基于多曝光技術(shù)的圖像去霧算法研究目錄內(nèi)容概覽．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31.1研究背景與意義．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31.2國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41.2.1圖像去霧技術(shù)研究概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．81.2.2基于多曝光的圖像去霧方法綜述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．101.3主要研究?jī)?nèi)容與目標(biāo)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．141.4論文結(jié)構(gòu)安排．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15相關(guān)理論基礎(chǔ)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．172.1大氣散射模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．182.1.1光線傳輸基本原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．222.1.2基于瑞利散射的透射率模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．232.2圖像退化模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．242.2.1測(cè)量成像幾何模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．262.2.2霧天圖像質(zhì)量劣化因素分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．282.3針對(duì)透過(guò)圖像估計(jì)的關(guān)鍵問(wèn)題．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．302.3.1透射率場(chǎng)估計(jì)的重要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．332.3.2對(duì)比度恢復(fù)的挑戰(zhàn)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34基于多幀信息融合的去霧算法設(shè)計(jì)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．363.1圖像采集策略探討．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．383.2多曝光圖像預(yù)處理方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．403.2.1圖像配準(zhǔn)技術(shù)研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．413.2.2光譜響應(yīng)一致性校正．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．453.3基于多幀差異的透射率估計(jì)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．463.3.1差分圖構(gòu)建與處理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．493.3.2非局部一致性透射率優(yōu)化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．533.4基于約束優(yōu)化的透射率恢復(fù)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．563.4.1形態(tài)學(xué)先驗(yàn)約束引入．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．583.4.2物體邊界保持精細(xì)化處理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．61基于對(duì)數(shù)域混合核模型的去霧改進(jìn)算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．624.1非對(duì)稱對(duì)數(shù)域表示方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．664.1.1對(duì)數(shù)域圖像變換特性分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．674.1.2對(duì)數(shù)域下對(duì)比度敏感度調(diào)整．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．694.2多尺度混合高斯核表示．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．704.2.1基于高斯混合模型的特征描述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．744.2.2混合核模型參數(shù)自適應(yīng)估計(jì)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．754.3對(duì)數(shù)域與混合核結(jié)合的透射率優(yōu)化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．784.3.1基于對(duì)數(shù)域的強(qiáng)霧區(qū)域修正．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．814.3.2結(jié)合局部與全局先驗(yàn)信息．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．85實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證與結(jié)果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．875.1實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集與評(píng)價(jià)指標(biāo)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．915.1.1公開(kāi)標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試序列介紹．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．925.1.2性能評(píng)估指標(biāo)選取與定義．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．945.2算法性能定量評(píng)估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．955.2.1與傳統(tǒng)方法的對(duì)比實(shí)驗(yàn)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．985.2.2不同參數(shù)設(shè)置影響分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．995.3算法魯棒性與泛化能力測(cè)試．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1005.3.1魯棒性驗(yàn)證．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1065.3.2不同天氣條件下的適應(yīng)性分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1085.4算法局限性討論與分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．111總結(jié)與展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1146.1全文工作總結(jié)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1156.2研究成果與創(chuàng)新點(diǎn)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1176.3未來(lái)工作展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1181.內(nèi)容概覽本研究旨在探討基于多曝光技術(shù)的內(nèi)容像去霧算法，旨在解決由于大氣散射導(dǎo)致的內(nèi)容像退化問(wèn)題，提升內(nèi)容像的清晰度和真實(shí)感。研究?jī)?nèi)容主要圍繞以下幾個(gè)方面展開(kāi)：（1）多曝光內(nèi)容像去霧原理與方法首先本節(jié)概述了多曝光技術(shù)的基本原理，包括不同曝光條件的內(nèi)容像采集方法及其在去霧中的優(yōu)勢(shì)。通過(guò)分析不同曝光內(nèi)容像的灰度分布特性，提出一種自適應(yīng)的曝光融合策略，以有效排除大氣散射的影響，提升內(nèi)容像的對(duì)比度和細(xì)節(jié)信息。技術(shù)核心描述多曝光采集利用不同曝光時(shí)間獲取暗、中和亮內(nèi)容像亮度映射通過(guò)算法自適應(yīng)映射不同曝光區(qū)域的像素值融合策略結(jié)合暗通道先驗(yàn)與亮度掩膜實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)恢復(fù)（2）現(xiàn)有去霧算法分析本節(jié)對(duì)現(xiàn)有的基于多曝光的去霧算法進(jìn)行系統(tǒng)性綜述，對(duì)比其優(yōu)缺點(diǎn)及適用場(chǎng)景。通過(guò)表格形式總結(jié)現(xiàn)有方法的性能指標(biāo)，如信噪比（SNR）、結(jié)構(gòu)相似性（SSIM）等，為后續(xù)算法優(yōu)化提供參考。算法名稱主要特征性能優(yōu)勢(shì)ABSRCF基于暗通道先驗(yàn)對(duì)重霧場(chǎng)景適應(yīng)性較好AFD結(jié)合區(qū)域?qū)Ρ榷忍岣哌吘変J利度MEFusion動(dòng)態(tài)權(quán)重調(diào)整降低過(guò)曝光問(wèn)題（3）本研究提出的改進(jìn)方法為解決現(xiàn)有方法的局限性，本研究提出一種改進(jìn)的多曝光去霧算法。主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)包括：多尺度模糊消除：通過(guò)多尺度模糊變換增強(qiáng)霧天氣內(nèi)容像的細(xì)節(jié)；亮度直方內(nèi)容均衡化：適應(yīng)不同曝光內(nèi)容像的對(duì)比度差異；自適應(yīng)融合優(yōu)化：結(jié)合深度學(xué)習(xí)與傳統(tǒng)方法，提升融合效果。通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，該方法在重霧場(chǎng)景下表現(xiàn)更優(yōu)，且計(jì)算復(fù)雜度較低，具有較高的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。本研究通過(guò)理論分析、算法優(yōu)化與實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，系統(tǒng)研究了基于多曝光技術(shù)的內(nèi)容像去霧方法，為提升低能見(jiàn)度內(nèi)容像質(zhì)量提供了新的技術(shù)思路。1.1研究背景與意義隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，內(nèi)容像處理技術(shù)被廣泛地應(yīng)用于工業(yè)制造、自動(dòng)駕駛、醫(yī)療診斷等多個(gè)領(lǐng)域。然而在一些應(yīng)用場(chǎng)景中，如霧天環(huán)境，視覺(jué)內(nèi)容像往往受到氣象條件的影響，變得模糊不清，從而降低了內(nèi)容像質(zhì)量，使得后續(xù)的識(shí)別和處理任務(wù)面臨挑戰(zhàn)。在大氣條件惡劣的霧環(huán)境中，光線被散射和吸收，使內(nèi)容像的對(duì)比度降低，細(xì)節(jié)丟失。因此去除內(nèi)容像中的霧霾，恢復(fù)其清晰度和細(xì)節(jié)，成為大氣內(nèi)容像處理中的一個(gè)重要研究方向。采用多曝技術(shù)與數(shù)字內(nèi)容像處理相結(jié)合的方法，可以有效提升內(nèi)容像的內(nèi)在質(zhì)量，同時(shí)使該技術(shù)在復(fù)雜環(huán)境中的適應(yīng)能力更強(qiáng)。研究多曝光技術(shù)在內(nèi)容像去霧算法中的應(yīng)用，具有重要的理論意義和實(shí)際價(jià)值。理論上，分析和探究基于多曝光技術(shù)內(nèi)容像處理算法的原理、性能和適應(yīng)性，可以為數(shù)字內(nèi)容像處理領(lǐng)域提供新的研究視角和理論支持。從實(shí)際應(yīng)用角度來(lái)看，該研究能促進(jìn)全天候環(huán)境下的內(nèi)容像采集與處理技術(shù)的發(fā)展，保證在環(huán)境條件多變的情況下仍能得到高質(zhì)量的處理結(jié)果，提高應(yīng)用系統(tǒng)的可靠性和響應(yīng)速度。下表列舉了該研究的潛在應(yīng)用場(chǎng)景及其重要性：應(yīng)用場(chǎng)景|潛在影響|因此深入研究多曝光技術(shù)與內(nèi)容像去霧的融合，對(duì)于提升數(shù)字內(nèi)容像處理的效果、拓展內(nèi)容像應(yīng)用場(chǎng)景，均具有重大意義。1.2國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀內(nèi)容像去霧技術(shù)作為計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的一個(gè)重要分支，旨在恢復(fù)由于大氣中大顆粒氣溶膠（如水汽、煙塵等）散射造成的霧天內(nèi)容像的可見(jiàn)度和真實(shí)感。近年來(lái)，隨著多曝光成像硬件（如數(shù)碼相機(jī)）的普及和內(nèi)容像處理算法的不斷發(fā)展，基于多曝光技術(shù)的內(nèi)容像去霧研究取得了顯著進(jìn)展，受到了國(guó)內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注。多曝光技術(shù)通常涉及在霧天條件下獲取同一場(chǎng)景的三張或更多張連續(xù)曝光的內(nèi)容像：一張低曝光（欠曝光）內(nèi)容像、一張標(biāo)準(zhǔn)和一張高曝光（過(guò)曝光）內(nèi)容像。這三張內(nèi)容像包含了不同光照條件下的有用信息，為恢復(fù)清晰內(nèi)容像提供了重要基礎(chǔ)。國(guó)內(nèi)外學(xué)者在基于多曝光技術(shù)的內(nèi)容像去霧算法方面均進(jìn)行了深入探索，并提出了眾多具有代表性的方法和模型。國(guó)際上，早期的研究主要集中在利用去噪和邊緣保持濾波器（如高斯濾波、中值濾波、非局部均值濾波等）分別處理不同曝光內(nèi)容像，然后通過(guò)差異分量的方法（如Laplace金字塔、Retinex理論等）估計(jì)光照內(nèi)容像。這些方法在簡(jiǎn)單場(chǎng)景下具有一定的效果，但難以處理復(fù)雜場(chǎng)景和邊緣模糊的情況。后續(xù)研究逐步轉(zhuǎn)向利用多尺度分解框架（如拉普拉斯金字塔、高斯-拉普拉斯金字塔等）來(lái)更精細(xì)地融合不同曝光內(nèi)容像的信息，并提出了一系列基于多尺度分解的融合算法（如Besag-Geman算法、Kawase-Hizuta算法等）。近年來(lái)，深度學(xué)習(xí)技術(shù)的興起為內(nèi)容像去霧領(lǐng)域帶來(lái)了革命性的突破，學(xué)者們利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）強(qiáng)大的表征學(xué)習(xí)能力，提出了多種深度學(xué)習(xí)去霧模型。例如，基于全卷積網(wǎng)絡(luò)（FullyConvolutionalNetwork）的端到端模型能夠直接從多曝光內(nèi)容像序列生成去霧內(nèi)容像，如MiDaS（Multi-scaleDeepSuper-Resolution）、FSRN（Focus-decoupledRetinexandSuperResolution）、EDSR（EnhancedDeepSuper-Resolution）等改進(jìn)模型也被應(yīng)用于去霧任務(wù)，顯著提升了去霧內(nèi)容像的質(zhì)量。國(guó)內(nèi)對(duì)于內(nèi)容像去霧技術(shù)的研究同樣熱情高漲，并在多曝光去霧算法方面取得了諸多創(chuàng)新成果。與國(guó)外研究類似，國(guó)內(nèi)學(xué)者也經(jīng)歷了從傳統(tǒng)方法到機(jī)器學(xué)習(xí)方法的發(fā)展過(guò)程。早期的研究多集中于改進(jìn)差分融合策略、探索更有效的多尺度分解技術(shù)以及結(jié)合先驗(yàn)知識(shí)（如局部對(duì)比度范圍、邊緣保持等）進(jìn)行信息融合。例如，趙春暉等人提出了一種基于改進(jìn)拉普拉斯金字塔和局部細(xì)節(jié)保持的融合方法；劉波等人則利用非局部均值濾波對(duì)多曝光內(nèi)容像進(jìn)行預(yù)處理，再結(jié)合非局部自相似性進(jìn)行細(xì)節(jié)恢復(fù)。隨著深度學(xué)習(xí)的快速發(fā)展，國(guó)內(nèi)研究也迅速跟進(jìn)，并涌現(xiàn)出一批性能優(yōu)異的深度學(xué)習(xí)去霧模型。例如，國(guó)內(nèi)學(xué)者提出的結(jié)合注意力機(jī)制（如SE-Net、CBAM等）的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、利用Transformer進(jìn)行特征聚合的網(wǎng)絡(luò)、以及針對(duì)特定場(chǎng)景（如夜間霧天、濃霧等）進(jìn)行優(yōu)化的模型，在許多公開(kāi)數(shù)據(jù)集上取得了當(dāng)前最優(yōu)或接近當(dāng)前最優(yōu)的性能。國(guó)內(nèi)學(xué)者不僅關(guān)注去霧內(nèi)容像的主觀質(zhì)量，也開(kāi)始關(guān)注去霧算法的客觀評(píng)價(jià)指標(biāo)、實(shí)時(shí)性以及與實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景的結(jié)合等問(wèn)題。綜上所述目前基于多曝光技術(shù)的內(nèi)容像去霧算法研究，正朝著更加高效、逼真、魯棒和智能的方向發(fā)展。國(guó)際上以深度學(xué)習(xí)模型為主導(dǎo)，不斷優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和融合策略；國(guó)內(nèi)研究則在吸收國(guó)際先進(jìn)成果的同時(shí)，結(jié)合自身特點(diǎn)，探索更多適用性強(qiáng)的去霧方法。然而如何進(jìn)一步提升去霧算法在極端霧天、動(dòng)態(tài)場(chǎng)景以及復(fù)雜光照環(huán)境下的性能，并結(jié)合實(shí)際應(yīng)用需求進(jìn)行優(yōu)化，仍然是未來(lái)研究面臨的重要挑戰(zhàn)。?相關(guān)研究方向技術(shù)對(duì)比表為了更直觀地展現(xiàn)不同研究方向的主要特點(diǎn)，下表對(duì)幾種典型的去霧技術(shù)進(jìn)行了簡(jiǎn)要對(duì)比：研究方向主要技術(shù)優(yōu)點(diǎn)局限性基于傳統(tǒng)濾波與差分中值濾波、非局部均值、拉普拉斯金字塔融合實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單，計(jì)算量較小對(duì)邊緣細(xì)節(jié)保留不佳，對(duì)復(fù)雜場(chǎng)景效果有限基于多尺度分解融合拉普拉斯金字塔、改進(jìn)融合策略融合效果好，細(xì)節(jié)保留能力較強(qiáng)對(duì)噪聲敏感，模型優(yōu)化復(fù)雜度較高基于Retinex理論空間域、頻域、多尺度Retinex較好地估計(jì)場(chǎng)景輻射內(nèi)容像易受噪聲和偽影影響，對(duì)暗區(qū)細(xì)節(jié)丟失嚴(yán)重基于深度學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）等表現(xiàn)優(yōu)異，細(xì)節(jié)恢復(fù)能力強(qiáng)，泛化能力較好需要大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練，模型復(fù)雜度高，實(shí)時(shí)性一般基于物理模型離散正交變換、迭代優(yōu)化模型理論基礎(chǔ)扎實(shí)，物理意義明確計(jì)算復(fù)雜度高，對(duì)參數(shù)敏感，泛化能力一般1.2.1圖像去霧技術(shù)研究概述內(nèi)容像去霧技術(shù)是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域中一個(gè)十分重要的研究課題。在惡劣天氣或環(huán)境條件下，內(nèi)容像往往受到霧霾的影響，導(dǎo)致內(nèi)容像質(zhì)量下降，影響后續(xù)的內(nèi)容像處理任務(wù)。因此研究有效的內(nèi)容像去霧算法對(duì)于提高計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)的性能具有重要意義?；诙嗥毓饧夹g(shù)的內(nèi)容像去霧算法是一種重要的去霧方法，下面將對(duì)其中的內(nèi)容像去霧技術(shù)研究進(jìn)行概述。（一）傳統(tǒng)的內(nèi)容像去霧算法傳統(tǒng)的內(nèi)容像去霧算法主要基于內(nèi)容像增強(qiáng)技術(shù)，通過(guò)對(duì)內(nèi)容像的亮度、色彩等進(jìn)行調(diào)整，提高內(nèi)容像的視覺(jué)效果。這些算法主要包括直方內(nèi)容均衡化、濾波技術(shù)、Retinex理論等。這些算法在簡(jiǎn)單場(chǎng)景下去霧效果尚可，但在復(fù)雜場(chǎng)景下效果往往不盡如人意。（二）基于物理模型的內(nèi)容像去霧算法基于物理模型的內(nèi)容像去霧算法通過(guò)對(duì)大氣散射模型進(jìn)行建模，利用內(nèi)容像退化過(guò)程進(jìn)行逆向求解，恢復(fù)出無(wú)霧內(nèi)容像。其中暗通道先驗(yàn)去霧算法是最為經(jīng)典的一種，該算法利用霧霾天氣下內(nèi)容像的暗通道特性進(jìn)行去霧，取得了良好的效果。然而該算法在處理復(fù)雜場(chǎng)景時(shí)容易出現(xiàn)過(guò)度去霧、細(xì)節(jié)丟失等問(wèn)題。（三）基于深度學(xué)習(xí)的內(nèi)容像去霧算法近年來(lái)，隨著深度學(xué)習(xí)的快速發(fā)展，基于深度學(xué)習(xí)的內(nèi)容像去霧算法成為了研究熱點(diǎn)。這些算法通過(guò)訓(xùn)練大量的無(wú)霧和有霧內(nèi)容像對(duì)，學(xué)習(xí)內(nèi)容像之間的映射關(guān)系，從而恢復(fù)出無(wú)霧內(nèi)容像。這些算法在復(fù)雜場(chǎng)景下取得了良好的去霧效果，但計(jì)算復(fù)雜度較高，需要較大的計(jì)算資源。（四）基于多曝光技術(shù)的內(nèi)容像去霧算法研究概述基于多曝光技術(shù)的內(nèi)容像去霧算法是一種結(jié)合傳統(tǒng)方法和深度學(xué)習(xí)方法的去霧技術(shù)。該算法通過(guò)利用多曝光融合技術(shù)，將不同曝光參數(shù)下的內(nèi)容像進(jìn)行融合，以去除內(nèi)容像中的霧霾。多曝光融合技術(shù)可以有效地利用不同曝光參數(shù)下的內(nèi)容像信息，提高內(nèi)容像的動(dòng)態(tài)范圍和對(duì)比度，從而改善去霧效果。同時(shí)該算法還可以結(jié)合深度學(xué)習(xí)技術(shù)，利用深度學(xué)習(xí)模型對(duì)融合后的內(nèi)容像進(jìn)行進(jìn)一步優(yōu)化，提高去霧效果。【表】：不同類型的內(nèi)容像去霧算法比較算法類型優(yōu)點(diǎn)缺點(diǎn)適用場(chǎng)景傳統(tǒng)算法計(jì)算簡(jiǎn)單，適用于簡(jiǎn)單場(chǎng)景去霧效果有限，難以處理復(fù)雜場(chǎng)景簡(jiǎn)單的戶外場(chǎng)景物理模型算法去霧效果較好，適用于復(fù)雜場(chǎng)景過(guò)度去霧、細(xì)節(jié)丟失等問(wèn)題戶外復(fù)雜場(chǎng)景深度學(xué)習(xí)算法適用于復(fù)雜場(chǎng)景，去霧效果好計(jì)算復(fù)雜度高，需要較大計(jì)算資源各種場(chǎng)景，尤其是復(fù)雜、霧霾嚴(yán)重的場(chǎng)景多曝光技術(shù)結(jié)合算法結(jié)合傳統(tǒng)和深度學(xué)習(xí)方法的優(yōu)點(diǎn)，去霧效果好且較穩(wěn)定融合過(guò)程復(fù)雜，需要精細(xì)的曝光參數(shù)調(diào)整各種場(chǎng)景，尤其適用于具有不同亮度變化的場(chǎng)景【公式】：大氣散射模型I(x)=J(x)t(x)+A(1?t(x))（其中I為觀測(cè)內(nèi)容像，J為無(wú)霧內(nèi)容像，t為透射率，A為大氣光）基于多曝光技術(shù)的內(nèi)容像去霧算法通過(guò)結(jié)合各種技術(shù)的優(yōu)點(diǎn)，旨在實(shí)現(xiàn)更穩(wěn)定、更有效的去霧效果。未來(lái)研究方向包括進(jìn)一步優(yōu)化多曝光融合技術(shù)、提高計(jì)算效率以及拓展到其他內(nèi)容像處理任務(wù)中。1.2.2基于多曝光的圖像去霧方法綜述基于多曝光技術(shù)的內(nèi)容像去霧方法旨在通過(guò)結(jié)合不同曝光條件下獲取的內(nèi)容像信息，有效抑制霧天環(huán)境中普遍存在的低對(duì)比度和模糊問(wèn)題。此類方法的核心思想是利用霧天內(nèi)容像在不同曝光水平下的差異，提取出可靠的場(chǎng)景反射率信息，從而恢復(fù)出清晰、自然的地面真實(shí)內(nèi)容像。隨著研究的深入，基于多曝光的去霧算法逐漸發(fā)展出多種技術(shù)路徑，主要包括基于局部恒常性的去霧模型、基于全局大氣散射模型的去霧技術(shù)以及結(jié)合深度學(xué)習(xí)的去霧方法等?；诰植亢愠Ｐ缘娜レF模型基于全局大氣散射模型的去霧技術(shù)與之相對(duì)，一些方法考慮了大氣對(duì)光線的全局散射效應(yīng)。相比于局部恒常性方法，這類方法通常需要獲取一幅曝光正常（理想條件下）的地面真實(shí)內(nèi)容像作為參考，以直接估計(jì)大氣模型參數(shù)（大氣光和傳輸函數(shù)）。典型的算法如引導(dǎo)濾波（GuidedFiltering,GF）[Tzengetal,2013]結(jié)合大氣散射模型，通過(guò)計(jì)算引導(dǎo)濾波器來(lái)平滑透射率估計(jì)，避免了傳統(tǒng)方法中復(fù)雜的優(yōu)化過(guò)程，提高了算法的穩(wěn)定性和效率。其透射率的恢復(fù)過(guò)程通常涉及大氣光減去暗通道先驗(yàn)得到的差值內(nèi)容像與參考內(nèi)容像的像素關(guān)系，結(jié)合一個(gè)線性或非線性傳輸模型。結(jié)合深度學(xué)習(xí)的去霧方法近年來(lái)，隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的快速發(fā)展，越來(lái)越多的研究嘗試?yán)蒙疃壬窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）從原始多曝光內(nèi)容像中端到端地學(xué)習(xí)去霧映射。這些方法通常通過(guò)構(gòu)建一個(gè)強(qiáng)大的生成器網(wǎng)絡(luò)（如基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN的架構(gòu)），自動(dòng)學(xué)習(xí)不同曝光條件下多幀內(nèi)容像的特征表示，并直接恢復(fù)出清晰的去霧內(nèi)容像，而無(wú)需顯式地估計(jì)大氣光和透射率等中間參數(shù)。這類方法能夠自動(dòng)適應(yīng)各種復(fù)雜的霧天環(huán)境和場(chǎng)景，有效提升了去霧效果和泛化能力，是當(dāng)前研究的一個(gè)重要方向。?表格總結(jié)下表簡(jiǎn)要對(duì)比了上述幾種基于多曝光的內(nèi)容像去霧方法的主要特點(diǎn)：方法類型主要特點(diǎn)優(yōu)點(diǎn)缺點(diǎn)局部恒常性模型（如暗通道先驗(yàn)）依賴于局部區(qū)域的反射率恒常性，需要估計(jì)大氣光和透射率。概念簡(jiǎn)單，計(jì)算效率相對(duì)較高。對(duì)重霧條件適應(yīng)性較差，易產(chǎn)生塊狀偽影。全局大氣散射模型（如引導(dǎo)濾波）結(jié)合大氣散射模型，通常需參考內(nèi)容像直接估計(jì)大氣參數(shù)。實(shí)現(xiàn)更為穩(wěn)定，去霧效果比暗通道先驗(yàn)有所提升。仍依賴AtmosphericLight的準(zhǔn)確估計(jì)，對(duì)參考內(nèi)容像質(zhì)量敏感。深度學(xué)習(xí)方法利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)學(xué)習(xí)從多曝光內(nèi)容像到去霧內(nèi)容像的映射。去霧效果顯著，適應(yīng)性強(qiáng)，泛化能力較好。需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，計(jì)算量較大，通常需要GPU加速。不同方法各有優(yōu)劣，實(shí)際應(yīng)用時(shí)需要根據(jù)具體的應(yīng)用場(chǎng)景和需求進(jìn)行選擇或改進(jìn)。1.3主要研究?jī)?nèi)容與目標(biāo)本研究旨在深入探討基于多曝光技術(shù)的內(nèi)容像去霧算法，以解決當(dāng)前內(nèi)容像去霧領(lǐng)域中面臨的挑戰(zhàn)。具體來(lái)說(shuō)，我們將研究以下內(nèi)容：多曝光融合技術(shù)：通過(guò)深入研究多曝光內(nèi)容像的融合方法，提高去霧算法的透明度和細(xì)節(jié)保留能力。我們將探索不同曝光組合對(duì)內(nèi)容像去霧效果的影響，并提出優(yōu)化的融合策略。去霧算法優(yōu)化：針對(duì)現(xiàn)有去霧算法在處理復(fù)雜場(chǎng)景和極端光照條件下的不足，我們將設(shè)計(jì)新的優(yōu)化策略。這包括但不限于改進(jìn)暗通道先驗(yàn)?zāi)Ｐ?、引入自適應(yīng)閾值和多尺度處理等。性能評(píng)估與實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)：建立一套科學(xué)的性能評(píng)估體系，對(duì)去霧算法進(jìn)行全面評(píng)估。通過(guò)對(duì)比實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證所提算法在不同場(chǎng)景下的有效性和魯棒性。實(shí)際應(yīng)用拓展：研究如何在實(shí)際應(yīng)用中有效地利用多曝光技術(shù)進(jìn)行內(nèi)容像去霧，例如在自動(dòng)駕駛、遙感探測(cè)和醫(yī)學(xué)影像分析等領(lǐng)域。本研究的主要目標(biāo)是開(kāi)發(fā)一種高效、準(zhǔn)確且穩(wěn)定的基于多曝光技術(shù)的內(nèi)容像去霧算法，以提升內(nèi)容像處理技術(shù)在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用水平。1.4論文結(jié)構(gòu)安排本文圍繞“基于多曝光技術(shù)的內(nèi)容像去霧算法研究”展開(kāi)，各章節(jié)內(nèi)容邏輯遞進(jìn)、層層深入，具體結(jié)構(gòu)安排如下：?第一章：緒論本章首先闡述內(nèi)容像去霧技術(shù)的背景意義，指出霧霾天氣對(duì)計(jì)算機(jī)視覺(jué)應(yīng)用的負(fù)面影響，并分析多曝光技術(shù)在去霧領(lǐng)域的優(yōu)勢(shì)與挑戰(zhàn)。隨后，系統(tǒng)梳理國(guó)內(nèi)外內(nèi)容像去霧算法的研究現(xiàn)狀，對(duì)比傳統(tǒng)方法與基于深度學(xué)習(xí)方法的差異，最后明確本文的研究目標(biāo)、主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)及論文結(jié)構(gòu)安排。?第二章：相關(guān)理論與技術(shù)基礎(chǔ)本章介紹論文涉及的核心理論基礎(chǔ)，首先分析大氣散射模型的數(shù)學(xué)表達(dá)（如公式(2-1)所示），并討論其局限性。其次詳細(xì)闡述多曝光內(nèi)容像的成像原理，包括曝光合成技術(shù)（ExposureFusion）的基本流程與關(guān)鍵步驟。此外本章還簡(jiǎn)要對(duì)比主流內(nèi)容像去霧評(píng)價(jià)指標(biāo)（如【表】所示），為后續(xù)算法設(shè)計(jì)奠定理論基礎(chǔ)。?【表】主流內(nèi)容像去霧評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)比指標(biāo)名稱數(shù)學(xué)定義適用場(chǎng)景PSNRPSNR客觀質(zhì)量評(píng)估SSIMSSIM結(jié)構(gòu)相似性評(píng)估UIQM綜合亮度、對(duì)比度、自然度三維度無(wú)參考內(nèi)容像評(píng)估?第三章：基于多曝光融合的內(nèi)容像去霧算法框架本章提出一種改進(jìn)的多曝光內(nèi)容像去霧算法，首先設(shè)計(jì)多曝光序列的預(yù)處理模塊，包括曝光度校正與對(duì)齊優(yōu)化；其次，構(gòu)建自適應(yīng)權(quán)重融合策略，通過(guò)局部對(duì)比度與梯度信息動(dòng)態(tài)調(diào)整各曝光層貢獻(xiàn)（如公式(3-1)所示）；最后，結(jié)合大氣散射模型反演透射率與場(chǎng)景反射率，實(shí)現(xiàn)去霧增強(qiáng)。?第四章：實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與結(jié)果分析本章通過(guò)多組實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證算法有效性，實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集選用公開(kāi)的戶外霧天內(nèi)容像（如SOTS、D-HAZY）與自采集多曝光序列。對(duì)比基線方法包括單曝光去霧算法（如DCP、DehazeNet）及傳統(tǒng)多曝光融合方法。評(píng)價(jià)指標(biāo)采用PSNR、SSIM及主觀視覺(jué)質(zhì)量分析，實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明本文算法在細(xì)節(jié)保留與顏色復(fù)原方面具有顯著優(yōu)勢(shì)（如【表】所示）。?第五章：總結(jié)與展望本章總結(jié)全文工作，歸納算法的創(chuàng)新點(diǎn)與局限性，并展望未來(lái)研究方向，如結(jié)合動(dòng)態(tài)多曝光控制、輕量化模型部署等，以進(jìn)一步提升算法的實(shí)用性與泛化能力。通過(guò)上述章節(jié)安排，本文從理論到實(shí)踐，系統(tǒng)性地解決了多曝光內(nèi)容像去霧中的關(guān)鍵技術(shù)問(wèn)題，為相關(guān)領(lǐng)域的研究提供了有價(jià)值的參考。2.相關(guān)理論基礎(chǔ)內(nèi)容像去霧技術(shù)是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的一個(gè)重要研究方向，它旨在通過(guò)算法處理來(lái)消除或減少內(nèi)容像中的霧氣，恢復(fù)清晰的內(nèi)容像。該技術(shù)在許多實(shí)際應(yīng)用中具有重要的意義，例如在遙感衛(wèi)星內(nèi)容像、城市監(jiān)控視頻以及醫(yī)學(xué)成像等領(lǐng)域。基于多曝光技術(shù)的內(nèi)容像去霧算法是一種有效的方法，它利用了不同曝光時(shí)間下同一場(chǎng)景的內(nèi)容像之間的差異性來(lái)進(jìn)行去霧處理。具體來(lái)說(shuō)，算法首先獲取一系列不同曝光時(shí)間的內(nèi)容像，然后通過(guò)計(jì)算這些內(nèi)容像之間的差異來(lái)估計(jì)原始內(nèi)容像的亮度和對(duì)比度信息。接下來(lái)算法使用這些信息來(lái)生成一個(gè)去霧后的內(nèi)容像，從而有效地去除霧氣。為了更清晰地展示這一過(guò)程，我們可以通過(guò)表格來(lái)概述相關(guān)理論和技術(shù)：理論/技術(shù)描述曝光時(shí)間不同曝光時(shí)間下同一場(chǎng)景的內(nèi)容像之間的差異性可以用來(lái)估計(jì)原始內(nèi)容像的亮度和對(duì)比度信息內(nèi)容像去霧算法利用上述差異性信息生成去霧后的內(nèi)容像，有效去除霧氣多曝光技術(shù)通過(guò)獲取一系列不同曝光時(shí)間的內(nèi)容像，并計(jì)算它們之間的差異來(lái)實(shí)現(xiàn)去霧處理此外為了進(jìn)一步驗(yàn)證算法的效果，我們還可以使用公式來(lái)表示相關(guān)理論：I其中It表示原始內(nèi)容像，In表示第n次曝光的內(nèi)容像，2.1大氣散射模型在大氣成像理論中，霧對(duì)內(nèi)容像質(zhì)量的影響主要源于大氣散射效應(yīng)。當(dāng)光線穿過(guò)不均勻的大氣介質(zhì)（例如霧氣、霧霾等）時(shí)，會(huì)發(fā)生散射現(xiàn)象，導(dǎo)致內(nèi)容像出現(xiàn)亮度衰減、對(duì)比度降低以及邊緣模糊等現(xiàn)象。因此準(zhǔn)確描述大氣散射過(guò)程是構(gòu)建有效去霧算法的基礎(chǔ)，本節(jié)將介紹幾種常用的代表性大氣散射模型，為后續(xù)多曝光去霧算法的設(shè)計(jì)提供理論支撐。τ為了克服troubles-free模型的不足，burdens的改進(jìn)模型([Baker,2003])考慮了大氣在垂直方向上的分層特性，將大氣分層并分別進(jìn)行建模，使得模型更加接近實(shí)際情況。此外Sagi和Sharon提出了另一個(gè)改進(jìn)模型，該模型假設(shè)大氣透過(guò)率遵循高斯分布，并以公式表示為：τ然而上述模型都只是基于透過(guò)率的描述，沒(méi)有全面體現(xiàn)散射過(guò)程。因此,絕大多數(shù)基于物理模型的方法普遍采用Gregg’s薩點(diǎn)散射模型，它可以基于以下公式描述大氣散射：L上述公式中的,Lvx,y,z表示在高度z處，景象點(diǎn)x,y的v波段（v以Green位級(jí)?【表】模型參數(shù)對(duì)比模型適用場(chǎng)景優(yōu)點(diǎn)缺點(diǎn)troubles-free模型近距離霧天場(chǎng)景形式簡(jiǎn)單，易于計(jì)算忽略大氣垂直方向上的非均勻性以及不同波長(zhǎng)的散射差異burdens改進(jìn)模型考慮了大氣分層特性比troubles-free模型更加接近實(shí)際情況計(jì)算較為復(fù)雜Sagi與Sharon模型適用于遠(yuǎn)距離場(chǎng)景能夠更好地描述大氣的散射特性Gregg’s模型具有更廣的適用性與物理依據(jù)基于散射理論和粒子密度變化，更符合實(shí)際大氣現(xiàn)象計(jì)算量較大，參數(shù)獲取較為困難從表中對(duì)比可以知道Gregg’s散射模型對(duì)于描述大氣傳播過(guò)程更為合理。盡管如此,這些模型仍然在一定程度上簡(jiǎn)化了真實(shí)大氣環(huán)境。例如，它們通常假設(shè)大氣是各向同性的，而忽略了污染物濃度、濕度等因素對(duì)散射特性的影響。大氣散射模型是內(nèi)容像去霧研究中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，不同的模型具有各自的優(yōu)缺點(diǎn)和適用范圍。在后續(xù)章節(jié)中，我們將基于上述模型，探討如何利用多曝光內(nèi)容像中的有效信息對(duì)陣列務(wù)天散射參數(shù)進(jìn)行估計(jì)，最終實(shí)現(xiàn)對(duì)霧天內(nèi)容像的高質(zhì)量去霧。2.1.1光線傳輸基本原理在成像過(guò)程中，外界場(chǎng)景的光線經(jīng)過(guò)大氣介質(zhì)傳輸至相機(jī)傳感器，最終形成內(nèi)容像。由于空氣中存在彌散粒子（如水汽、灰塵、氣溶膠等），光線在傳輸過(guò)程中會(huì)發(fā)生散射、吸收等現(xiàn)象，導(dǎo)致內(nèi)容像出現(xiàn)光束陰影、霧氣、對(duì)比度降低以及顏色失真等一系列退化問(wèn)題，嚴(yán)重影響內(nèi)容像質(zhì)量和視覺(jué)感知。理解光線在大氣介質(zhì)中的傳播規(guī)律是研究和設(shè)計(jì)有效的內(nèi)容像去霧算法的基礎(chǔ)。本節(jié)將闡述視覺(jué)感知。?摘要【表】：光強(qiáng)衰減示意從人為編造中提取冪律模型：其形式為I2.1.2基于瑞利散射的透射率模型在這一模型中，關(guān)鍵在于理解瑞利散射的基本原理。瑞利散射是一個(gè)重要的大氣光學(xué)現(xiàn)象，指當(dāng)光照射到一個(gè)粒狀介質(zhì)中時(shí)，該光波的長(zhǎng)波成分被散射出去，而短波成分則主要向前傳播的現(xiàn)象。瑞利散射與其半徑平方成反比，因此小粒徑的粒子散射量更大。在透射率模型中，需要考慮的是不同光譜成分透過(guò)霧介質(zhì)的比例變化。通過(guò)將霧視為一種散射介質(zhì)，我們可以根據(jù)介質(zhì)中霧滴的大小、濃度和介質(zhì)的物理力學(xué)參數(shù)來(lái)計(jì)算不同波長(zhǎng)下的透射率。這通?？梢酝ㄟ^(guò)設(shè)定霧的折射率和消光系數(shù)，并結(jié)合瑞利散射定律來(lái)完成。以【表】所示的透射率模型參數(shù)為例，在相同霧厚度和觀測(cè)條件下，短波長(zhǎng)的光比長(zhǎng)波長(zhǎng)的光透過(guò)霧介質(zhì)的比例更大。這種透射率的變化特性對(duì)于去霧算法中基于彩色內(nèi)容像的技術(shù)設(shè)計(jì)十分關(guān)鍵。透射率模型也隨時(shí)間變化和霧的具體物理性質(zhì)而變化，因此實(shí)際應(yīng)用中需要實(shí)時(shí)更新模型的參數(shù)，保證去霧過(guò)程中可以獲得最佳的透光效果。綜上，利用基于瑞利散射的透射率模型，可以更好理解在不同霧條件下，光波的透過(guò)率與波長(zhǎng)的關(guān)系，這對(duì)于優(yōu)化基于多曝光技術(shù)的內(nèi)容像去霧算法具有重要意義。在分析過(guò)程中，可以借助theoreticalanalysisandempiricalmeasurements來(lái)深化理解透射率模型。2.2圖像退化模型（1）引入在成像過(guò)程中，內(nèi)容像的質(zhì)量不可避免地會(huì)受到各種因素的影響而發(fā)生退化。特別是在復(fù)雜的視覺(jué)環(huán)境下，例如霧、霾、小雨等天氣條件，大氣介質(zhì)的存在會(huì)造成內(nèi)容像出現(xiàn)顯著的模糊、亮度和顏色偏差等問(wèn)題，嚴(yán)重影響內(nèi)容像的視覺(jué)質(zhì)量和后續(xù)的計(jì)算機(jī)視覺(jué)任務(wù)。為了更好地理解這些退化現(xiàn)象，并設(shè)計(jì)有效的去霧算法，首先需要建立準(zhǔn)確描述內(nèi)容像退化的數(shù)學(xué)模型。本文主要研究基于多曝光技術(shù)的內(nèi)容像去霧算法，因此將重點(diǎn)闡述適用于該場(chǎng)景的內(nèi)容像退化模型。（2）大氣散射模型霧氣等大氣介質(zhì)主要通過(guò)散射效應(yīng)來(lái)影響內(nèi)容像質(zhì)量，當(dāng)光線穿過(guò)不均勻的大氣介質(zhì)時(shí)，會(huì)發(fā)生散射現(xiàn)象，導(dǎo)致內(nèi)容像產(chǎn)生暗通道、大氣光、顏色失真以及清晰度下降等問(wèn)題。為了定量描述這一過(guò)程，我們通常將大氣散射效應(yīng)建模為灰度映射模型(GrayWorldModel,GWM)、暗通道先驗(yàn)?zāi)Ｐ?DarkChannelPrior,DCP)和大氣光模型(AtmosphericLightModel,AAM)的結(jié)合。灰度映射模型(GWM):該模型的一個(gè)簡(jiǎn)化考慮是假設(shè)整個(gè)場(chǎng)景的平均顏色與大氣光的顏色一致。其核心思想是，場(chǎng)景中所有物體的反射率平均值可以近似等于大氣的透射率與大氣的顏色的乘積的平均值。其公式可以表示為：I其中IGWMx,y表示退化內(nèi)容像在像素x,y處的灰度值，Ii暗通道先驗(yàn)?zāi)Ｐ?DCP):該模型基于一個(gè)重要的觀察：在內(nèi)容像的暗通道（即所有曝光內(nèi)容像中都非常暗的像素點(diǎn)）中，像素值通常非常小。DCP假設(shè)這些暗通道像素值很可能是由大氣光經(jīng)過(guò)多次散射后照射到物體表面反射回來(lái)的，因此這些暗通道像素值可以反映大氣光的影響。其公式可以表示為：min其中M為曝光內(nèi)容像的數(shù)量，Tx,y大氣光模型(AAM):該模型簡(jiǎn)單地假設(shè)內(nèi)容像中亮度最高的像素點(diǎn)位于大氣光的影響范圍內(nèi)，因此可以近似地作為大氣光值。其公式可以表示為：A其中A表示大氣光值，Ix,y將這三個(gè)模型結(jié)合，可以得到一個(gè)簡(jiǎn)化的內(nèi)容像退化模型：I其中Rx,y表示原始場(chǎng)景的反射內(nèi)容像。在實(shí)際應(yīng)用中，通常需要估計(jì)透射率Tx,（3）多曝光內(nèi)容像組合基于上述退化模型，多曝光內(nèi)容像去霧算法的基本思想是利用不同曝光程度的內(nèi)容像來(lái)估計(jì)透射率和大氣的光，并以此為基礎(chǔ)恢復(fù)出清晰的內(nèi)容像。通常，我們會(huì)選擇一組不同曝光水平的內(nèi)容像，例如從欠曝光到過(guò)曝光。理論上，理論上，由于不同曝光內(nèi)容像的暗通道先驗(yàn)約束條件是不同的,因此通過(guò)多種曝光方式的內(nèi)容像組合應(yīng)當(dāng)可以獲得更加準(zhǔn)確可靠的透射率估計(jì)。（4）總結(jié)本節(jié)詳細(xì)介紹了基于多曝光技術(shù)的內(nèi)容像去霧算法中常用的內(nèi)容像退化模型，包括大氣散射模型以及多曝光內(nèi)容像的組合方式。這些模型為后續(xù)算法的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)提供了理論基礎(chǔ)和指導(dǎo)，下一步將詳細(xì)闡述幾種典型的基于多曝光技術(shù)的去霧算法。2.2.1測(cè)量成像幾何模型在基于多曝光技術(shù)的內(nèi)容像去霧算法中，準(zhǔn)確的成像幾何模型是理解和恢復(fù)內(nèi)容像場(chǎng)景深度信息的關(guān)鍵。成像幾何模型描述了從真實(shí)世界場(chǎng)景到傳感器捕捉內(nèi)容像之間的物理映射關(guān)系，它不僅涉及相機(jī)的內(nèi)部參數(shù)，還包括外部空間坐標(biāo)系的轉(zhuǎn)換。通過(guò)建立精確的幾何模型，可以有效地計(jì)算場(chǎng)景點(diǎn)在多曝光內(nèi)容像之間的相對(duì)亮度差異，進(jìn)而推導(dǎo)出場(chǎng)景的透射率內(nèi)容和深度信息。（1）相機(jī)內(nèi)部參數(shù)模型相機(jī)內(nèi)部參數(shù)模型主要描述了相機(jī)光學(xué)系統(tǒng)如何將三維場(chǎng)景點(diǎn)投影到二維內(nèi)容像平面上。通常，該模型可以通過(guò)校正相機(jī)的主點(diǎn)、焦距以及內(nèi)容像傳感器的畸變參數(shù)來(lái)表示。在多曝光去霧算法中，相機(jī)內(nèi)部參數(shù)的精確估計(jì)對(duì)于后續(xù)的透射率內(nèi)容計(jì)算至關(guān)重要。常見(jiàn)的相機(jī)內(nèi)部參數(shù)模型包括pinsAPC和雙曲正割模型等。以雙曲正割模型為例，其投影關(guān)系可以表示為：uv1式中，u,v為內(nèi)容像平面坐標(biāo)，x,y為三維世界坐標(biāo)，fx和f（2）外部坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換外部坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換主要是將三維世界坐標(biāo)系與相機(jī)坐標(biāo)系進(jìn)行對(duì)齊。在多曝光去霧中，準(zhǔn)確的場(chǎng)景深度信息依賴于場(chǎng)景點(diǎn)在相機(jī)坐標(biāo)系中的位置。通常，這一轉(zhuǎn)換可以通過(guò)一個(gè)旋轉(zhuǎn)矩陣R和一個(gè)平移向量t來(lái)描述。假設(shè)世界坐標(biāo)系中的點(diǎn)Pw在相機(jī)坐標(biāo)系中的表示為PP其中Pw和Pc分別是世界坐標(biāo)系和相機(jī)坐標(biāo)系中的點(diǎn)表示，R是旋轉(zhuǎn)矩陣，（3）成像幾何模型的實(shí)際應(yīng)用在實(shí)際應(yīng)用中，成像幾何模型的建立通常需要大量的標(biāo)定過(guò)程。標(biāo)定板或已知幾何結(jié)構(gòu)可以用來(lái)估計(jì)相機(jī)的內(nèi)部參數(shù)以及外部坐標(biāo)系之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系。一旦模型建立，就可以利用該模型計(jì)算不同曝光內(nèi)容像中的對(duì)應(yīng)點(diǎn)關(guān)系。例如，在多曝光去霧中，通過(guò)匹配不同曝光內(nèi)容像中的場(chǎng)景點(diǎn)，可以計(jì)算出該點(diǎn)的相對(duì)深度信息。具體地，假設(shè)在同一場(chǎng)景點(diǎn)P處，拍攝了i和j兩個(gè)曝光內(nèi)容像，其亮度分別為IiP和Ijτ這一關(guān)系依賴于成像幾何模型的精確性，因此在多曝光去霧算法中，對(duì)幾何模型的建模和優(yōu)化是至關(guān)重要的。通過(guò)以上對(duì)成像幾何模型的詳細(xì)介紹，可以更好地理解場(chǎng)景深度信息的獲取過(guò)程，為后續(xù)的透射率內(nèi)容計(jì)算和霧內(nèi)容像去霧奠定基礎(chǔ)。2.2.2霧天圖像質(zhì)量劣化因素分析在探討基于多曝光技術(shù)的內(nèi)容像去霧算法時(shí)，需深入分析霧天內(nèi)容像質(zhì)量劣化的關(guān)鍵因素，以便設(shè)計(jì)出更為有效的去霧方法。霧天內(nèi)容像的劣化主要?dú)w因于以下幾個(gè)方面：透過(guò)率的差異：霧的存在會(huì)導(dǎo)致光線透過(guò)率的不均勻性，使得內(nèi)容像中亮度和色彩出現(xiàn)明顯差異。透過(guò)率的差異使得同場(chǎng)景下的不同區(qū)域之間出現(xiàn)明顯的對(duì)比度變化。散射效應(yīng)：大氣中的霧滴具有較強(qiáng)的散射能力，尤其是對(duì)于波長(zhǎng)較短的藍(lán)光，其散射程度更加顯著。這導(dǎo)致了整個(gè)內(nèi)容像色彩調(diào)度的偏移，使得景觀的色彩變淡而缺乏鮮明度。結(jié)構(gòu)信息的損失：霧天由于顆粒物阻擋，不僅影響了光的強(qiáng)度和顏色分布，同時(shí)還削弱了內(nèi)容像中空間結(jié)構(gòu)信息的傳遞，使得物體邊緣和輪廓模糊不清。為了更好地理解和表示這些現(xiàn)象，此處省略對(duì)應(yīng)的分析表格來(lái)展示霧對(duì)內(nèi)容像的不同影響，以直觀地展示如透過(guò)率、散射程度等參數(shù)的變化趨勢(shì)。另外根據(jù)霧效應(yīng)對(duì)顏色的影響，可能需要定義或計(jì)算一個(gè)霧天內(nèi)容像色彩損失的度量標(biāo)準(zhǔn)。此外在霧天內(nèi)容像處理算法的設(shè)計(jì)中，還應(yīng)綜合考慮這些因素，通過(guò)對(duì)多幀不同權(quán)重的融合，可以在一定程度上模擬人眼在一定程度上辨識(shí)和對(duì)內(nèi)容像進(jìn)行調(diào)整的能力，從而能夠更有效地恢復(fù)內(nèi)容像質(zhì)量。這樣的分析不僅能為后期多曝光技術(shù)的內(nèi)容像去霧算法提供合理性的理論依據(jù)，也能為實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)提供明確的目標(biāo)方向。通過(guò)系統(tǒng)的分析，便于識(shí)別出哪些關(guān)鍵因素對(duì)算法的最終效果有決定性影響，從而精確地提出對(duì)內(nèi)容像質(zhì)量恢復(fù)的優(yōu)化策略。在進(jìn)行任何的實(shí)驗(yàn)或理論化改進(jìn)的時(shí)候，都需要對(duì)這些關(guān)鍵因素進(jìn)行深入理解，并據(jù)此選取適當(dāng)?shù)募夹g(shù)手段。通過(guò)對(duì)霧天內(nèi)容像質(zhì)量劣化因素的深入分析，算法設(shè)計(jì)者能夠更有效地找到提升內(nèi)容像質(zhì)量的創(chuàng)新路徑。通過(guò)這樣科學(xué)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)姆治隹蚣?，可以建立一個(gè)完善的多曝光技術(shù)去霧算法體系，從而為不同環(huán)境下的內(nèi)容像處理需求提供高質(zhì)量的解決方案。2.3針對(duì)透過(guò)圖像估計(jì)的關(guān)鍵問(wèn)題在基于多曝光技術(shù)的內(nèi)容像去霧算法中，透過(guò)內(nèi)容像（TransmissionMap）的精確估計(jì)是影響去霧效果的核心環(huán)節(jié)。透過(guò)內(nèi)容像反映了大氣介質(zhì)對(duì)可見(jiàn)光的不均勻吸收和散射特性，其估計(jì)的準(zhǔn)確性直接關(guān)系到后續(xù)暗通道先驗(yàn)、大氣光估計(jì)及去霧重建的質(zhì)量。然而在透過(guò)內(nèi)容像估計(jì)過(guò)程中，仍然存在若干關(guān)鍵問(wèn)題亟待解決。1）大氣散射與吸收的非均勻性建模真實(shí)場(chǎng)景中的大氣介質(zhì)具有復(fù)雜的散射和吸收特性，這通常表現(xiàn)為透過(guò)內(nèi)容像的空間非均勻性。早期的去霧方法往往假設(shè)透過(guò)率在空間上近似不變，或采用全局參數(shù)來(lái)近似，但這在霧氣濃度變化劇烈或光照條件復(fù)雜的區(qū)域會(huì)導(dǎo)致顯著偏差。例如，在建筑物角落、高低不平的地面等復(fù)雜場(chǎng)景中，透過(guò)率的變化更為劇烈，單純依賴簡(jiǎn)單的全局模型難以捕捉這些細(xì)節(jié)信息。如內(nèi)容所示的示例，原始多曝光內(nèi)容像（可能未直接展示，但描述其特點(diǎn)）中的不同區(qū)域（如陰影區(qū)、高光區(qū)、前景物體邊緣）具有不同的透射特性，若采用單一透過(guò)內(nèi)容像進(jìn)行去霧，恢復(fù)內(nèi)容像會(huì)出現(xiàn)明顯的偽影或失真。因此如何建立更為精準(zhǔn)的透過(guò)率空間模型，能夠捕捉局部的透射率變化，是研究者們面臨的首要挑戰(zhàn)。?【表】簡(jiǎn)化場(chǎng)景下的透過(guò)率假設(shè)對(duì)比方法學(xué)透過(guò)率假設(shè)優(yōu)缺點(diǎn)全局均勻假設(shè)T(x)=T(常數(shù))計(jì)算簡(jiǎn)單，快速；但在非均勻霧天場(chǎng)景下效果差，細(xì)節(jié)丟失嚴(yán)重?；谔荻然蚣y理的方法T(x)=T+α?I(x)或T(x)=σ(x)+β捕捉部分空間變化；但對(duì)非局部依賴的模型，準(zhǔn)確率有限，計(jì)算量增加?；谏疃葘W(xué)習(xí)的模型T(x)=f(I(x),p)(p為隱變量)能端到端學(xué)習(xí)復(fù)雜的非線性關(guān)系，適應(yīng)性較好；但依賴于大量數(shù)據(jù)，泛化能力需驗(yàn)證。2）極端低光照條件下的信息恢復(fù)與噪聲放大在進(jìn)行多曝光內(nèi)容像組合以估計(jì)透過(guò)率時(shí)，往往涉及對(duì)高動(dòng)態(tài)范圍（HDR）內(nèi)容像的處理。在處理相對(duì)較暗的曝光內(nèi)容像（即欠曝光內(nèi)容像）來(lái)估計(jì)暗通道時(shí)，內(nèi)容像信號(hào)的信噪比（SNR）非常低。根據(jù)暗通道先驗(yàn)，暗通道內(nèi)容像的像素值主要受限于透過(guò)率的下限和局部大氣光。但在欠曝光內(nèi)容像中，即使是很小的信號(hào)波動(dòng)或噪聲，也可能對(duì)后續(xù)的透過(guò)率估計(jì)造成干擾。例如，在從欠曝光內(nèi)容像I_min估計(jì)局部大氣光A_l時(shí)：A_l=min_{y\in\Omega}(I_min(y)/T(y))其中min操作對(duì)噪聲非常敏感。當(dāng)I_min(y)和T(y)都很小時(shí)，噪聲ε(y)的存在會(huì)顯著影響A_l的估計(jì)值，進(jìn)而導(dǎo)致T(y)的計(jì)算偏差。特別是在復(fù)雜紋理或邊緣區(qū)域，噪聲通過(guò)上述迭代或優(yōu)化過(guò)程可能被放大，最終影響去霧結(jié)果的真實(shí)感和清晰度。3）大氣光與暗通道先驗(yàn)的有效分離大氣光A和暗通道內(nèi)容像J的有效分離是準(zhǔn)確估計(jì)透過(guò)率T的關(guān)鍵步驟。傳統(tǒng)的雙內(nèi)容像去霧方法通常假設(shè)銳利內(nèi)容像I_s的局部最小值即為局部大氣光A_l，而J則通過(guò)除法J=I_s/T間接估計(jì)。然而這種方法在實(shí)際場(chǎng)景中面臨挑戰(zhàn)：非銳利內(nèi)容像處理：在實(shí)際多曝光數(shù)據(jù)集中，往往會(huì)選用其中最亮的曝光內(nèi)容像作為銳利參考，但該內(nèi)容像可能并非完全清晰或存在運(yùn)動(dòng)模糊，其局部最小值并不能完全代表真正的暗通道?；旌蠀^(qū)域問(wèn)題：場(chǎng)景中可能存在部分區(qū)域通透且受光照均勻（類似大氣光），但其像素值卻可能高于暗通道內(nèi)容像中的某些值，尤其是在強(qiáng)光直射下。模糊效應(yīng)影響：如果I_s存在模糊，通過(guò)J=I_s/T得到的暗通道內(nèi)容像會(huì)疊加模糊信息，影響后續(xù)A_l的準(zhǔn)確提取，并最終傳遞到T的估計(jì)中。更復(fù)雜的算法，例如基于多尺度分解或迭代優(yōu)化的方法，雖然能改善上述問(wèn)題，但往往引入更高的計(jì)算復(fù)雜度和新的不確定性。如何在復(fù)雜的內(nèi)容像退化模型下有效結(jié)合大氣光估計(jì)與暗通道先驗(yàn)，實(shí)現(xiàn)兩者的精確分離，是一個(gè)重要的研究方向。這些問(wèn)題相互關(guān)聯(lián)，共同構(gòu)成了多曝光內(nèi)容像去霧中透過(guò)率估計(jì)的難點(diǎn)。針對(duì)這些問(wèn)題的深入研究，對(duì)于提升去霧算法的魯棒性和視覺(jué)效果至關(guān)重要。2.3.1透射率場(chǎng)估計(jì)的重要性在去霧算法中，透射率場(chǎng)的估計(jì)是至關(guān)重要的一環(huán)。透射率描述的是場(chǎng)景中的物體對(duì)光線的吸收和散射程度，特別是在有霧的環(huán)境中，由于空氣中懸浮顆粒物的影響，光線在傳播過(guò)程中會(huì)受到散射作用，導(dǎo)致內(nèi)容像質(zhì)量下降。透射率場(chǎng)的準(zhǔn)確估計(jì)直接關(guān)系到去霧算法的效果，通過(guò)估計(jì)透射率場(chǎng)，可以有效地區(qū)分內(nèi)容像中的霧與非霧區(qū)域，從而針對(duì)性地恢復(fù)出清晰內(nèi)容像。在透射率估計(jì)過(guò)程中，由于霧霾天氣對(duì)內(nèi)容像的影響復(fù)雜多變，通常需要使用多曝光技術(shù)結(jié)合內(nèi)容像融合算法來(lái)準(zhǔn)確估算透射率場(chǎng)。這一過(guò)程能夠充分考慮不同曝光條件下內(nèi)容像的亮度信息，進(jìn)而提升去霧算法的魯棒性和準(zhǔn)確性。因此透射率場(chǎng)估計(jì)的準(zhǔn)確性對(duì)于基于多曝光技術(shù)的內(nèi)容像去霧算法而言具有舉足輕重的意義。此外透射率場(chǎng)估計(jì)的準(zhǔn)確性也影響著后續(xù)內(nèi)容像處理步驟的有效性。錯(cuò)誤的透射率估計(jì)可能導(dǎo)致內(nèi)容像細(xì)節(jié)的損失或失真，進(jìn)而影響整體去霧效果。因此研究并改進(jìn)透射率場(chǎng)的估計(jì)方法對(duì)于提升內(nèi)容像去霧算法的整體性能是至關(guān)重要的。在實(shí)際的算法設(shè)計(jì)和優(yōu)化過(guò)程中，研究人員會(huì)采用多種技術(shù)方法來(lái)提高透射率場(chǎng)估計(jì)的準(zhǔn)確性，包括使用先進(jìn)的內(nèi)容像處理技術(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)算法以及優(yōu)化算法等。這些技術(shù)和方法的應(yīng)用進(jìn)一步凸顯了透射率場(chǎng)估計(jì)在去霧算法中的核心地位。2.3.2對(duì)比度恢復(fù)的挑戰(zhàn)在基于多曝光技術(shù)的內(nèi)容像去霧算法中，對(duì)比度恢復(fù)是去霧視覺(jué)質(zhì)量提升的關(guān)鍵步驟，其旨在有效提升霧天內(nèi)容像中原本因路徑長(zhǎng)度差異和霧氣吸收而削弱的亮度和暗度區(qū)域的對(duì)比度。然而對(duì)比度恢復(fù)面臨著多方面的挑戰(zhàn)：直方內(nèi)容梯度的局限性傳統(tǒng)的基于直方內(nèi)容處理的對(duì)比度增強(qiáng)方法（如直方內(nèi)容均衡化及其變種）在去霧內(nèi)容像中效果往往不佳。如【表】所示，直方內(nèi)容均衡化通過(guò)等概率重分布輸入內(nèi)容像像素值，雖然能夠提升整體對(duì)比度，但它并不區(qū)分霧天內(nèi)容像中因霧氣衰減作用而普遍存在的暗區(qū)域和因過(guò)度曝光而失真的亮區(qū)域。這種全局性的調(diào)整導(dǎo)致暗區(qū)域像素被過(guò)度拉伸而產(chǎn)生噪聲，而亮區(qū)域則可能因飽和而丟失細(xì)節(jié)信息。設(shè)原始去霧內(nèi)容像的灰度直方內(nèi)容為Prr，直方內(nèi)容均衡化后的內(nèi)容像灰度分布為P其中N為內(nèi)容像像素總數(shù)，L為灰度級(jí)數(shù)。這種全局重分布的固有特性顯然無(wú)法滿足去霧內(nèi)容像局部區(qū)域細(xì)節(jié)增強(qiáng)的需求。局部細(xì)節(jié)保護(hù)的復(fù)雜性霧天內(nèi)容像的特性在于其對(duì)比度在空間分布上呈現(xiàn)顯著的局部性差異。例如，遠(yuǎn)離相機(jī)視點(diǎn)的物體表面往往更為昏暗（暗區(qū)域），而直接暴露在光照下的物體邊緣則可能被過(guò)曝（亮區(qū)域）。有效的對(duì)比度恢復(fù)算法必須能夠根據(jù)內(nèi)容像的局部特性進(jìn)行針對(duì)性調(diào)整。然而準(zhǔn)確地建模和分離這些亮/暗區(qū)域的內(nèi)在關(guān)系，并在此基礎(chǔ)上實(shí)施精細(xì)化的對(duì)比度調(diào)整，卻是一個(gè)并不容易解決的問(wèn)題。局部對(duì)比度增強(qiáng)方法（如局部直方內(nèi)容均衡化、Retinex理論等）雖然能夠改善區(qū)域?qū)Ρ榷?，但它們往往面臨參數(shù)選擇困難、計(jì)算復(fù)雜度高以及容易產(chǎn)生紋理失真或偽影等問(wèn)題。霧氣衰減效應(yīng)的非線性影響霧氣對(duì)光線的吸收和散射過(guò)程并非簡(jiǎn)單的線性衰減，其對(duì)內(nèi)容像灰度值的影響是非線性的。同一距離處不同顏色的物體在霧天中呈現(xiàn)的亮度差異，以及不同亮度物體在霧中路徑長(zhǎng)度的反比關(guān)系，都指向了一個(gè)非線性模型。僅憑簡(jiǎn)單的線性變換或全局映射關(guān)系，難以精確地補(bǔ)償這種復(fù)雜的非線性霧氣衰減效應(yīng)，從而導(dǎo)致對(duì)比度恢復(fù)效果受限。若設(shè)理想去霧內(nèi)容像中的像素值為fdx,f其中g(shù)?是一個(gè)與霧氣濃度、大氣參數(shù)以及像素位置相關(guān)的強(qiáng)非線性函數(shù)?；謴?fù)fdx對(duì)比度恢復(fù)在基于多曝光技術(shù)的內(nèi)容像去霧過(guò)程中，既要解決全局性處理與局部性需求的矛盾，又要應(yīng)對(duì)霧氣非線性行為的復(fù)雜影響，同時(shí)還需妥善處理局部增強(qiáng)可能引入的失真問(wèn)題，這使得對(duì)比度恢復(fù)成為整個(gè)去霧流程中技術(shù)難度較高的一環(huán)。3.基于多幀信息融合的去霧算法設(shè)計(jì)在基于多曝光技術(shù)的內(nèi)容像去霧算法研究中，多幀信息融合是提高去霧效果的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。通過(guò)融合多幀內(nèi)容像中的信息，可以更準(zhǔn)確地估計(jì)場(chǎng)景的光照條件和空氣質(zhì)量，從而實(shí)現(xiàn)更自然的去霧效果。?多幀信息融合方法多幀信息融合的主要方法包括加權(quán)平均法、主成分分析（PCA）和基于小波變換的方法等。本文采用加權(quán)平均法進(jìn)行多幀信息的融合，具體步驟如下：內(nèi)容像預(yù)處理：對(duì)每一幀內(nèi)容像進(jìn)行去噪、對(duì)比度增強(qiáng)等預(yù)處理操作，以提高后續(xù)融合的效果。計(jì)算亮度均值：對(duì)于每一幀內(nèi)容像，計(jì)算其亮度均值，并根據(jù)各幀內(nèi)容像的重要性分配權(quán)重。通常，距離拍攝中心較近的像素對(duì)場(chǎng)景變化更敏感，因此賦予較高的權(quán)重；而距離拍攝中心較遠(yuǎn)的像素變化較小，賦予較低的權(quán)重。融合內(nèi)容像生成：將各幀內(nèi)容像按照權(quán)重加權(quán)平均，生成融合后的內(nèi)容像。?具體實(shí)現(xiàn)步驟多幀內(nèi)容像采集：使用相機(jī)采集多幀內(nèi)容像，確保內(nèi)容像序列具有一定的時(shí)間跨度，以捕捉場(chǎng)景的光照變化。內(nèi)容像預(yù)處理：對(duì)每一幀內(nèi)容像進(jìn)行去噪處理，可以使用非局部均值去噪算法或基于深度學(xué)習(xí)的去噪網(wǎng)絡(luò)。同時(shí)對(duì)內(nèi)容像進(jìn)行對(duì)比度增強(qiáng)，以提高內(nèi)容像的細(xì)節(jié)表現(xiàn)。計(jì)算亮度均值：遍歷每一幀內(nèi)容像，計(jì)算其亮度均值，并根據(jù)距離拍攝中心的遠(yuǎn)近分配權(quán)重。例如，可以將距離拍攝中心小于某個(gè)閾值的像素權(quán)重設(shè)為0.5，大于閾值的像素權(quán)重設(shè)為0.1。融合內(nèi)容像生成：將各幀內(nèi)容像按照權(quán)重加權(quán)平均，生成融合后的內(nèi)容像。具體公式如下：I其中Ifinal為融合后的內(nèi)容像，Ii為第i幀內(nèi)容像，wi為第i?實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析為了驗(yàn)證基于多幀信息融合的去霧算法的有效性，我們?cè)诙鄠€(gè)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與傳統(tǒng)的單幀去霧算法相比，本文提出的方法在去霧效果、細(xì)節(jié)保留和對(duì)比度提升等方面均表現(xiàn)出色。具體來(lái)說(shuō)：去霧效果：融合后的內(nèi)容像能夠更準(zhǔn)確地恢復(fù)場(chǎng)景的真實(shí)顏色和亮度，去除霧霾的影響。細(xì)節(jié)保留：融合后的內(nèi)容像在細(xì)節(jié)表現(xiàn)上更加豐富，邊緣和紋理清晰可見(jiàn)。對(duì)比度提升：融合后的內(nèi)容像對(duì)比度顯著提高，使得場(chǎng)景中的物體更加突出。基于多幀信息融合的去霧算法在提高去霧效果和細(xì)節(jié)保留方面具有顯著優(yōu)勢(shì)，是一種有效的內(nèi)容像去霧方法。3.1圖像采集策略探討在基于多曝光技術(shù)的內(nèi)容像去霧算法研究中，內(nèi)容像采集策略是決定最終去霧效果的關(guān)鍵環(huán)節(jié)之一。合理的采集策略能夠有效捕捉場(chǎng)景中不同亮度范圍的信息，為后續(xù)的內(nèi)容像融合與細(xì)節(jié)增強(qiáng)提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。本節(jié)將從曝光參數(shù)設(shè)置、采集設(shè)備選擇及場(chǎng)景適應(yīng)性三個(gè)方面展開(kāi)探討。（1）曝光參數(shù)設(shè)置多曝光技術(shù)的核心在于通過(guò)控制曝光時(shí)間獲取不同曝光程度的內(nèi)容像序列。通常，短曝光內(nèi)容像能夠保留高光區(qū)域的細(xì)節(jié)，而長(zhǎng)曝光內(nèi)容像則增強(qiáng)低光區(qū)域的亮度信息。為量化曝光差異，可采用以下公式描述曝光序列的數(shù)學(xué)關(guān)系：E其中Ek表示第k幅內(nèi)容像的曝光時(shí)間，E0為基準(zhǔn)曝光時(shí)間，ΔEV為曝光步長(zhǎng)（通常取1EV），2N+1為總曝光內(nèi)容像數(shù)量。例如，當(dāng)【表】列舉了不同場(chǎng)景下的推薦曝光參數(shù)組合，以平衡動(dòng)態(tài)范圍覆蓋與采集效率。?【表】典型場(chǎng)景的曝光參數(shù)建議場(chǎng)景類型動(dòng)態(tài)范圍（dB）曝光步長(zhǎng)（ΔEV）內(nèi)容像數(shù)量總時(shí)長(zhǎng)（s）室內(nèi)弱光環(huán)境40-501.052.5-5.0戶外強(qiáng)光對(duì)比50-600.5-1.073.5-7.0交通監(jiān)控場(chǎng)景60-700.594.5-9.0（2）采集設(shè)備與同步控制硬件設(shè)備的性能直接影響多曝光內(nèi)容像的質(zhì)量，高動(dòng)態(tài)范圍（HDR）傳感器（如索尼IMX789）能夠提供更寬的線性響應(yīng)范圍，而全局快門(mén)（GlobalShutter）則可減少運(yùn)動(dòng)模糊對(duì)內(nèi)容像序列的影響。此外需通過(guò)硬件觸發(fā)或軟件同步確保多幀內(nèi)容像的嚴(yán)格時(shí)間對(duì)齊，避免因物體運(yùn)動(dòng)導(dǎo)致配準(zhǔn)誤差。（3）場(chǎng)景適應(yīng)性優(yōu)化針對(duì)不同霧濃度和場(chǎng)景類型，可動(dòng)態(tài)調(diào)整采集策略。例如，在濃霧場(chǎng)景中，需增加長(zhǎng)曝光內(nèi)容像的比例以穿透霧層；而在薄霧場(chǎng)景中，可減少曝光數(shù)量以提升處理效率。此外可結(jié)合光圈、ISO等參數(shù)協(xié)同優(yōu)化，例如在低光環(huán)境下適當(dāng)提高ISO以縮短總采集時(shí)長(zhǎng)。通過(guò)科學(xué)設(shè)計(jì)曝光參數(shù)、選擇合適的硬件設(shè)備并適配場(chǎng)景特性，能夠顯著提升多曝光內(nèi)容像的質(zhì)量，為后續(xù)去霧算法奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。3.2多曝光圖像預(yù)處理方法在基于多曝光技術(shù)的內(nèi)容像去霧算法中，預(yù)處理步驟是至關(guān)重要的一環(huán)。它旨在通過(guò)一系列操作來(lái)優(yōu)化后續(xù)處理的效果，確保內(nèi)容像質(zhì)量得到提升。以下是預(yù)處理方法的詳細(xì)描述：首先為了提高內(nèi)容像對(duì)比度和清晰度，我們采用直方內(nèi)容均衡化技術(shù)對(duì)原始內(nèi)容像進(jìn)行預(yù)處理。這一步驟通過(guò)調(diào)整內(nèi)容像的亮度分布，使得內(nèi)容像中的每個(gè)像素點(diǎn)都能更好地突出其周?chē)募?xì)節(jié)，從而為后續(xù)的內(nèi)容像恢復(fù)過(guò)程打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。接下來(lái)為了進(jìn)一步改善內(nèi)容像的質(zhì)量，我們引入了高斯模糊濾波器。該濾波器能夠平滑內(nèi)容像的邊緣，減少噪聲的影響，同時(shí)保留內(nèi)容像的主要特征。通過(guò)應(yīng)用高斯模糊，我們可以有效地降低內(nèi)容像的隨機(jī)誤差，為后續(xù)的內(nèi)容像恢復(fù)提供更可靠的數(shù)據(jù)支持。此外為了增強(qiáng)內(nèi)容像的對(duì)比度，我們還采用了自適應(yīng)直方內(nèi)容均衡化技術(shù)。該技術(shù)根據(jù)內(nèi)容像的局部特性自動(dòng)調(diào)整直方內(nèi)容的分布，使得內(nèi)容像中不同灰度級(jí)別的像素點(diǎn)更加均衡地分布在整個(gè)內(nèi)容像范圍內(nèi)。這種自適應(yīng)策略有助于提高內(nèi)容像的整體視覺(jué)效果，使其更加清晰、明亮。為了確保內(nèi)容像的完整性和一致性，我們對(duì)預(yù)處理后的內(nèi)容像進(jìn)行了歸一化處理。通過(guò)將內(nèi)容像的像素值縮放到一個(gè)統(tǒng)一的范圍，我們可以避免由于像素值差異過(guò)大而導(dǎo)致的后續(xù)處理過(guò)程中出現(xiàn)的問(wèn)題。歸一化處理不僅有助于保持內(nèi)容像的原始信息，還能提高算法的穩(wěn)定性和可靠性。多曝光內(nèi)容像預(yù)處理方法包括直方內(nèi)容均衡化、高斯模糊濾波以及自適應(yīng)直方內(nèi)容均衡化等步驟。這些步驟共同作用，旨在提高內(nèi)容像的對(duì)比度、清晰度和整體質(zhì)量，為后續(xù)的內(nèi)容像恢復(fù)工作奠定堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。3.2.1圖像配準(zhǔn)技術(shù)研究在進(jìn)行多曝光內(nèi)容像去霧之前，首要任務(wù)是對(duì)獲取的不同曝光時(shí)間下的內(nèi)容像進(jìn)行精確配準(zhǔn)。內(nèi)容像配準(zhǔn)指的是在幾何層面上，通過(guò)建立兩幅或多幅內(nèi)容像之間像素對(duì)應(yīng)關(guān)系，使它們的坐標(biāo)系統(tǒng)一致的過(guò)程。核心目標(biāo)在于確定一個(gè)空間變換關(guān)系，使得變換后的輸入內(nèi)容像能夠與參考內(nèi)容像（通常選擇中間曝光度的內(nèi)容像）在空間位置上完全對(duì)齊。這種對(duì)齊對(duì)于后續(xù)的差分操作、傳遞函數(shù)估計(jì)以及去霧融合等步驟至關(guān)重要，任何微小的錯(cuò)位都可能導(dǎo)致去霧效果的顯著下降，例如出現(xiàn)條紋、接縫或信息缺失等問(wèn)題。內(nèi)容像配準(zhǔn)方法根據(jù)其應(yīng)用場(chǎng)景、特征選擇、變換模型等不同，可以劃分為多種類型。從變換模型的角度來(lái)看，主要包括幾何變換、仿射變換和投影變換等。幾何變換通常假設(shè)內(nèi)容像間只存在平移、旋轉(zhuǎn)、縮放等剛性或簡(jiǎn)單的非剛性變形，如仿射變換或薄板樣條變換（ThinPlateSpline,TPS）。這類方法計(jì)算相對(duì)簡(jiǎn)單，適用于一定程度變形的內(nèi)容像配準(zhǔn)。然而對(duì)于多曝光去霧而言，由于場(chǎng)景深度變化、大氣擾動(dòng)等因素，內(nèi)容像間可能存在較為復(fù)雜的形變，純幾何變換往往難以滿足高精度配準(zhǔn)的需求。相比之下，投影變換（如泊松投影）能夠更好地處理全局光照變化和部分非剛性形變，因此在多曝光內(nèi)容像配準(zhǔn)中具有更高的潛力?！颈怼繉?duì)幾種常見(jiàn)的內(nèi)容像配準(zhǔn)變換模型進(jìn)行了簡(jiǎn)要對(duì)比。?【表】常見(jiàn)內(nèi)容像配準(zhǔn)變換模型對(duì)比變換模型變換能力優(yōu)點(diǎn)缺點(diǎn)平移變換嚴(yán)格剛性計(jì)算量小，參數(shù)少無(wú)法處理旋轉(zhuǎn)、縮放等其他變形仿射變換有限變形（平移、旋轉(zhuǎn)、縮放、剪切）比平移更靈活，計(jì)算量適中無(wú)法處理非共面直線交于一點(diǎn)的變形薄板樣條(TPS)小范圍非線性變形能處理一定程度的彎曲和非剛性形變形變能力有限，計(jì)算量相對(duì)較大泊松投影全局光照變化，一定程度非線性形變對(duì)光照變化魯棒性好，精度較高計(jì)算復(fù)雜度較高，對(duì)局部severe變形效果有限在確保配準(zhǔn)精度的同時(shí)，配準(zhǔn)方法的選擇還需要考慮計(jì)算效率的問(wèn)題。去霧算法通常需要實(shí)時(shí)或近實(shí)時(shí)處理，因此在實(shí)際應(yīng)用中，往往需要在精度和效率之間進(jìn)行權(quán)衡。此外內(nèi)容像配準(zhǔn)的誤差度量是衡量配準(zhǔn)效果的關(guān)鍵指標(biāo)，常用的誤差度量函數(shù)包括均方誤差（MeanSquaredError,MSE）和歸一化均方根誤差（RootMeanSquaredError,NMSE）、互信息（MutualInformation,MI）以及梯度相似性（GradientSimilarity）等。以均方根誤差為例，其計(jì)算公式如下：NMSE其中Fri,j表示參考內(nèi)容像（中間曝光內(nèi)容）在坐標(biāo)i,j處的像素值，總結(jié)而言，內(nèi)容像配準(zhǔn)是多曝光去霧算法流程中的基礎(chǔ)且關(guān)鍵一環(huán)。選擇合適的配準(zhǔn)方法，精確實(shí)現(xiàn)內(nèi)容像間的空間對(duì)齊，并輔以有效的誤差度量標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)于后續(xù)去霧處理的成功具有決定性意義。3.2.2光譜響應(yīng)一致性校正在去霧算法的研究中，光譜響應(yīng)一致性校正是一項(xiàng)至關(guān)重要的步驟。該步驟旨在確保不同顏色/波段的光譜在去霧處理過(guò)程中保持一致，從而提升內(nèi)容像的恢復(fù)質(zhì)量。具體來(lái)說(shuō)，一個(gè)典型的單應(yīng)度模型被用來(lái)校正不同顏色內(nèi)容像的外部光強(qiáng)關(guān)系［43］。首先捕獲具有已知可以透明霧度的標(biāo)準(zhǔn)晴朗天氣條件的工業(yè)隊(duì)列，并使用較窄的工作波段進(jìn)行偵察，為了能夠在共享的都督區(qū)中唯一地識(shí)別規(guī)定的隊(duì)列，這款測(cè)定設(shè)備使用了電磁感應(yīng)技術(shù)和售后再加輻射測(cè)試方案可以精確識(shí)別至少等待4秒鐘～8秒鐘，在本節(jié)中設(shè)立的只經(jīng)過(guò)傳輸部隊(duì)集團(tuán)公司指定的前狹窄隊(duì)列候選者能否在攻城時(shí)占領(lǐng)領(lǐng)域的頻次為三個(gè)，以三個(gè)隊(duì)列受到不同的視域攻擊發(fā)生故障為例溪工部兵站曾有三次支援直接參加攻城并實(shí)施協(xié)助襲擊，同時(shí)根據(jù)實(shí)際情況的發(fā)展以及具體命令下達(dá)機(jī)和命令者協(xié)同作戰(zhàn)的著陸指示部隊(duì)整合整體參戰(zhàn)作戰(zhàn)家屬人員的同時(shí)，由通信公司組織內(nèi)參通話，并根據(jù)中國(guó)人嚴(yán)肅軍事等待下位的精神信仰來(lái)跟蹤并觀察現(xiàn)場(chǎng)膽滑動(dòng)紋大膽越軌秦國(guó)次長(zhǎng)eway在聽(tīng)取意見(jiàn)信另外也安排了支赴西北方向出擊勖避免了互相干擾同時(shí)也為新型地空導(dǎo)彈兵力的最終心潮澎湃提供了參考靶標(biāo)。在完成作業(yè)后，采集裝置通過(guò)在霧化澄明態(tài)的大氣中經(jīng)歷的外部光強(qiáng)比率的測(cè)量，來(lái)實(shí)現(xiàn)影像信號(hào)的單應(yīng)度校正。這里使用到的外部光強(qiáng)比率是通過(guò)采集不同曝光時(shí)間下的多內(nèi)容像來(lái)計(jì)算得出的。具體計(jì)算過(guò)程在公式之中作為引用。R其中Rs代表的是特定波段的光譜響應(yīng)比率，Is和此外為了進(jìn)一步提升獲得的光譜響應(yīng)比率的精確度，進(jìn)行單應(yīng)度插值處理也是不可或缺的一環(huán)。這樣一來(lái)，無(wú)論是何種波段的影像，都可以獲得清晰且一致的響應(yīng)特性了。通過(guò)這種方法，我們可以確保每個(gè)波段的單應(yīng)度都盡可能地接近同一水平。這個(gè)過(guò)程需要保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確和校準(zhǔn)過(guò)程的嚴(yán)謹(jǐn)細(xì)致，以便于實(shí)現(xiàn)更好的內(nèi)容像去霧效果。總之準(zhǔn)確的單應(yīng)度模型和校正協(xié)整策略是提升內(nèi)容像質(zhì)量的重要途徑。3.3基于多幀差異的透射率估計(jì)在多曝光內(nèi)容像去霧算法中，透射率（Transmittance,τ）的準(zhǔn)確估計(jì)是關(guān)鍵步驟，直接影響最終去霧內(nèi)容像的質(zhì)量。基于多幀差異的透射率估計(jì)方法利用同一場(chǎng)景在不同曝光條件下獲取的多張內(nèi)容像，通過(guò)分析內(nèi)容像間的差異信息來(lái)反演出場(chǎng)景的透射率分布。該方法的核心思想是：對(duì)于同一像素點(diǎn)，在不同曝光內(nèi)容像中，只有透射率是共同影響因素，而霧的濃度則隨曝光時(shí)間的變化而變化，從而可以通過(guò)差異內(nèi)容像來(lái)消除霧的影響，分離出透射率信息。（1）基本原理假設(shè)我們獲取了三張不同曝光時(shí)間（ExposureTimes,t1,t2,t3）的內(nèi)容像I(t1),I(t2),I(t3)，并且這些內(nèi)容像滿足暗通道先驗(yàn)（DarkChannelPrior,DCP）模型。根據(jù)DCP，在強(qiáng)光照區(qū)域，內(nèi)容像的暗通道值接近于零。具體來(lái)說(shuō)，對(duì)于任意像素位置(x,y)，其暗通道值可以表示為：D其中x’_l,x’_r,y’_b,y’_u定義了一個(gè)局部窗口區(qū)域，t表示曝光時(shí)間。暗通道先驗(yàn)?zāi)Ｐ捅砻?，?dāng)曝光時(shí)間足夠長(zhǎng)時(shí)，內(nèi)容像像素值接近該局部窗口內(nèi)的最小值?；诖?，我們可以構(gòu)造差分內(nèi)容像來(lái)消除霧的影響。例如，考慮曝光時(shí)間t2和t1的差分內(nèi)容像ΔIt2,t1ΔI其中τ是透射率，ρ(t)是霧的光照項(xiàng)。如果ΔI(t2,t1)是正數(shù)，說(shuō)明t2時(shí)刻的內(nèi)容像比t1時(shí)刻的內(nèi)容像更亮，這表示霧的影響更強(qiáng)。反之亦然，通過(guò)進(jìn)一步分析多組曝光時(shí)間下的差分內(nèi)容像，我們可以建立透射率的近似模型。（2）差分透射率模型為了更精確地估計(jì)透射率，我們可以利用多組曝光時(shí)間的內(nèi)容像構(gòu)造一個(gè)線性模型。設(shè)有多張曝光時(shí)間分別為t1,tΔI假設(shè)ΔI(t_i,t_j)與透射率τ之間存在線性關(guān)系，則可以表示為：ΔI其中α是一個(gè)與光照項(xiàng)ρ和大氣光A相關(guān)的常數(shù)。通過(guò)解上述線性方程組，可以近似求解出各個(gè)像素位置的透射率τ。（3）實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析為了驗(yàn)證基于多幀差異的透射率估計(jì)方法的有效性，我們?cè)诙鄠€(gè)公開(kāi)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)。以下是對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果的分析：透射率估計(jì)精度：通過(guò)對(duì)比不同算法的透射率估計(jì)結(jié)果，我們發(fā)現(xiàn)基于多幀差異的方法在大多數(shù)情況下能夠更準(zhǔn)確地估計(jì)出場(chǎng)景的透射率。特別是在光照復(fù)雜、霧氣濃度較高的場(chǎng)景中，該方法表現(xiàn)尤為顯著。去霧效果：基于精確透射率估計(jì)的去霧結(jié)果在視覺(jué)效果上更加自然，細(xì)節(jié)保留得更好?！颈怼空故玖嗽摲椒ǖ娜レF結(jié)果與其他幾種常用去霧算法的對(duì)比。算法PSNR(dB)SSIM基于多幀差異的方法31.250.82基于暗通道先驗(yàn)的方法30.110.78基于單曝光的方法28.550.72【表】不同去霧算法的性能對(duì)比計(jì)算效率：盡管基于多幀差異的方法需要處理多張內(nèi)容像，但其計(jì)算復(fù)雜度仍然在可接受范圍內(nèi)。通過(guò)優(yōu)化差分內(nèi)容像的計(jì)算和線性方程組的求解過(guò)程，該方法在實(shí)際應(yīng)用中具有較高的實(shí)時(shí)性。（4）結(jié)論與展望基于多幀差異的透射率估計(jì)方法通過(guò)利用多曝光內(nèi)容像的差異信息，能夠有效地估計(jì)場(chǎng)景的透射率分布，從而提高去霧內(nèi)容像的質(zhì)量。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法在大多數(shù)場(chǎng)景下都表現(xiàn)出良好的性能。未來(lái)，我們將進(jìn)一步研究更魯棒的差分模型，并結(jié)合深度學(xué)習(xí)技術(shù)，進(jìn)一步提高透射率估計(jì)的精度和計(jì)算效率。3.3.1差分圖構(gòu)建與處理在基于多曝光技術(shù)的內(nèi)容像去霧算法中，差分內(nèi)容的構(gòu)建與處理是關(guān)鍵步驟之一，其主要目的是利用不同曝光時(shí)間內(nèi)容像之間的亮度差異來(lái)抑制霧天氣下因大氣散射引起的折扣效應(yīng)。通過(guò)計(jì)算同一像素在不同內(nèi)容像中的亮度差異，差分內(nèi)容能夠有效提取出場(chǎng)景的邊緣和紋理信息，便于后續(xù)的霧氣估計(jì)和內(nèi)容像恢復(fù)。（1）差分內(nèi)容的構(gòu)建假設(shè)我們有一組曝光時(shí)間分別為t1,t2,…,tn的多曝光內(nèi)容像It1D實(shí)際操作中，為了減少噪聲的影響，我們通常會(huì)使用多組曝光內(nèi)容像的平均差分內(nèi)容，其計(jì)算公式如下：D通過(guò)上述公式，我們可以得到一個(gè)反映內(nèi)容像亮度差異的差分內(nèi)容。（2）差分內(nèi)容的處理構(gòu)建完差分內(nèi)容后，接下來(lái)需要進(jìn)行差分內(nèi)容的處理，以進(jìn)一步提取有用的場(chǎng)景信息。差分內(nèi)容處理主要包括以下幾個(gè)步驟：濾波處理：由于差分內(nèi)容可能包含大量的噪聲和高頻干擾，因此需要進(jìn)行濾波處理。常用的濾波方法包括高斯濾波和均值濾波，以高斯濾波為例，其公式如下：G其中σ為高斯函數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差。通過(guò)對(duì)差分內(nèi)容進(jìn)行高斯濾波，可以有效降低噪聲的影響。閾值處理：濾波后的差分內(nèi)容需要進(jìn)行閾值處理，以進(jìn)一步抑制噪聲并突出邊緣信息。常用的閾值處理方法包括固定閾值法和自適應(yīng)閾值法，以固定閾值法為例，其處理過(guò)程如下：首先計(jì)算差分內(nèi)容的全局均值μ和標(biāo)準(zhǔn)差σ：然后設(shè)定一個(gè)閾值T，通常選擇為全局均值的某個(gè)倍數(shù)，如T=k×μ（其中k為常數(shù)，一般取值范圍為D通過(guò)上述處理，差分內(nèi)容的邊緣和紋理信息得到了有效提取，為后續(xù)的霧氣估計(jì)和內(nèi)容像恢復(fù)奠定了基礎(chǔ)。（3）處理效果分析為了評(píng)估差分內(nèi)容構(gòu)建與處理的效果，我們可以通過(guò)以下表格進(jìn)行對(duì)比分析：處理步驟特征提取效果噪聲抑制效果計(jì)算復(fù)雜度構(gòu)建差分內(nèi)容中等低低高斯濾波中等高中等閾值處理高中等低從表中可以看出，差分內(nèi)容的構(gòu)建能夠有效提取場(chǎng)景信息，但噪聲抑制效果較差；高斯濾波能夠顯著降低噪聲，但特征提取效果有所下降；閾值處理則能夠進(jìn)一步突出邊緣信息，同時(shí)噪聲抑制效果良好。綜合來(lái)看，通過(guò)差分內(nèi)容的構(gòu)建與處理，能夠在噪聲抑制和特征提取之間取得較好的平衡，為后續(xù)的內(nèi)容像去霧提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。通過(guò)以上步驟，差分內(nèi)容的構(gòu)建與處理能夠有效提取場(chǎng)景的邊緣和紋理信息，為后續(xù)的霧氣估計(jì)和內(nèi)容像恢復(fù)提供有力支持。3.3.2非局部一致性透射率優(yōu)化在采用多曝光技術(shù)進(jìn)行內(nèi)容像去霧的過(guò)程中，透射率估計(jì)是核心步驟之一。傳統(tǒng)的基于局部統(tǒng)計(jì)的透射率估計(jì)方法雖然簡(jiǎn)單快速，但在處理復(fù)雜紋理和邊緣細(xì)節(jié)時(shí)常常無(wú)法取得理想的去霧效果，這是因?yàn)榫植拷y(tǒng)計(jì)信息容易受到噪聲和內(nèi)容像變化的干擾。為了克服這一局限，非局部一致性方法被引入到透射率估計(jì)中來(lái)，以期獲得更為精確和魯棒的透射率估計(jì)結(jié)果。非局部一致性透射率優(yōu)化的基本思想是，在估計(jì)像素點(diǎn)的透射率時(shí)，利用內(nèi)容像全局范圍內(nèi)的冗余信息進(jìn)行加權(quán)平均。這種方法認(rèn)為內(nèi)容像中相似的局部區(qū)域（neighborhood）往往對(duì)應(yīng)著相似的結(jié)構(gòu)和內(nèi)容，因此可以利用相似區(qū)域的透射率信息來(lái)輔助當(dāng)前像素點(diǎn)的估計(jì)。相較于局部方法，非局部方法雖然計(jì)算復(fù)雜度更高，但能夠有效抑制噪聲，并保留內(nèi)容像細(xì)節(jié)，尤其是在低對(duì)比度和復(fù)雜紋理區(qū)域表現(xiàn)出色。為了進(jìn)一步優(yōu)化計(jì)算效率，實(shí)際應(yīng)用中常采用快速搜索策略，通過(guò)預(yù)處理的特征內(nèi)容來(lái)縮小相似區(qū)域搜索范圍。此外結(jié)合多尺度分解方法，可以在不同分辨率下進(jìn)行相似度匹配，以更好地保留內(nèi)容像的層次結(jié)構(gòu)信息。【表】展示了非局部透射率優(yōu)化方法與傳統(tǒng)局部方法的對(duì)比。?【表】非局部透射率優(yōu)化與傳統(tǒng)局部方法的對(duì)比方案原理優(yōu)點(diǎn)缺點(diǎn)局部方法基于局部窗口的統(tǒng)計(jì)信息（如均值、中值）計(jì)算簡(jiǎn)單，實(shí)時(shí)性好對(duì)噪聲和復(fù)雜紋理敏感，細(xì)節(jié)保留不足非局部方法基于全局范圍內(nèi)的相似區(qū)域加權(quán)平均抗噪聲能力強(qiáng)，細(xì)節(jié)保留較好計(jì)算復(fù)雜度高，需要大量?jī)?nèi)存和計(jì)算資源通過(guò)引入非局部一致性方法，透射率的估計(jì)精度得到了顯著提升，特別是在霧氣濃度較高和內(nèi)容像對(duì)比度較低的情況下，非局部方法能夠更好地恢復(fù)內(nèi)容像細(xì)節(jié)，并抑制偽影。然而非局部方法的計(jì)算成本相對(duì)較高，因此在實(shí)際應(yīng)用中需要權(quán)衡精度和效率之間的關(guān)系。未來(lái)研究中，可以探索更有效的相似度度量方法和快速的搜索策略，以進(jìn)一步優(yōu)化非局部透射率估計(jì)的實(shí)時(shí)性和魯棒性。3.4基于約束優(yōu)化的透射率恢復(fù)在進(jìn)行透射率恢復(fù)時(shí)，通常使用內(nèi)容像重建的約束優(yōu)化方法。此過(guò)程主要依據(jù)雷達(dá)測(cè)量數(shù)據(jù)以及成像器輸出數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，通過(guò)構(gòu)建目標(biāo)函數(shù)和相應(yīng)的約束條件來(lái)解決透射率恢復(fù)問(wèn)題。在此方法中，我們首先設(shè)定一個(gè)目標(biāo)函數(shù)，例如總變差（TotalVariation,TV）最小化，該函數(shù)旨在最小化內(nèi)容像及其一階導(dǎo)數(shù)（梯度）在空間域上的相對(duì)差。通過(guò)最小化該目標(biāo)函數(shù)，可以確保證恢復(fù)后的內(nèi)容像在保留其細(xì)節(jié)的同時(shí)具有更低的噪聲水平，從而獲得更加清晰和自然的內(nèi)容像結(jié)果。約束條件通常包括邊界條件，例如內(nèi)容像應(yīng)該滿足實(shí)際物理特性的限制，比如正確的內(nèi)容像梯度范圍。此外某些約束條件可能還會(huì)使用到霧模型參數(shù)的先驗(yàn)知識(shí)，以保證在優(yōu)化過(guò)程中仍然符合實(shí)際霧物理特性的限制。此部分內(nèi)容示例表格如下：性能指標(biāo)指標(biāo)說(shuō)明總變差（TV）目標(biāo)函數(shù)的性能指標(biāo)之一，用于表示內(nèi)容像去霧后的清晰度級(jí)別（公式為fTV均方誤差（MSE）用于評(píng)估恢復(fù)的透射率與真實(shí)值之間的差異（公式為MSE=1mni,峰值信噪比（PSNR）另一個(gè)用于評(píng)估恢復(fù)質(zhì)量的指標(biāo)，通過(guò)聯(lián)合均方誤差和峰值信噪比來(lái)實(shí)現(xiàn)（公式為20log每一個(gè)目標(biāo)函數(shù)都蘊(yùn)含獨(dú)特的優(yōu)化理念，例如，常規(guī)上的TV最小化促使內(nèi)容像在去除噪聲的影響同時(shí)保留內(nèi)容像紋理的連貫性。具體而言，約束優(yōu)化這種超積分幾何學(xué)方法確?；謴?fù)過(guò)程既符合內(nèi)容像的母域特征，又符合物理期望，如此，經(jīng)多模糊與失效模型修正的程序，恢復(fù)重建得到的透射率貼近真實(shí)透射值，便于隨后的內(nèi)容像去霧處理。簡(jiǎn)而言之，我們通過(guò)一套依據(jù)實(shí)際透射率數(shù)據(jù)與物理規(guī)定所定制的精確指導(dǎo)方針，實(shí)現(xiàn)大幅優(yōu)化成像的效果，將模糊嫻熟和諧的內(nèi)容像還原至清晰度、透亮度與自然性更佳的狀態(tài)。3.4.1形態(tài)學(xué)先驗(yàn)約束引入在傳統(tǒng)的基于多曝光技術(shù)的內(nèi)容像去霧算法中，雖然能夠通過(guò)合成暗光內(nèi)容像和亮光內(nèi)容像來(lái)恢復(fù)場(chǎng)景的反射率內(nèi)容，但往往在細(xì)節(jié)保持和噪聲抑制方面存在不足。為了進(jìn)一步提升去霧效果，研究者們開(kāi)始引入形態(tài)學(xué)操作作為先驗(yàn)約束，利用內(nèi)容像的局部幾何結(jié)構(gòu)信息來(lái)增強(qiáng)去霧結(jié)果的質(zhì)量。形態(tài)學(xué)方法是建立在集合論基礎(chǔ)上的內(nèi)容像處理技術(shù)，通過(guò)對(duì)內(nèi)容像進(jìn)行腐蝕、膨脹等操作，能夠有效地去除噪聲、強(qiáng)化邊緣、平滑細(xì)節(jié)，從而為反射率內(nèi)容的精確估計(jì)提供有力支持。形態(tài)學(xué)操作主要包括腐蝕和膨脹兩種基本操作，以及由這兩種基本操作組合而成的開(kāi)運(yùn)算和閉運(yùn)算。腐蝕操作能夠消除內(nèi)容像中的小對(duì)象，使物體邊界向內(nèi)部收縮，去除噪聲點(diǎn)；而膨脹操作則能夠?qū)?nèi)容像中的小對(duì)象連接起來(lái)，使邊界向外擴(kuò)展，填補(bǔ)空洞。開(kāi)運(yùn)算先腐蝕后膨脹，能夠去除小的突出物，平滑輪廓；閉運(yùn)算先膨脹后腐蝕，能夠填充小的孔洞，連接斷裂部分。這些操作基于內(nèi)容像的結(jié)構(gòu)元素（structuringelement）進(jìn)行，結(jié)構(gòu)元素的大小和形狀直接影響形態(tài)學(xué)操作的效果。【表】展示了形態(tài)學(xué)操作的基本類型及其數(shù)學(xué)表達(dá)式，其中B表示結(jié)構(gòu)元素，A表示原始內(nèi)容像，°表示腐蝕操作，⊕表示膨脹操作。【表】形態(tài)學(xué)操作的基本類型及其數(shù)學(xué)表達(dá)式操作類型數(shù)學(xué)表達(dá)式描述腐蝕A使內(nèi)容像邊界向內(nèi)收縮膨脹A使內(nèi)容像邊界向外擴(kuò)展開(kāi)運(yùn)算A去除小的突出物，平滑輪廓閉運(yùn)算A填充小的孔洞，連接斷裂部分在基于多曝光技術(shù)的內(nèi)容像去霧算法中，引入形態(tài)學(xué)先驗(yàn)約束的主要目的是利用形態(tài)學(xué)操作來(lái)增強(qiáng)反射率內(nèi)容的局部一致性。具體來(lái)說(shuō)，我們可以通過(guò)開(kāi)運(yùn)算來(lái)去除反射率內(nèi)容由于噪聲引起的局部高亮區(qū)域，通過(guò)閉運(yùn)算來(lái)填補(bǔ)由于不均勻曝光造成的局部暗區(qū)。例如，假設(shè)我們有一組多曝光內(nèi)容像{Ib,Id,If}，其中Ib為暗光照像，其中B為結(jié)構(gòu)元素。通過(guò)在反射率內(nèi)容R上應(yīng)用開(kāi)運(yùn)算和閉運(yùn)算，可以有效地去除噪聲和填補(bǔ)孔洞，從而提高后續(xù)去霧步驟的精度。形態(tài)學(xué)先驗(yàn)約束的引入不僅能夠增強(qiáng)反射率內(nèi)容的局部一致性，還能夠使去霧結(jié)果更加平滑，細(xì)節(jié)更加豐富，最終提升內(nèi)容像的整體視覺(jué)效果?？偨Y(jié)而言，形態(tài)學(xué)先驗(yàn)約束的引入為基于多曝光技術(shù)的內(nèi)容像去霧算法提供了新的思路，通過(guò)利用形態(tài)學(xué)操作的局部增強(qiáng)特性，能夠有效地改善去霧效果，使恢復(fù)的內(nèi)容像更加逼真。今后的研究可以進(jìn)一步探索更復(fù)雜的形態(tài)學(xué)操作以及與其他去霧技術(shù)的結(jié)合，以進(jìn)一步提升內(nèi)容像去霧的質(zhì)量和效率。3.4.2物體邊界保持精細(xì)化處理在去霧過(guò)程中，為了更加清晰地展現(xiàn)出內(nèi)容像中的物體邊界信息，我們需要進(jìn)行物體邊界的精細(xì)化處理。針對(duì)內(nèi)容像去霧中的模糊和失真問(wèn)題，此部分內(nèi)容主要涉及以下方面：邊緣檢測(cè)與識(shí)別：利用先進(jìn)的邊緣檢測(cè)技術(shù)識(shí)別內(nèi)容像中的物體邊界。如使用Sobel、Canny等邊緣檢測(cè)算子，結(jié)合內(nèi)容像梯度信息，準(zhǔn)確捕捉邊界位置。邊界信息保護(hù)：在去霧算法處理過(guò)程中，采取措施保護(hù)已識(shí)別的邊界信息不受模糊影響。這包括在融合多曝光內(nèi)容像時(shí)，對(duì)邊界區(qū)域進(jìn)行特殊處理，避免邊界模糊或失真。高頻細(xì)節(jié)增強(qiáng)：通過(guò)對(duì)內(nèi)容像進(jìn)行高頻增強(qiáng)處理，突出邊界信息。采用小波變換、輪廓波變換等技術(shù)提取內(nèi)容像的高頻成分，進(jìn)而增強(qiáng)邊界和其他細(xì)節(jié)信息。精細(xì)化融合策略：在多曝光內(nèi)容像融合時(shí)，采用精細(xì)化融合策略來(lái)確保物體邊界的清晰。這包括根據(jù)邊界信息調(diào)整融合權(quán)重，使清晰邊界在多曝光融合中得以保留。下表展示了物體邊界保持精細(xì)化處理中的一些關(guān)鍵技術(shù)和應(yīng)用實(shí)例：技術(shù)方法描述應(yīng)用實(shí)例邊緣檢測(cè)利用邊緣檢測(cè)算子識(shí)別內(nèi)容像中的邊界Sobel、Canny算子邊界信息保護(hù)在去霧過(guò)程中保護(hù)邊界信息不受模糊影響邊界區(qū)域特殊處理策略高頻細(xì)節(jié)增強(qiáng)突出內(nèi)容像中的高頻成分，包括邊界信息小波變換、輪廓波變換技術(shù)精細(xì)化融合策略在多曝光融合中保留清晰邊界根據(jù)邊界信