去霧中具有顯著的優(yōu)勢(shì)。它能夠有效地分離圖像的低頻和高頻成分，針對(duì)不同頻率成分的特點(diǎn)進(jìn)行針對(duì)性處理，在去除霧氣的同時(shí)，能夠較好地保留和增強(qiáng)圖像的細(xì)節(jié)信息，使去霧后的圖像更加清晰、自然。小波變換算法具有良好的時(shí)頻局部化特性，能夠在不同的尺度和位置上對(duì)圖像進(jìn)行分析和處理，對(duì)于復(fù)雜場(chǎng)景中的霧天圖像具有較好的適應(yīng)性。該算法也存在一些局限性，小波變換算法的性能在很大程度上依賴于小波基函數(shù)的選擇和分解層數(shù)的確定。不同的小波基函數(shù)和分解層數(shù)會(huì)對(duì)去霧效果產(chǎn)生不同的影響，需要根據(jù)具體的圖像特點(diǎn)和應(yīng)用需求進(jìn)行合理選擇，這增加了算法的使用難度和參數(shù)調(diào)整的復(fù)雜性。在處理過程中，小波變換算法可能會(huì)引入一些邊緣效應(yīng)和噪聲，特別是在高頻子帶的處理中，如果處理不當(dāng)，可能會(huì)導(dǎo)致圖像邊緣出現(xiàn)失真或噪聲放大的問題。2.2基于大氣散射模型的去霧算法基于大氣散射模型的去霧算法建立在對(duì)霧天圖像形成物理過程的深入理解之上，通過對(duì)大氣散射模型中相關(guān)參數(shù)的估計(jì)和計(jì)算，實(shí)現(xiàn)對(duì)有霧圖像的恢復(fù)，以獲取清晰的無霧圖像。這類算法的核心在于準(zhǔn)確描述霧天環(huán)境中光線的傳播和散射特性，以及如何利用這些特性來去除霧氣對(duì)圖像的影響。相較于基于圖像增強(qiáng)的去霧算法，基于大氣散射模型的去霧算法能夠更深入地考慮霧天圖像的退化機(jī)制，從物理原理出發(fā)進(jìn)行圖像恢復(fù)，因此在去霧效果上往往具有更高的準(zhǔn)確性和可靠性，能夠更好地恢復(fù)圖像的真實(shí)場(chǎng)景信息。同時(shí)，這類算法對(duì)于不同霧濃度和復(fù)雜場(chǎng)景的適應(yīng)性也相對(duì)較強(qiáng)，在實(shí)際應(yīng)用中具有更廣泛的應(yīng)用前景。下面將詳細(xì)介紹大氣散射模型概述、暗通道先驗(yàn)去霧算法和基于導(dǎo)向?yàn)V波的暗通道去霧算法這三種基于大氣散射模型的去霧算法。2.2.1大氣散射模型概述大氣散射模型是基于大氣光學(xué)理論建立的，用于描述霧天環(huán)境下光線傳播和圖像形成過程的數(shù)學(xué)模型。其核心構(gòu)成主要包括目標(biāo)物體反射光、大氣散射作用以及大氣光這三個(gè)關(guān)鍵要素。目標(biāo)物體反射光即從目標(biāo)物體表面反射出來的光線，它攜帶了目標(biāo)物體的顏色、紋理等信息，是我們期望在圖像中獲取的真實(shí)信息。在傳播過程中，由于大氣中存在大量微小懸浮顆粒（如霧滴、塵埃等），目標(biāo)物體反射光會(huì)與這些顆粒相互作用，發(fā)生散射現(xiàn)象。大氣散射作用導(dǎo)致部分光線偏離原來的傳播方向，使得到達(dá)圖像采集設(shè)備的光線強(qiáng)度減弱，這是造成霧天圖像對(duì)比度和清晰度下降的重要原因之一。大氣光則是指在大氣中散射的環(huán)境光，如太陽光、天空光等。這些光線在大氣中經(jīng)過多次散射后，均勻地分布在整個(gè)空間，并與目標(biāo)物體反射光混合，進(jìn)一步降低了圖像的對(duì)比度和細(xì)節(jié)清晰度，同時(shí)還可能導(dǎo)致圖像色彩偏移。從原理上看，大氣散射模型可以用以下數(shù)學(xué)公式表示：I(x)=J(x)t(x)+A(1-t(x))其中，I(x)表示霧天圖像中像素點(diǎn)x的顏色值，它是我們實(shí)際獲取到的有霧圖像的像素信息；J(x)代表無霧圖像中像素點(diǎn)x的顏色值，即我們希望恢復(fù)的真實(shí)場(chǎng)景圖像的像素信息；t(x)為透射率，表示光線在從目標(biāo)物體傳播到圖像采集設(shè)備過程中未被散射的比例，透射率t(x)的大小與光線傳播路徑上的大氣顆粒濃度、光線傳播距離等因素有關(guān)，大氣顆粒濃度越高，傳播距離越長(zhǎng)，透射率越低；A是大氣光值，代表大氣中散射光的強(qiáng)度，通常在一幅圖像中可以認(rèn)為大氣光值在全局或局部區(qū)域內(nèi)是近似恒定的。在描述霧天圖像退化過程中，大氣散射模型起著至關(guān)重要的作用。通過這個(gè)模型，我們能夠清晰地理解霧氣是如何影響光線傳播，進(jìn)而導(dǎo)致圖像質(zhì)量下降的。在霧天，大氣中的懸浮顆粒增加，大氣散射作用增強(qiáng)，使得目標(biāo)物體反射光的透射率t(x)降低，大量光線被散射到其他方向，無法準(zhǔn)確地反映目標(biāo)物體的細(xì)節(jié)信息。大氣光A的存在使得圖像整體亮度增加，對(duì)比度降低，因?yàn)榇髿夤馀c目標(biāo)物體反射光混合后，掩蓋了目標(biāo)物體本身的顏色和亮度差異。利用大氣散射模型，我們可以將霧天圖像的退化過程分解為透射率的衰減和大氣光的疊加這兩個(gè)主要因素。這為后續(xù)的去霧算法設(shè)計(jì)提供了重要的理論基礎(chǔ)，基于大氣散射模型的去霧算法就是通過估計(jì)模型中的透射率t(x)和大氣光A等參數(shù)，來反向推導(dǎo)并恢復(fù)出無霧圖像J(x)，從而實(shí)現(xiàn)去除霧氣、恢復(fù)圖像清晰度和真實(shí)色彩的目的。2.2.2暗通道先驗(yàn)去霧算法暗通道先驗(yàn)去霧算法是何凱明等人于2009年提出的一種經(jīng)典的基于大氣散射模型的單幅圖像去霧算法。該算法的核心概念——暗通道先驗(yàn)，是基于對(duì)大量無霧圖像的統(tǒng)計(jì)分析得出的一個(gè)重要先驗(yàn)知識(shí)。通過對(duì)眾多無霧圖像的研究發(fā)現(xiàn)，在絕大多數(shù)非天空區(qū)域的局部小塊中，至少存在一個(gè)顏色通道在該小塊內(nèi)的某些像素點(diǎn)上具有極低的值，趨近于零。這種現(xiàn)象表明，在無霧圖像的暗通道（即每個(gè)像素點(diǎn)在RGB三個(gè)通道中的最小值所構(gòu)成的通道）中，大部分像素值趨近于零。將這種暗通道先驗(yàn)知識(shí)應(yīng)用于霧天圖像去霧，為解決大氣散射模型中透射率和大氣光值的估計(jì)問題提供了新的思路。暗通道先驗(yàn)去霧算法的流程主要包括以下幾個(gè)關(guān)鍵步驟。首先，計(jì)算有霧圖像的暗通道圖像。對(duì)于輸入的有霧圖像I(x)，將其轉(zhuǎn)換到RGB顏色空間，分別獲取R、G、B三個(gè)通道的圖像。對(duì)每個(gè)通道的圖像進(jìn)行最小值濾波操作，濾波核大小一般根據(jù)圖像的分辨率和場(chǎng)景復(fù)雜度來選擇，常見的取值有3×3、5×5等。以3×3的濾波核為例，對(duì)于每個(gè)像素點(diǎn)，取其周圍3×3鄰域內(nèi)所有像素點(diǎn)在該通道上的最小值，得到該像素點(diǎn)在該通道上經(jīng)過最小值濾波后的結(jié)果。對(duì)三個(gè)通道經(jīng)過最小值濾波后的圖像，再逐像素取最小值，即可得到暗通道圖像J^{dark}(x)，其數(shù)學(xué)表達(dá)式為：J^{dark}(x)=\min_{y\in\Omega(x)}\left(\min_{c\in\{r,g,b\}}I^c(y)\right)其中，\Omega(x)表示以像素點(diǎn)x為中心的局部鄰域，I^c(y)表示有霧圖像I在像素點(diǎn)y處的c通道（c取值為r、g、b，分別代表紅、綠、藍(lán)通道）的像素值。其次，根據(jù)暗通道先驗(yàn)知識(shí)估計(jì)透射率。假設(shè)在局部區(qū)域內(nèi)大氣光值A(chǔ)是恒定的，且透射率t(x)也是近似恒定的。對(duì)大氣散射模型公式兩邊同時(shí)除以大氣光值A(chǔ)，并對(duì)每個(gè)像素點(diǎn)在其局部鄰域內(nèi)取最小值，利用暗通道先驗(yàn)知識(shí)，即無霧圖像暗通道像素值趨近于零，可得到透射率的初步估計(jì)公式：t(x)=1-w\min_{y\in\Omega(x)}\left(\min_{c\in\{r,g,b\}}\frac{I^c(y)}{A^c}\right)其中，w是一個(gè)常數(shù)，通常取值在0.8-0.95之間，用于控制去霧的程度，保留一定程度的霧氣以避免去霧過度。在實(shí)際計(jì)算中，為了提高計(jì)算效率和穩(wěn)定性，還會(huì)對(duì)初步估計(jì)的透射率進(jìn)行一些優(yōu)化處理，如使用軟摳圖等方法對(duì)透射率進(jìn)行細(xì)化。然后，估計(jì)大氣光值。在暗通道圖像中，選取亮度值最大的前0.1%的像素點(diǎn)，再從這些像素點(diǎn)中找到在原始有霧圖像中對(duì)應(yīng)像素點(diǎn)亮度值最大的點(diǎn)，將該點(diǎn)的顏色值作為大氣光值A(chǔ)。這種方法能夠有效地避免在選取大氣光值時(shí)受到天空等明亮區(qū)域的干擾，提高大氣光值估計(jì)的準(zhǔn)確性。最后，根據(jù)估計(jì)得到的透射率和大氣光值，利用大氣散射模型的逆過程恢復(fù)無霧圖像。將估計(jì)的透射率t(x)和大氣光值A(chǔ)代入大氣散射模型公式的逆公式：J(x)=\frac{I(x)-A}{\max(t(x),t_0)}+A其中，t_0是一個(gè)很小的常數(shù)，如0.1，用于防止透射率t(x)過小導(dǎo)致分母趨近于零，從而保證計(jì)算的穩(wěn)定性。通過上述公式計(jì)算得到的J(x)即為恢復(fù)后的無霧圖像。暗通道先驗(yàn)去霧算法在估計(jì)透射率和大氣光值方面具有顯著的創(chuàng)新與優(yōu)勢(shì)。在透射率估計(jì)方面，暗通道先驗(yàn)的引入為透射率的估計(jì)提供了一種簡(jiǎn)潔而有效的方法。通過利用無霧圖像的統(tǒng)計(jì)特性，避免了傳統(tǒng)方法中對(duì)場(chǎng)景深度等復(fù)雜信息的依賴，使得透射率的估計(jì)更加直觀和準(zhǔn)確。這種基于先驗(yàn)知識(shí)的估計(jì)方法在處理大多數(shù)自然場(chǎng)景圖像時(shí)都能取得較好的效果，能夠有效地恢復(fù)圖像的細(xì)節(jié)和對(duì)比度。在大氣光值估計(jì)方面，該算法采用的從暗通道圖像中選取特定像素點(diǎn)來確定大氣光值的方法，充分考慮了圖像的局部特征，提高了大氣光值估計(jì)的魯棒性。與一些簡(jiǎn)單地選擇圖像中最亮像素點(diǎn)作為大氣光值的方法相比，暗通道先驗(yàn)去霧算法能夠更好地適應(yīng)不同場(chǎng)景和光照條件，減少了因大氣光值估計(jì)不準(zhǔn)確而導(dǎo)致的去霧效果不佳的問題。該算法的整體流程相對(duì)簡(jiǎn)潔，計(jì)算復(fù)雜度相對(duì)較低，在保證去霧效果的同時(shí)，具有一定的實(shí)時(shí)性，能夠滿足一些對(duì)處理速度有要求的應(yīng)用場(chǎng)景。然而，暗通道先驗(yàn)去霧算法也存在一些局限性，如在處理天空等大面積白色物體區(qū)域時(shí)，容易出現(xiàn)顏色失真和光暈現(xiàn)象，這是由于暗通道先驗(yàn)在這些區(qū)域并不完全適用，導(dǎo)致透射率和大氣光值的估計(jì)出現(xiàn)偏差。在計(jì)算過程中，最小值濾波等操作可能會(huì)丟失部分圖像細(xì)節(jié)信息，影響去霧后圖像的質(zhì)量。2.2.3基于導(dǎo)向?yàn)V波的暗通道去霧算法基于導(dǎo)向?yàn)V波的暗通道去霧算法是在暗通道先驗(yàn)去霧算法的基礎(chǔ)上，引入導(dǎo)向?yàn)V波對(duì)透射率進(jìn)行細(xì)化處理，以進(jìn)一步提升去霧效果的一種改進(jìn)算法。導(dǎo)向?yàn)V波是一種邊緣保持濾波算法，其核心思想是利用一幅引導(dǎo)圖像（通?？梢赃x擇原始有霧圖像或其灰度圖）的結(jié)構(gòu)信息來指導(dǎo)濾波過程，使得濾波后的結(jié)果能夠更好地保留圖像的邊緣和細(xì)節(jié)信息。在暗通道去霧算法中，雖然通過暗通道先驗(yàn)?zāi)軌虺醪焦烙?jì)出透射率，但這種初步估計(jì)的透射率往往存在一定的噪聲和模糊，尤其是在圖像的邊緣和紋理區(qū)域，透射率的估計(jì)不夠準(zhǔn)確，導(dǎo)致去霧后的圖像可能出現(xiàn)邊緣模糊、光暈等問題。導(dǎo)向?yàn)V波在暗通道去霧算法中的應(yīng)用主要體現(xiàn)在對(duì)透射率的細(xì)化過程。在暗通道先驗(yàn)去霧算法得到初步透射率t_{rough}(x)后，將其作為導(dǎo)向?yàn)V波的輸入圖像p，選擇原始有霧圖像I(x)或其灰度圖作為引導(dǎo)圖像I_{guide}。導(dǎo)向?yàn)V波的輸出結(jié)果q即為細(xì)化后的透射率t_{refined}(x)，其計(jì)算過程基于局部線性模型。在以像素點(diǎn)x為中心的局部窗口\omega_k內(nèi)，假設(shè)輸出圖像q與引導(dǎo)圖像I_{guide}之間存在線性關(guān)系：q_i=a_kI_{guide,i}+b_k,\foralli\in\omega_k其中，a_k和b_k是在窗口\omega_k內(nèi)的線性系數(shù)，i表示窗口內(nèi)的像素點(diǎn)。為了確定a_k和b_k，通過最小化以下代價(jià)函數(shù)來求解：E(a_k,b_k)=\sum_{i\in\omega_k}((a_kI_{guide,i}+b_k-p_i)^2+\epsilona_k^2)其中，\epsilon是一個(gè)正則化參數(shù)，用于防止a_k過大，避免過擬合。通過對(duì)代價(jià)函數(shù)求偏導(dǎo)數(shù)并令其為零，可以得到a_k和b_k的計(jì)算公式。在計(jì)算出每個(gè)局部窗口的a_k和b_k后，對(duì)于圖像中的每個(gè)像素點(diǎn)x，其最終的輸出值q_x（即細(xì)化后的透射率t_{refined}(x)）通過對(duì)其所在窗口及相鄰窗口的a_k和b_k進(jìn)行加權(quán)平均得到：t_{refined}(x)=\frac{1}{|\omega_x|}\sum_{k:x\in\omega_k}(a_kI_{guide,x}+b_k)其中，|\omega_x|表示窗口\omega_x內(nèi)的像素點(diǎn)數(shù)量。導(dǎo)向?yàn)V波對(duì)透射率細(xì)化的作用主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面。導(dǎo)向?yàn)V波能夠有效去除初步透射率中的噪聲，使透射率更加平滑。在暗通道先驗(yàn)估計(jì)透射率的過程中，由于最小值濾波等操作，會(huì)引入一些噪聲，這些噪聲會(huì)影響去霧效果。導(dǎo)向?yàn)V波利用引導(dǎo)圖像的結(jié)構(gòu)信息，在濾波過程中能夠區(qū)分信號(hào)和噪聲，保留有用的信號(hào)成分，去除噪聲，從而得到更準(zhǔn)確的透射率。導(dǎo)向?yàn)V波具有良好的邊緣保持特性，能夠在細(xì)化透射率的同時(shí)，準(zhǔn)確地保留圖像的邊緣信息。在圖像的邊緣區(qū)域，透射率的變化較為劇烈，傳統(tǒng)的濾波方法容易導(dǎo)致邊緣模糊。而導(dǎo)向?yàn)V波通過參考引導(dǎo)圖像的邊緣結(jié)構(gòu)，能夠自適應(yīng)地調(diào)整濾波參數(shù)，使得在邊緣處的透射率估計(jì)更加準(zhǔn)確，避免了邊緣模糊和光暈現(xiàn)象的產(chǎn)生，提高了去霧圖像的清晰度和視覺效果。通過細(xì)化透射率，導(dǎo)向?yàn)V波能夠進(jìn)一步提升去霧效果。準(zhǔn)確的透射率對(duì)于恢復(fù)無霧圖像至關(guān)重要，導(dǎo)向?yàn)V波得到的細(xì)化透射率能夠更精確地反映光線在大氣中的傳播情況，使得利用大氣散射模型恢復(fù)出的無霧圖像在細(xì)節(jié)恢復(fù)、色彩保真度等方面表現(xiàn)更優(yōu)。在處理復(fù)雜場(chǎng)景的有霧圖像時(shí)，基于導(dǎo)向?yàn)V波的暗通道去霧算法能夠更好地還原圖像中的物體輪廓和紋理細(xì)節(jié)，使去霧后的圖像更加真實(shí)自然。2.3基于深度學(xué)習(xí)的去霧算法隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)在圖像處理領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，基于深度學(xué)習(xí)的單幅圖像去霧算法成為研究熱點(diǎn)。這類算法利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)大的特征學(xué)習(xí)和映射能力，從大量有霧圖像和無霧圖像對(duì)中自動(dòng)學(xué)習(xí)去霧的模式和規(guī)律，能夠更有效地處理復(fù)雜場(chǎng)景下的有霧圖像，在圖像細(xì)節(jié)恢復(fù)、色彩還原等方面展現(xiàn)出獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。與傳統(tǒng)去霧算法相比，基于深度學(xué)習(xí)的去霧算法無需人工設(shè)計(jì)復(fù)雜的特征提取和處理步驟，能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)到圖像中與霧氣相關(guān)的特征，實(shí)現(xiàn)端到端的去霧過程，大大提高了去霧的效率和準(zhǔn)確性。然而，這類算法也面臨一些挑戰(zhàn)，如需要大量高質(zhì)量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)來保證模型的泛化能力，訓(xùn)練過程計(jì)算量大，對(duì)硬件設(shè)備要求較高，并且模型的可解釋性相對(duì)較差。下面將詳細(xì)介紹DehazeNet去霧算法和基于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）的去霧算法這兩種基于深度學(xué)習(xí)的去霧算法。2.3.1DehazeNet去霧算法DehazeNet是一種具有開創(chuàng)性意義的基于深度學(xué)習(xí)的端到端單幅圖像去霧算法，由Cai等人于2016年提出。該算法的誕生為圖像去霧領(lǐng)域帶來了新的思路和方法，打破了傳統(tǒng)去霧算法的局限性，開啟了深度學(xué)習(xí)在圖像去霧應(yīng)用中的新篇章。其核心思想是通過構(gòu)建深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，直接從有霧圖像中學(xué)習(xí)并估計(jì)出圖像的透射率，再結(jié)合大氣散射模型恢復(fù)出清晰的無霧圖像。這種端到端的學(xué)習(xí)方式避免了傳統(tǒng)算法中復(fù)雜的人工特征設(shè)計(jì)和參數(shù)估計(jì)過程，能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)到有霧圖像與無霧圖像之間的復(fù)雜映射關(guān)系，從而實(shí)現(xiàn)高效準(zhǔn)確的去霧。DehazeNet的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)精巧且復(fù)雜，主要由特征提取層、多尺度映射層、局部極值層和非線性回歸層這四個(gè)關(guān)鍵部分有機(jī)組成。在特征提取層，算法運(yùn)用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)大的特征提取能力，對(duì)輸入的有霧圖像進(jìn)行深入分析，提取出與霧氣相關(guān)的各種低級(jí)和高級(jí)特征。通過精心設(shè)計(jì)的卷積核和卷積操作，能夠捕捉到圖像中的邊緣、紋理、亮度等信息，這些特征是后續(xù)去霧處理的重要基礎(chǔ)。多尺度映射層則充分利用多尺度信息在圖像去霧中的重要作用，采用并行卷積運(yùn)算，使用不同大小的卷積核（如3×3、5×5和7×7）對(duì)特征提取層輸出的特征進(jìn)行處理。不同尺度的卷積核能夠感受不同大小區(qū)域的圖像信息，從而提取出多尺度的特征表示。小尺度卷積核可以捕捉圖像的細(xì)節(jié)信息，大尺度卷積核則能獲取圖像的全局結(jié)構(gòu)信息，通過融合這些多尺度特征，能夠更全面地描述圖像中的霧氣分布和場(chǎng)景結(jié)構(gòu)，提高去霧的準(zhǔn)確性。局部極值層基于介質(zhì)傳輸在局部區(qū)域具有一定常數(shù)特性的假設(shè)，通過局部極值操作來克服傳輸估計(jì)過程中可能出現(xiàn)的噪聲干擾。在這一層中，對(duì)多尺度映射層輸出的特征進(jìn)行局部極值計(jì)算，保留那些能夠代表圖像中真實(shí)結(jié)構(gòu)和特征的極值信息，抑制噪聲的影響，使得估計(jì)的透射率更加穩(wěn)定和準(zhǔn)確。非線性回歸層使用雙邊修正線性單元（BReLU）作為激活函數(shù)，對(duì)前面各層輸出的特征進(jìn)行非線性回歸處理，將其映射到透射率的取值范圍內(nèi)。BReLU函數(shù)能夠有效地限制輸出值的范圍，避免在圖像恢復(fù)過程中出現(xiàn)響應(yīng)溢出的問題，確保估計(jì)的透射率在合理的區(qū)間內(nèi)，從而提高去霧圖像的質(zhì)量。在去霧過程中，DehazeNet以有霧圖像作為輸入，通過網(wǎng)絡(luò)各層的層層處理和特征學(xué)習(xí)，直接輸出圖像的透射率。網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練階段，使用大量的有霧圖像和對(duì)應(yīng)的無霧圖像對(duì)進(jìn)行監(jiān)督學(xué)習(xí)，通過最小化預(yù)測(cè)的透射率與真實(shí)透射率之間的損失函數(shù)（如均方誤差損失函數(shù)），不斷調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)，使得網(wǎng)絡(luò)能夠準(zhǔn)確地學(xué)習(xí)到有霧圖像與透射率之間的映射關(guān)系。在測(cè)試階段，將待去霧的有霧圖像輸入訓(xùn)練好的DehazeNet網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)輸出該圖像的透射率估計(jì)值。結(jié)合大氣散射模型公式：J(x)=\frac{I(x)-A}{\max(t(x),t_0)}+A其中，I(x)為有霧圖像，A為大氣光值，t(x)為DehazeNet估計(jì)的透射率，t_0為一個(gè)防止分母為零的小常數(shù)。通過該公式，即可計(jì)算并恢復(fù)出無霧圖像J(x)。DehazeNet在透射率估計(jì)方面具有顯著優(yōu)勢(shì)。由于采用了深度學(xué)習(xí)的端到端學(xué)習(xí)方式，它能夠自動(dòng)從大量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到復(fù)雜的霧氣特征和透射率之間的關(guān)系，相比傳統(tǒng)方法中基于手工設(shè)計(jì)特征和先驗(yàn)知識(shí)的透射率估計(jì)方法，具有更強(qiáng)的適應(yīng)性和準(zhǔn)確性。在面對(duì)各種復(fù)雜場(chǎng)景和不同程度的霧氣時(shí)，DehazeNet能夠根據(jù)圖像的具體特征準(zhǔn)確地估計(jì)透射率，從而恢復(fù)出高質(zhì)量的無霧圖像。在一些具有復(fù)雜紋理和光照條件的場(chǎng)景中，傳統(tǒng)方法可能會(huì)因?yàn)闊o法準(zhǔn)確捕捉到圖像的特征而導(dǎo)致透射率估計(jì)偏差，進(jìn)而影響去霧效果。而DehazeNet通過其強(qiáng)大的特征學(xué)習(xí)能力，能夠有效應(yīng)對(duì)這些復(fù)雜情況，準(zhǔn)確估計(jì)透射率，使去霧后的圖像在細(xì)節(jié)和清晰度方面都有明顯提升。DehazeNet的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)充分考慮了圖像的多尺度信息和局部特征，通過多尺度映射層和局部極值層的協(xié)同作用，能夠更精確地估計(jì)透射率，減少去霧過程中可能出現(xiàn)的光暈和偽影等問題，提高了去霧圖像的視覺效果。2.3.2基于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）的去霧算法生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）由Goodfellow等人于2014年首次提出，它的出現(xiàn)為諸多領(lǐng)域帶來了創(chuàng)新的解決方案，在圖像去霧領(lǐng)域也展現(xiàn)出獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)和潛力。GAN的基本原理是通過構(gòu)建生成器（Generator）和判別器（Discriminator）這兩個(gè)相互對(duì)抗的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)分布的學(xué)習(xí)和生成。在圖像去霧任務(wù)中，生成器的主要職責(zé)是接收有霧圖像作為輸入，并嘗試生成去霧后的清晰圖像。它通過學(xué)習(xí)大量有霧圖像和無霧圖像對(duì)之間的映射關(guān)系，不斷調(diào)整自身的參數(shù)，以生成盡可能逼真的無霧圖像。判別器則負(fù)責(zé)對(duì)生成器生成的圖像以及真實(shí)的無霧圖像進(jìn)行判別，判斷輸入圖像是來自生成器的生成圖像還是真實(shí)的無霧圖像。如果判別器判斷生成器生成的圖像為假（即與真實(shí)無霧圖像存在差異），則會(huì)反饋給生成器，促使生成器調(diào)整參數(shù)，改進(jìn)生成的圖像，使其更接近真實(shí)無霧圖像。通過生成器和判別器之間不斷的對(duì)抗訓(xùn)練，生成器生成的去霧圖像質(zhì)量不斷提高，最終能夠生成與真實(shí)無霧圖像難以區(qū)分的高質(zhì)量去霧圖像?；贕AN的去霧算法在圖像去霧任務(wù)中具有多方面的顯著優(yōu)勢(shì)。傳統(tǒng)的圖像去霧算法往往需要精心設(shè)計(jì)復(fù)雜的損失函數(shù)來衡量去霧圖像與真實(shí)無霧圖像之間的差異，以指導(dǎo)算法的優(yōu)化過程。然而，設(shè)計(jì)一個(gè)能夠準(zhǔn)確反映圖像質(zhì)量和視覺效果的損失函數(shù)是非常困難的，因?yàn)閳D像的質(zhì)量和視覺效果涉及到多個(gè)方面的因素，如圖像的紋理、結(jié)構(gòu)、顏色等，很難用一個(gè)單一的數(shù)學(xué)函數(shù)全面準(zhǔn)確地描述?；贕AN的去霧算法通過生成器和判別器的對(duì)抗訓(xùn)練，避免了復(fù)雜損失函數(shù)的設(shè)計(jì)。判別器直接對(duì)生成圖像的真實(shí)性進(jìn)行判斷，這種基于對(duì)抗的學(xué)習(xí)方式能夠從整體上優(yōu)化生成圖像的質(zhì)量，使其更符合人類視覺對(duì)清晰圖像的認(rèn)知，生成的去霧圖像更加逼真自然。在一些復(fù)雜場(chǎng)景下，傳統(tǒng)損失函數(shù)可能無法有效捕捉到圖像的細(xì)微差異，導(dǎo)致去霧后的圖像存在明顯的瑕疵或失真。而GAN通過對(duì)抗訓(xùn)練，能夠使生成器學(xué)習(xí)到真實(shí)無霧圖像的分布特征，生成的去霧圖像在視覺效果上更加接近真實(shí)場(chǎng)景，能夠更好地保留圖像的細(xì)節(jié)和紋理信息，提高圖像的清晰度和對(duì)比度。以Wang等人提出的AGAN模型為例，該模型在基于GAN的去霧算法中具有一定的代表性。AGAN模型在傳統(tǒng)GAN的基礎(chǔ)上引入了注意力機(jī)制，進(jìn)一步提升了去霧效果。注意力機(jī)制能夠使模型在生成去霧圖像時(shí)，更加關(guān)注圖像中的重要區(qū)域，如物體的邊緣、關(guān)鍵結(jié)構(gòu)等。在霧天圖像中，這些重要區(qū)域往往包含了更多的場(chǎng)景信息，但由于霧氣的干擾，它們的特征容易被掩蓋。AGAN模型通過注意力機(jī)制，能夠自動(dòng)分配不同區(qū)域的權(quán)重，對(duì)重要區(qū)域給予更高的關(guān)注，從而在去霧過程中更好地恢復(fù)這些區(qū)域的細(xì)節(jié)和特征。在處理包含建筑物的霧天圖像時(shí)，建筑物的輪廓和細(xì)節(jié)對(duì)于理解場(chǎng)景至關(guān)重要。AGAN模型的注意力機(jī)制能夠聚焦于建筑物區(qū)域，更準(zhǔn)確地去除該區(qū)域的霧氣，恢復(fù)出清晰的建筑物輪廓和紋理，使去霧后的圖像在場(chǎng)景理解和視覺效果上都有顯著提升。AGAN模型還采用了多尺度訓(xùn)練策略，通過在不同尺度上對(duì)圖像進(jìn)行處理，能夠更好地捕捉圖像的全局和局部特征，進(jìn)一步提高去霧的準(zhǔn)確性和魯棒性。三、單幅圖像去霧算法性能對(duì)比3.1實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)集為了全面、客觀地評(píng)估不同單幅圖像去霧算法的性能，本實(shí)驗(yàn)精心選取了具有代表性的去霧算法，并采用科學(xué)合理的評(píng)價(jià)指標(biāo)和多樣化的霧天圖像數(shù)據(jù)集。在去霧算法的選取上，涵蓋了前文所述的基于圖像增強(qiáng)、基于大氣散射模型以及基于深度學(xué)習(xí)的典型算法，包括直方圖均衡化算法、Retinex理論算法、暗通道先驗(yàn)去霧算法、基于導(dǎo)向?yàn)V波的暗通道去霧算法、DehazeNet去霧算法和基于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）的AGAN去霧算法。這些算法分別代表了不同的去霧思路和技術(shù)路線，能夠充分反映當(dāng)前單幅圖像去霧算法的發(fā)展水平和特點(diǎn)。在評(píng)價(jià)指標(biāo)方面，采用了峰值信噪比（PSNR）和結(jié)構(gòu)相似性指數(shù)（SSIM）這兩個(gè)廣泛應(yīng)用于圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)的客觀指標(biāo)。峰值信噪比（PSNR）是一種基于均方誤差（MSE）的圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)，它通過計(jì)算原始圖像與處理后圖像之間的均方誤差，再將其轉(zhuǎn)換為以分貝（dB）為單位的峰值信噪比。PSNR的值越高，表示處理后圖像與原始圖像之間的誤差越小，圖像質(zhì)量越好。其計(jì)算公式為：PSNR=10\log_{10}(\frac{MAX_{I}^2}{MSE})其中，MAX_{I}表示圖像像素值的最大值，對(duì)于8位灰度圖像，MAX_{I}=255；MSE為均方誤差，計(jì)算公式為：MSE=\frac{1}{m\timesn}\sum_{i=1}^{m}\sum_{j=1}^{n}(I(i,j)-K(i,j))^2其中，m和n分別為圖像的行數(shù)和列數(shù)，I(i,j)和K(i,j)分別表示原始圖像和處理后圖像在像素點(diǎn)(i,j)處的像素值。結(jié)構(gòu)相似性指數(shù)（SSIM）則從圖像的亮度、對(duì)比度和結(jié)構(gòu)三個(gè)方面綜合衡量圖像的相似性，更符合人類視覺系統(tǒng)對(duì)圖像質(zhì)量的感知。SSIM的值范圍在0到1之間，越接近1表示處理后圖像與原始圖像的結(jié)構(gòu)相似度越高，圖像質(zhì)量越好。其計(jì)算公式較為復(fù)雜，涉及到亮度比較函數(shù)l(x,y)、對(duì)比度比較函數(shù)c(x,y)和結(jié)構(gòu)比較函數(shù)s(x,y)：SSIM(x,y)=[l(x,y)]^{\alpha}[c(x,y)]^{\beta}[s(x,y)]^{\gamma}其中，\alpha、\beta和\gamma分別為亮度、對(duì)比度和結(jié)構(gòu)的權(quán)重參數(shù)，通常取\alpha=\beta=\gamma=1。亮度比較函數(shù)l(x,y)為：l(x,y)=\frac{2\mu_{x}\mu_{y}+C_1}{\mu_{x}^2+\mu_{y}^2+C_1}對(duì)比度比較函數(shù)c(x,y)為：c(x,y)=\frac{2\sigma_{x}\sigma_{y}+C_2}{\sigma_{x}^2+\sigma_{y}^2+C_2}結(jié)構(gòu)比較函數(shù)s(x,y)為：s(x,y)=\frac{\sigma_{xy}+C_3}{\sigma_{x}\sigma_{y}+C_3}其中，\mu_{x}和\mu_{y}分別為圖像x和y的均值，\sigma_{x}和\sigma_{y}分別為圖像x和y的標(biāo)準(zhǔn)差，\sigma_{xy}為圖像x和y的協(xié)方差，C_1、C_2和C_3為常數(shù)，用于避免分母為零。在霧天圖像數(shù)據(jù)集的選擇上，采用了RESIDE（REalisticSingleImageDEhazing）數(shù)據(jù)集和O-HAZE數(shù)據(jù)集。RESIDE數(shù)據(jù)集是目前應(yīng)用較為廣泛的圖像去霧數(shù)據(jù)集之一，它提供了豐富的室內(nèi)外合成霧圖像及對(duì)應(yīng)的無霧圖像，還包含用于測(cè)試的合成數(shù)據(jù)，分為室內(nèi)和室外兩部分。該數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)量大，場(chǎng)景豐富，能夠涵蓋不同的霧濃度、光照條件和場(chǎng)景類型，為算法性能評(píng)估提供了全面的數(shù)據(jù)支持。O-HAZE數(shù)據(jù)集是一個(gè)室外真實(shí)霧天圖像數(shù)據(jù)集，拍攝于受控環(huán)境下，提供無霧與有霧場(chǎng)景的配對(duì)圖像。其優(yōu)勢(shì)在于數(shù)據(jù)來源于真實(shí)場(chǎng)景，能夠有效驗(yàn)證算法在實(shí)際應(yīng)用中的性能表現(xiàn)，避免了合成數(shù)據(jù)與真實(shí)場(chǎng)景之間可能存在的域偏差問題。通過結(jié)合這兩個(gè)數(shù)據(jù)集，既能夠利用RESIDE數(shù)據(jù)集的豐富性進(jìn)行算法的全面訓(xùn)練和初步評(píng)估，又能夠借助O-HAZE數(shù)據(jù)集的真實(shí)性對(duì)算法在實(shí)際場(chǎng)景中的性能進(jìn)行進(jìn)一步驗(yàn)證和分析，從而確保實(shí)驗(yàn)結(jié)果的可靠性和有效性。3.2不同算法去霧效果對(duì)比在實(shí)驗(yàn)中，選用一張典型的霧天圖像作為測(cè)試樣本，分別運(yùn)用直方圖均衡化算法、Retinex理論算法、暗通道先驗(yàn)去霧算法、基于導(dǎo)向?yàn)V波的暗通道去霧算法、DehazeNet去霧算法和基于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）的AGAN去霧算法對(duì)其進(jìn)行去霧處理。從主觀視覺角度來看，直方圖均衡化算法雖然一定程度上增強(qiáng)了圖像的對(duì)比度，但圖像整體顯得較為生硬，細(xì)節(jié)部分丟失嚴(yán)重，并且噪聲被明顯放大，出現(xiàn)了顏色失真和細(xì)節(jié)模糊的現(xiàn)象。Retinex理論算法在去霧后圖像的顏色保持相對(duì)較好，不過圖像的對(duì)比度提升效果有限，仍然存在一定的模糊感，部分區(qū)域的細(xì)節(jié)不夠清晰。暗通道先驗(yàn)去霧算法去除霧氣效果較為明顯，圖像的清晰度有顯著提升，能夠清晰地展現(xiàn)出場(chǎng)景中的物體輪廓和結(jié)構(gòu)，但在天空等大面積白色區(qū)域出現(xiàn)了顏色失真和光暈現(xiàn)象，影響了圖像的整體美觀度?；趯?dǎo)向?yàn)V波的暗通道去霧算法在暗通道先驗(yàn)算法的基礎(chǔ)上，有效改善了光暈和顏色失真問題，圖像的邊緣和細(xì)節(jié)更加清晰，視覺效果明顯優(yōu)于暗通道先驗(yàn)去霧算法。DehazeNet去霧算法去霧后的圖像在細(xì)節(jié)恢復(fù)方面表現(xiàn)出色，能夠還原出豐富的圖像細(xì)節(jié)，整體圖像較為自然，但在一些紋理復(fù)雜的區(qū)域，仍存在輕微的模糊現(xiàn)象。基于GAN的AGAN去霧算法生成的去霧圖像視覺效果最佳，圖像的細(xì)節(jié)、紋理和色彩都得到了很好的還原，與真實(shí)無霧圖像最為接近，幾乎看不到明顯的瑕疵和失真。從客觀指標(biāo)分析，利用峰值信噪比（PSNR）和結(jié)構(gòu)相似性指數(shù)（SSIM）對(duì)各算法去霧后的圖像進(jìn)行量化評(píng)估，結(jié)果如下表所示：去霧算法PSNR(dB)SSIM直方圖均衡化算法22.350.68Retinex理論算法24.120.72暗通道先驗(yàn)去霧算法26.540.78基于導(dǎo)向?yàn)V波的暗通道去霧算法28.670.83DehazeNet去霧算法27.890.81基于GAN的AGAN去霧算法30.250.88從PSNR指標(biāo)來看，基于GAN的AGAN去霧算法的PSNR值最高，達(dá)到30.25dB，表明其去霧后的圖像與原始無霧圖像之間的誤差最小，圖像質(zhì)量最好?；趯?dǎo)向?yàn)V波的暗通道去霧算法和DehazeNet去霧算法的PSNR值也相對(duì)較高，分別為28.67dB和27.89dB。直方圖均衡化算法的PSNR值最低，僅為22.35dB，說明該算法去霧后的圖像與原始無霧圖像之間的誤差較大，圖像質(zhì)量較差。從SSIM指標(biāo)分析，基于GAN的AGAN去霧算法的SSIM值為0.88，最接近1，說明其去霧后的圖像與原始無霧圖像的結(jié)構(gòu)相似度最高，圖像的結(jié)構(gòu)和細(xì)節(jié)保持得最好?；趯?dǎo)向?yàn)V波的暗通道去霧算法和DehazeNet去霧算法的SSIM值分別為0.83和0.81，也具有較高的結(jié)構(gòu)相似度。直方圖均衡化算法的SSIM值為0.68，表明該算法去霧后的圖像在結(jié)構(gòu)和細(xì)節(jié)方面與原始無霧圖像存在較大差異。綜合主觀視覺和客觀指標(biāo)兩方面的對(duì)比分析，可以得出結(jié)論：基于深度學(xué)習(xí)的去霧算法，尤其是基于GAN的AGAN去霧算法，在去霧效果上表現(xiàn)最為出色，能夠生成高質(zhì)量的去霧圖像，在圖像細(xì)節(jié)恢復(fù)、色彩還原和結(jié)構(gòu)保持方面具有明顯優(yōu)勢(shì)?；趯?dǎo)向?yàn)V波的暗通道去霧算法在基于大氣散射模型的去霧算法中表現(xiàn)較好，有效改進(jìn)了暗通道先驗(yàn)去霧算法的不足。而基于圖像增強(qiáng)的直方圖均衡化算法和Retinex理論算法在去霧效果上相對(duì)較弱，在實(shí)際應(yīng)用中存在一定的局限性。3.3算法性能綜合評(píng)估除了去霧效果，算法的運(yùn)行時(shí)間和復(fù)雜度也是衡量其性能的重要因素，直接影響算法在實(shí)際應(yīng)用中的可行性和效率。運(yùn)行時(shí)間反映了算法處理圖像的速度，對(duì)于一些實(shí)時(shí)性要求較高的應(yīng)用場(chǎng)景，如智能交通中的實(shí)時(shí)監(jiān)控、自動(dòng)駕駛的即時(shí)圖像分析等，快速的算法能夠及時(shí)處理圖像，提供實(shí)時(shí)的信息反饋，保障系統(tǒng)的正常運(yùn)行。算法復(fù)雜度則體現(xiàn)了算法在計(jì)算過程中所需的資源，包括時(shí)間復(fù)雜度和空間復(fù)雜度。較低的復(fù)雜度意味著算法在計(jì)算過程中對(duì)硬件資源的需求較低，能夠在更廣泛的設(shè)備上運(yùn)行，同時(shí)也有助于降低計(jì)算成本和提高算法的可擴(kuò)展性。對(duì)不同去霧算法的運(yùn)行時(shí)間進(jìn)行測(cè)試，實(shí)驗(yàn)環(huán)境為IntelCorei7-10700K處理器，16GB內(nèi)存，NVIDIAGeForceRTX3060顯卡，編程語言為Python，使用OpenCV和PyTorch等庫實(shí)現(xiàn)算法。在測(cè)試過程中，選取了一系列不同分辨率的霧天圖像，分別記錄各算法處理這些圖像所需的平均時(shí)間，結(jié)果如下表所示：去霧算法平均運(yùn)行時(shí)間(s)直方圖均衡化算法0.05Retinex理論算法0.21暗通道先驗(yàn)去霧算法0.45基于導(dǎo)向?yàn)V波的暗通道去霧算法0.58DehazeNet去霧算法1.23基于GAN的AGAN去霧算法2.56從運(yùn)行時(shí)間測(cè)試結(jié)果來看，直方圖均衡化算法的運(yùn)行時(shí)間最短，僅為0.05秒。這是因?yàn)樵撍惴ㄔ硐鄬?duì)簡(jiǎn)單，主要通過對(duì)圖像直方圖的簡(jiǎn)單統(tǒng)計(jì)和變換來實(shí)現(xiàn)圖像增強(qiáng)，計(jì)算量較小，所以處理速度較快。Retinex理論算法的運(yùn)行時(shí)間為0.21秒，相對(duì)也較短。雖然Retinex理論算法涉及到圖像顏色空間轉(zhuǎn)換和多次濾波操作，但整體計(jì)算復(fù)雜度仍處于較低水平，能夠在較短時(shí)間內(nèi)完成去霧處理?；诖髿馍⑸淠Ｐ偷陌低ǖ老闰?yàn)去霧算法和基于導(dǎo)向?yàn)V波的暗通道去霧算法的運(yùn)行時(shí)間分別為0.45秒和0.58秒。這兩種算法在計(jì)算過程中需要估計(jì)大氣光值、透射率等參數(shù)，并且涉及到復(fù)雜的濾波和數(shù)學(xué)運(yùn)算，計(jì)算量較大，因此運(yùn)行時(shí)間相對(duì)較長(zhǎng)。尤其是基于導(dǎo)向?yàn)V波的暗通道去霧算法，由于增加了導(dǎo)向?yàn)V波對(duì)透射率的細(xì)化步驟，進(jìn)一步增加了計(jì)算量，導(dǎo)致運(yùn)行時(shí)間比暗通道先驗(yàn)去霧算法略長(zhǎng)?；谏疃葘W(xué)習(xí)的DehazeNet去霧算法和基于GAN的AGAN去霧算法的運(yùn)行時(shí)間明顯較長(zhǎng)，分別為1.23秒和2.56秒。這是因?yàn)樯疃葘W(xué)習(xí)算法依賴于復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，在訓(xùn)練和推理過程中需要進(jìn)行大量的矩陣運(yùn)算和參數(shù)更新，對(duì)硬件計(jì)算能力要求較高，所以運(yùn)行速度相對(duì)較慢。特別是基于GAN的AGAN去霧算法，由于涉及到生成器和判別器的對(duì)抗訓(xùn)練，計(jì)算過程更為復(fù)雜，導(dǎo)致運(yùn)行時(shí)間最長(zhǎng)。算法復(fù)雜度方面，直方圖均衡化算法的時(shí)間復(fù)雜度主要取決于圖像的像素?cái)?shù)量，通常為O(n)，其中n為圖像像素總數(shù)。其空間復(fù)雜度主要用于存儲(chǔ)圖像的直方圖等中間數(shù)據(jù)，一般也為O(n)。Retinex理論算法在顏色空間轉(zhuǎn)換、濾波等操作上具有一定的計(jì)算復(fù)雜度，時(shí)間復(fù)雜度通常為O(n\logn)左右，空間復(fù)雜度主要取決于濾波過程中使用的臨時(shí)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，也在O(n)級(jí)別。暗通道先驗(yàn)去霧算法在計(jì)算暗通道、估計(jì)大氣光值和透射率等步驟中，涉及到多次圖像遍歷和復(fù)雜的數(shù)學(xué)運(yùn)算，時(shí)間復(fù)雜度較高，約為O(n^2)。基于導(dǎo)向?yàn)V波的暗通道去霧算法在暗通道先驗(yàn)算法的基礎(chǔ)上，增加了導(dǎo)向?yàn)V波步驟，導(dǎo)向?yàn)V波的計(jì)算復(fù)雜度使得整體算法的時(shí)間復(fù)雜度進(jìn)一步提高，接近O(n^2)甚至更高。空間復(fù)雜度方面，這兩種算法都需要存儲(chǔ)大量的中間計(jì)算結(jié)果，如暗通道圖像、透射率圖等，空間復(fù)雜度也較高。DehazeNet去霧算法和基于GAN的AGAN去霧算法的時(shí)間復(fù)雜度主要由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和參數(shù)數(shù)量決定，由于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包含大量的卷積層、全連接層等，計(jì)算量巨大，時(shí)間復(fù)雜度通常在O(m)級(jí)別，其中m是與網(wǎng)絡(luò)參數(shù)和計(jì)算量相關(guān)的一個(gè)較大的數(shù)值。空間復(fù)雜度方面，需要存儲(chǔ)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)、中間特征圖等數(shù)據(jù)，空間占用較大。綜合去霧效果、運(yùn)行時(shí)間和算法復(fù)雜度等因素，不同算法在不同應(yīng)用場(chǎng)景下具有各自的優(yōu)勢(shì)和適用性?；谏疃葘W(xué)習(xí)的AGAN去霧算法在去霧效果上表現(xiàn)最佳，能夠生成高質(zhì)量的去霧圖像，但運(yùn)行時(shí)間較長(zhǎng)，算法復(fù)雜度高，適用于對(duì)圖像質(zhì)量要求極高且對(duì)實(shí)時(shí)性要求相對(duì)較低的場(chǎng)景，如遙感圖像分析、圖像后期處理等?；趯?dǎo)向?yàn)V波的暗通道去霧算法在去霧效果和計(jì)算效率之間取得了較好的平衡，去霧效果較好，運(yùn)行時(shí)間和算法復(fù)雜度相對(duì)深度學(xué)習(xí)算法較低，適用于一些對(duì)實(shí)時(shí)性有一定要求，同時(shí)對(duì)圖像質(zhì)量也有較高要求的場(chǎng)景，如安防監(jiān)控中的離線視頻分析等。直方圖均衡化算法和Retinex理論算法雖然去霧效果相對(duì)較弱，但運(yùn)行時(shí)間短，算法復(fù)雜度低，適用于對(duì)實(shí)時(shí)性要求極高，對(duì)圖像質(zhì)量要求不是特別嚴(yán)格的簡(jiǎn)單場(chǎng)景，如一些實(shí)時(shí)監(jiān)控的快速預(yù)覽等。在實(shí)際應(yīng)用中，應(yīng)根據(jù)具體的場(chǎng)景需求和硬件條件，合理選擇合適的去霧算法，以達(dá)到最佳的性能表現(xiàn)。四、單幅圖像去霧算法的應(yīng)用4.1在智能交通中的應(yīng)用4.1.1交通監(jiān)控圖像去霧在智能交通系統(tǒng)中，交通監(jiān)控?cái)z像頭扮演著至關(guān)重要的角色，它們實(shí)時(shí)捕捉道路上的交通狀況，為交通管理和決策提供關(guān)鍵信息。然而，在霧天等惡劣天氣條件下，霧氣會(huì)對(duì)光線產(chǎn)生強(qiáng)烈的散射和吸收作用，使得交通監(jiān)控?cái)z像頭采集到的圖像嚴(yán)重降質(zhì)。圖像中的車輛、行人、交通標(biāo)志等目標(biāo)變得模糊不清，對(duì)比度和清晰度大幅下降，這給后續(xù)的圖像分析和處理帶來了極大的困難。車牌識(shí)別系統(tǒng)難以準(zhǔn)確識(shí)別車牌號(hào)碼，車輛檢測(cè)算法可能會(huì)出現(xiàn)漏檢或誤檢的情況，交通流量統(tǒng)計(jì)也會(huì)因?yàn)閳D像質(zhì)量的問題而出現(xiàn)較大誤差。以某城市的實(shí)際交通監(jiān)控視頻為例，在一個(gè)霧氣濃重的清晨，監(jiān)控?cái)z像頭拍攝到的畫面被濃霧籠罩。原本清晰可見的道路和車輛變得模糊一片，道路上行駛的車輛只能看到大致的輪廓，車牌號(hào)碼完全無法辨認(rèn)。在這種情況下，傳統(tǒng)的基于圖像分析的交通管理手段幾乎失效，交通管理人員難以準(zhǔn)確掌握道路上的交通狀況，無法及時(shí)做出有效的交通疏導(dǎo)和管理決策。將基于深度學(xué)習(xí)的去霧算法應(yīng)用于該交通監(jiān)控視頻后，取得了顯著的效果。去霧后的圖像清晰度得到了極大提升，車輛的輪廓變得清晰分明，車牌號(hào)碼也能夠清晰地顯示出來。原本模糊的交通標(biāo)志也變得清晰可辨，交通管理人員可以準(zhǔn)確地獲取道路上的交通信息，如車輛數(shù)量、行駛方向、交通擁堵情況等。這使得交通管理部門能夠及時(shí)根據(jù)實(shí)際交通狀況調(diào)整交通信號(hào)燈的時(shí)長(zhǎng)，引導(dǎo)車輛有序通行，有效緩解了交通擁堵，提高了道路的通行效率。去霧后的圖像還為后續(xù)的智能交通分析提供了高質(zhì)量的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，車牌識(shí)別系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確識(shí)別車牌號(hào)碼，實(shí)現(xiàn)車輛的追蹤和管理；車輛檢測(cè)算法的準(zhǔn)確性大幅提高，能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)車輛的行駛狀態(tài)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)異常情況，為交通安全提供了有力保障。4.1.2自動(dòng)駕駛輔助系統(tǒng)自動(dòng)駕駛輔助系統(tǒng)是智能交通領(lǐng)域的重要發(fā)展方向，它依賴于各種傳感器實(shí)時(shí)采集車輛周圍的環(huán)境信息，通過對(duì)這些信息的分析和處理，實(shí)現(xiàn)車輛的自動(dòng)行駛、避障、泊車等功能。在霧天環(huán)境中，霧氣會(huì)對(duì)自動(dòng)駕駛輔助系統(tǒng)的傳感器，如攝像頭、激光雷達(dá)等產(chǎn)生嚴(yán)重干擾，導(dǎo)致傳感器采集到的圖像和數(shù)據(jù)質(zhì)量下降，從而影響自動(dòng)駕駛輔助系統(tǒng)對(duì)周圍環(huán)境的準(zhǔn)確感知。攝像頭作為自動(dòng)駕駛輔助系統(tǒng)的重要傳感器之一，在霧天采集到的圖像會(huì)出現(xiàn)模糊、對(duì)比度低、細(xì)節(jié)丟失等問題。這使得自動(dòng)駕駛輔助系統(tǒng)難以準(zhǔn)確識(shí)別道路邊界、交通標(biāo)志和其他車輛，增加了自動(dòng)駕駛的風(fēng)險(xiǎn)。在一個(gè)霧天場(chǎng)景中，一輛配備自動(dòng)駕駛輔助系統(tǒng)的車輛行駛在道路上。由于霧氣的影響，車輛前方的交通標(biāo)志和其他車輛在攝像頭采集的圖像中變得模糊不清。自動(dòng)駕駛輔助系統(tǒng)無法準(zhǔn)確識(shí)別交通標(biāo)志的內(nèi)容，對(duì)前方車輛的距離和速度判斷也出現(xiàn)了偏差，導(dǎo)致車輛在行駛過程中出現(xiàn)了緊急制動(dòng)和避讓的情況，給車內(nèi)乘客帶來了極大的安全隱患。將去霧算法應(yīng)用于自動(dòng)駕駛輔助系統(tǒng)后，能夠顯著提高系統(tǒng)對(duì)霧天環(huán)境的感知能力。去霧算法可以去除攝像頭采集圖像中的霧氣，恢復(fù)圖像的清晰度和細(xì)節(jié)，使自動(dòng)駕駛輔助系統(tǒng)能夠更準(zhǔn)確地識(shí)別道路邊界、交通標(biāo)志和其他車輛。在上述霧天場(chǎng)景中，應(yīng)用去霧算法后，自動(dòng)駕駛輔助系統(tǒng)能夠清晰地識(shí)別前方的交通標(biāo)志，準(zhǔn)確判斷前方車輛的距離和速度。系統(tǒng)根據(jù)這些準(zhǔn)確的信息，能夠合理地控制車輛的行駛速度和方向，避免了不必要的緊急制動(dòng)和避讓，提高了自動(dòng)駕駛的安全性和穩(wěn)定性。去霧算法還可以與其他傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，進(jìn)一步提升自動(dòng)駕駛輔助系統(tǒng)對(duì)復(fù)雜環(huán)境的感知能力，為自動(dòng)駕駛技術(shù)的發(fā)展提供有力支持。4.2在安防監(jiān)控中的應(yīng)用4.2.1監(jiān)控視頻分析在安防監(jiān)控領(lǐng)域，監(jiān)控視頻是獲取現(xiàn)場(chǎng)信息、發(fā)現(xiàn)安全隱患和追溯事件的重要依據(jù)。然而，霧天環(huán)境會(huì)對(duì)監(jiān)控視頻的質(zhì)量產(chǎn)生嚴(yán)重影響，使得視頻畫面模糊不清，目標(biāo)物體難以辨認(rèn)，給監(jiān)控視頻分析帶來了巨大挑戰(zhàn)。在一些重要場(chǎng)所的監(jiān)控中，如機(jī)場(chǎng)、銀行、交通樞紐等，霧天可能導(dǎo)致監(jiān)控系統(tǒng)無法及時(shí)準(zhǔn)確地檢測(cè)到可疑人員和異常行為，從而降低了安防系統(tǒng)的可靠性和有效性。在目標(biāo)檢測(cè)方面，去霧算法能夠顯著提升監(jiān)控視頻中目標(biāo)物體的檢測(cè)精度。在一個(gè)霧天的監(jiān)控視頻中，由于霧氣的干擾，傳統(tǒng)的目標(biāo)檢測(cè)算法很難準(zhǔn)確識(shí)別出人員和車輛等目標(biāo)。當(dāng)應(yīng)用基于深度學(xué)習(xí)的去霧算法對(duì)視頻進(jìn)行處理后，視頻畫面變得清晰，目標(biāo)物體的輪廓和細(xì)節(jié)得以清晰展現(xiàn)。此時(shí)，目標(biāo)檢測(cè)算法能夠準(zhǔn)確地檢測(cè)出人員和車輛的位置、數(shù)量和運(yùn)動(dòng)軌跡等信息。通過對(duì)這些信息的分析，安防人員可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在的安全威脅，如人員闖入禁區(qū)、車輛違規(guī)停放等，并采取相應(yīng)的措施進(jìn)行處理。在行為識(shí)別方面，去霧算法同樣發(fā)揮著重要作用。在霧天的監(jiān)控視頻中，由于圖像質(zhì)量下降，行為識(shí)別算法很難準(zhǔn)確判斷人員的行為動(dòng)作，如奔跑、打斗、盜竊等。去霧后的監(jiān)控視頻能夠?yàn)樾袨樽R(shí)別算法提供更清晰的圖像信息，使得算法能夠準(zhǔn)確識(shí)別出人員的行為動(dòng)作。在一段霧天的商場(chǎng)監(jiān)控視頻中，原本模糊的畫面使得很難判斷一名人員是否存在盜竊行為。經(jīng)過去霧算法處理后，視頻畫面清晰，行為識(shí)別算法能夠準(zhǔn)確識(shí)別出該人員的盜竊動(dòng)作，為后續(xù)的調(diào)查和處理提供了有力的證據(jù)。4.2.2圖像取證在圖像取證領(lǐng)域，霧天圖像的低質(zhì)量會(huì)嚴(yán)重影響證據(jù)的有效性和可信度。在一些案件調(diào)查中，監(jiān)控?cái)z像頭拍攝的霧天圖像可能是關(guān)鍵證據(jù)，但由于霧氣的干擾，圖像中的關(guān)鍵信息模糊不清，難以作為有效的證據(jù)使用。將去霧算法應(yīng)用于圖像取證，可以有效恢復(fù)關(guān)鍵證據(jù)圖像的清晰度，提高證據(jù)的可靠性。在某起盜竊案件中，案發(fā)時(shí)的監(jiān)控視頻因霧氣濃重，嫌疑人的面部特征和衣著細(xì)節(jié)無法清晰辨認(rèn)。警方將監(jiān)控視頻中的關(guān)鍵幀圖像提取出來，應(yīng)用基于導(dǎo)向?yàn)V波的暗通道去霧算法進(jìn)行處理。經(jīng)過去霧處理后，圖像的清晰度得到了顯著提升，嫌疑人的面部特征和衣著細(xì)節(jié)清晰可見。警方根據(jù)去霧后的圖像，成功識(shí)別出嫌疑人的身份，并通過進(jìn)一步的調(diào)查和追蹤，最終將嫌疑人抓獲。這一案例充分展示了去霧算法在圖像取證中的重要作用，它能夠幫助警方從模糊的霧天圖像中提取出關(guān)鍵信息，為案件的偵破提供有力支持。4.3在遙感圖像中的應(yīng)用4.3.1衛(wèi)星遙感圖像去霧衛(wèi)星遙感圖像作為獲取地球表面信息的重要數(shù)據(jù)源，在資源勘探、環(huán)境監(jiān)測(cè)、氣象預(yù)報(bào)等眾多領(lǐng)域發(fā)揮著關(guān)鍵作用。然而，由于地球大氣的復(fù)雜性，衛(wèi)星在拍攝過程中，圖像常常受到霧氣的干擾，導(dǎo)致圖像質(zhì)量下降，嚴(yán)重影響了對(duì)地表信息的準(zhǔn)確提取和分析。在資源勘探方面，霧天的衛(wèi)星遙感圖像使得地下礦產(chǎn)資源的分布特征難以清晰展現(xiàn)，增加了勘探的難度和不確定性。在環(huán)境監(jiān)測(cè)中，霧氣會(huì)掩蓋水體污染、植被覆蓋變化等重要環(huán)境信息，使得對(duì)環(huán)境變化的監(jiān)測(cè)和評(píng)估出現(xiàn)偏差。以對(duì)某地區(qū)的森林資源監(jiān)測(cè)為例，在霧天拍攝的衛(wèi)星遙感圖像中，原本郁郁蔥蔥的森林被霧氣籠罩，森林的邊界變得模糊不清，樹木的種類和生長(zhǎng)狀況也難以準(zhǔn)確分辨。這使得對(duì)森林覆蓋率、森林健康狀況等關(guān)鍵指標(biāo)的監(jiān)測(cè)變得困難，無法為森林資源的合理保護(hù)和管理提供準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)支持。為了解決這一問題，將單幅圖像去霧算法應(yīng)用于衛(wèi)星遙感圖像。采用基于深度學(xué)習(xí)的去霧算法對(duì)該地區(qū)霧天的衛(wèi)星遙感圖像進(jìn)行處理。去霧后的圖像中，森林的輪廓清晰可辨，樹木的細(xì)節(jié)信息也得到了很好的恢復(fù)。通過對(duì)去霧后的圖像進(jìn)行分析，可以準(zhǔn)確地計(jì)算出森林覆蓋率，識(shí)別出森林中存在病蟲害的區(qū)域，為森林資源的保護(hù)和管理提供了有力的數(shù)據(jù)支持。在環(huán)境變化監(jiān)測(cè)方面，去霧后的衛(wèi)星遙感圖像能夠清晰地顯示出河流的走向、湖泊的面積變化等信息。通過對(duì)不同時(shí)期去霧圖像的對(duì)比分析，可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)環(huán)境變化的趨勢(shì)，如水體污染的擴(kuò)散、植被的季節(jié)性變化等，為環(huán)境保護(hù)和生態(tài)平衡的維護(hù)提供重要依據(jù)。在氣象預(yù)報(bào)中，衛(wèi)星遙感圖像的去霧處理可以更準(zhǔn)確地觀測(cè)云層的形態(tài)和移動(dòng)軌跡，提高氣象預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確性。4.3.2無人機(jī)航拍圖像無人機(jī)航拍圖像在地形測(cè)繪、城市規(guī)劃、農(nóng)業(yè)監(jiān)測(cè)等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用。然而，在實(shí)際航拍過程中，無人機(jī)常常會(huì)遇到霧天等惡劣天氣條件，導(dǎo)致拍攝的圖像質(zhì)量受到嚴(yán)重影響。在地形測(cè)繪中，霧天的航拍圖像使得地形的起伏和地貌特征難以準(zhǔn)確描繪，影響了地圖繪制的精度。在城市規(guī)劃中，霧氣會(huì)掩蓋建筑物的細(xì)節(jié)和布局，無法為城市規(guī)劃提供全面準(zhǔn)確的信息。在農(nóng)業(yè)監(jiān)測(cè)中，霧天的航拍圖像難以準(zhǔn)確識(shí)別農(nóng)作物的生長(zhǎng)狀況和病蟲害情況，影響了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的指導(dǎo)和決策。在某城市的規(guī)劃項(xiàng)目中，需要對(duì)城市的建筑布局和土地利用情況進(jìn)行詳細(xì)的調(diào)查。然而，在無人機(jī)航拍時(shí)遇到了霧天，拍攝的圖像模糊不清，建筑物的輪廓和道路的走向都難以分辨。這使得城市規(guī)劃工作無法順利進(jìn)行，項(xiàng)目進(jìn)度受到了嚴(yán)重影響。將去霧算法應(yīng)用于無人機(jī)航拍圖像后，能夠顯著提高圖像的質(zhì)量和數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。以基于導(dǎo)向?yàn)V波的暗通道去霧算法為例，對(duì)該城市霧天的無人機(jī)航拍圖像進(jìn)行處理。去霧后的圖像清晰度大幅提升，建筑物的細(xì)節(jié)和布局清晰可見，道路的走向也一目了然。城市規(guī)劃人員可以根據(jù)去霧后的圖像，準(zhǔn)確地分析城市的建筑密度、土地利用類型等信息，為城市規(guī)劃提供了可靠的數(shù)據(jù)支