第[42]。不符合暗通道先驗的天空區(qū)域，在按照傳統(tǒng)的暗通道算法對透射率進行估計時，會出現(xiàn)偏差，使估計值小于真實的透射率，最終導致復原效果不好，出現(xiàn)顏色失真模糊的現(xiàn)象。若將天空區(qū)域分割出來，對滿足暗通道先驗的非天空區(qū)域和不滿足暗通道先驗的天空區(qū)域分別優(yōu)化處理，就能解決上述問題。所以本文提出了一種基于區(qū)域生長的天空分割算法。區(qū)域生長是指按照規(guī)定的生長準則將一個像素或一個子區(qū)域逐步聚合成一個完整區(qū)域的過程。為了將天空區(qū)域分割出來，要先在圖像上選擇一個生長種子點，然后依據(jù)規(guī)定的生長準則，將與種子點一定領(lǐng)域內(nèi)符合相似性判據(jù)的像素合并成一個種子群以準備下一階段的生長，這樣不斷的進行循環(huán)生長直到滿足生長條件為止，從而完成了將天空連通區(qū)域分割出來的目的。算法流程圖如圖1.6所示。圖1.6區(qū)域生長法算法流程圖此算法的重點步驟是要確定生長種子點、規(guī)定生長規(guī)則和確定生長停止條件。通過觀察大量無人機拍攝的含有天空區(qū)域的圖像發(fā)現(xiàn)，天空區(qū)域位置一般在整幅圖像的上方，且像素值大而光滑?；诖颂攸c，本文的天空分割具體步驟如下：（1）將帶霧的RGB圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖；（2）設(shè)置生長點位置：x坐標為原圖寬度的一半，y坐標為10；設(shè)置生長的閾值條件：30；從生長點出發(fā)，分別對八個方向上的點進行生長，在閾值范圍內(nèi)則生長，否則不生長，直至遍歷所有像素點。圖1.7為天空分割的結(jié)果。（a）（b）（c）（d）（e）（f）圖1.7天空分割效果圖（（a）（c）（d）為分割前的圖像，（b）（d）（f）為分割后的圖像）1.2.2透射率優(yōu)化由式（1.14）可知，暗通道去霧算法在處理天空區(qū)域的過程中存在透射率估算的偏差，使估計的透射率要小于實際的透射率，且天空區(qū)域一般偏白色，雖然三個顏色通道的像素值差異不大，但當除以很小的t后，各顏色通道值的差異值被放大幾倍乃至數(shù)十倍，最終使天空區(qū)域出現(xiàn)各種顏色的斑塊，即所謂的顏色失真。如圖1.8所示。（a）（b）圖1.8暗通道去霧前后對比圖（（a）為去霧前的圖像，（b）為去霧后的圖像）復原圖像出現(xiàn)顏色失真的根本原因是天空區(qū)域不滿足暗通道先驗，導致透射率估計值偏小，所以本文提出一種整體式補償方法來優(yōu)化天空區(qū)域的透射率。從近景到遠景的過程中，隨著物體與成像裝置距離的增加，透射率的值是不斷減小的，所以在天空區(qū)域的透射率也存在一個變化的過程，對天空透射率的補償不能機械式的增加一個定值。由式（2.12）分析可知，在原暗通道算法中透射率估計值越小，景深越大，JCx與t（1.15）式中，t'x為補償后的透射率，tx為導向濾波后的透射率；maxtx圖1.9為透射率補償?shù)暮瘮?shù)圖。圖1.9天空區(qū)域透射率補償函數(shù)圖圖1.10為天空區(qū)域透射率補償前后的對比圖。（a）（b）（c）（d）圖1.10天空區(qū)域透射率補償前后對比圖（（a）（c）為補償前，（b）（d）為補償后）1.2.3實驗結(jié)果對比改進的暗通道去霧算法流程圖如圖1.11所示：圖1.11改進后算法流程圖將原圖像與暗通道先驗算法改進前后的去霧圖像進行比較，如圖1.12所示。實驗硬件環(huán)境參數(shù)：實驗環(huán)境：VisualStudio(2015)，運行環(huán)境：64位的win10系統(tǒng)，InterCorei5-1021U.（a）原圖像（b）暗通道去霧（c）改進暗通道去霧圖1.12去霧結(jié)果比較從去霧結(jié)果看出，暗通道去霧后的圖像天空區(qū)域失真嚴重，出現(xiàn)了很多藍