基于超像素的霧霾圖像顯著度檢測(cè)：算法優(yōu)化與應(yīng)用探索一、引言1.1研究背景與意義在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域，圖像顯著度檢測(cè)旨在識(shí)別圖像中吸引人類注意力的區(qū)域，這些區(qū)域通常包含關(guān)鍵信息，對(duì)后續(xù)的圖像分析任務(wù)如目標(biāo)識(shí)別、圖像分割和場(chǎng)景理解等起著至關(guān)重要的作用。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，顯著度檢測(cè)在安防監(jiān)控、自動(dòng)駕駛、圖像編輯以及醫(yī)學(xué)影像分析等眾多領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用，成為了計(jì)算機(jī)視覺(jué)研究中的熱點(diǎn)之一。霧霾天氣的頻繁出現(xiàn)，給圖像采集帶來(lái)了極大的困擾。霧霾會(huì)導(dǎo)致圖像對(duì)比度降低、顏色失真、細(xì)節(jié)模糊，嚴(yán)重影響圖像的質(zhì)量和信息的有效表達(dá)，這使得傳統(tǒng)的顯著度檢測(cè)方法在霧霾圖像上的性能大幅下降。在安防監(jiān)控中，霧霾可能使關(guān)鍵目標(biāo)的顯著特征被掩蓋，導(dǎo)致目標(biāo)檢測(cè)和識(shí)別的準(zhǔn)確率降低，無(wú)法及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在的安全威脅；在自動(dòng)駕駛場(chǎng)景下，霧霾圖像中的道路標(biāo)識(shí)、行人、車輛等目標(biāo)的顯著度降低，增加了自動(dòng)駕駛系統(tǒng)誤判和失控的風(fēng)險(xiǎn)，對(duì)行車安全構(gòu)成嚴(yán)重挑戰(zhàn)。因此，研究針對(duì)霧霾圖像的顯著度檢測(cè)方法具有重要的現(xiàn)實(shí)意義，它能夠有效提升在霧霾環(huán)境下計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)的性能，增強(qiáng)其對(duì)復(fù)雜環(huán)境的適應(yīng)性和魯棒性。超像素技術(shù)作為圖像處理領(lǐng)域的一項(xiàng)重要技術(shù)，近年來(lái)受到了廣泛關(guān)注。它將圖像分割成具有相似特征的像素集合，這些集合被稱為超像素。超像素的引入具有多方面的優(yōu)勢(shì)。在計(jì)算效率上，由于超像素將多個(gè)像素合并為一個(gè)處理單元，大大減少了后續(xù)處理的計(jì)算量，使得算法能夠在更短的時(shí)間內(nèi)完成任務(wù)。在特征表達(dá)方面，超像素能夠保留圖像的局部結(jié)構(gòu)和紋理信息，相較于單個(gè)像素，它能夠提供更豐富、更具代表性的特征，有助于提高圖像分析的準(zhǔn)確性。在霧霾圖像顯著度檢測(cè)中引入超像素技術(shù)，能夠利用超像素對(duì)圖像進(jìn)行初步的結(jié)構(gòu)化處理，為后續(xù)的顯著度計(jì)算提供更有效的數(shù)據(jù)表示。通過(guò)超像素分割，可以將霧霾圖像中受霧霾影響程度相似的區(qū)域劃分為同一超像素，從而更好地捕捉圖像中的局部特征和變化規(guī)律，進(jìn)而提高顯著度檢測(cè)的精度和魯棒性。本研究聚焦于基于超像素的霧霾圖像顯著度檢測(cè)，旨在探索一種能夠有效應(yīng)對(duì)霧霾圖像特性的顯著度檢測(cè)方法。通過(guò)深入研究超像素技術(shù)在霧霾圖像中的應(yīng)用，結(jié)合圖像的多種特征，構(gòu)建準(zhǔn)確、高效的顯著度檢測(cè)模型。這不僅有助于解決霧霾環(huán)境下圖像顯著度檢測(cè)面臨的挑戰(zhàn)，提升計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)在復(fù)雜天氣條件下的性能，還能為相關(guān)領(lǐng)域的實(shí)際應(yīng)用提供更可靠的技術(shù)支持，具有重要的理論意義和實(shí)用價(jià)值。1.2國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀1.2.1顯著度檢測(cè)研究現(xiàn)狀顯著度檢測(cè)的研究由來(lái)已久，早期的顯著度檢測(cè)方法主要基于底層視覺(jué)特征，如顏色、亮度、紋理等。Itti等人提出的經(jīng)典的Itti模型，該模型模擬人類視覺(jué)系統(tǒng)的早期特征提取過(guò)程，通過(guò)多尺度的高斯金字塔對(duì)圖像進(jìn)行處理，計(jì)算顏色、亮度和方向等特征的對(duì)比度，從而得到圖像的顯著度圖。雖然該模型在簡(jiǎn)單場(chǎng)景下能夠取得一定的效果，但它對(duì)復(fù)雜場(chǎng)景的適應(yīng)性較差，容易受到背景干擾，且計(jì)算復(fù)雜度較高。隨著研究的深入，基于區(qū)域的顯著度檢測(cè)方法逐漸成為主流。這類方法將圖像劃分為不同的區(qū)域，通過(guò)分析區(qū)域之間的特征差異來(lái)計(jì)算顯著度。Achanta等人提出的基于頻域分析的顯著性檢測(cè)方法，通過(guò)計(jì)算圖像的傅里葉變換，將圖像從空間域轉(zhuǎn)換到頻域，利用頻域中的低頻分量來(lái)表示圖像的背景，高頻分量表示前景，從而提取出顯著區(qū)域。該方法在處理自然圖像時(shí)表現(xiàn)出較好的性能，能夠快速準(zhǔn)確地檢測(cè)出顯著目標(biāo)。但是，它對(duì)于一些具有復(fù)雜背景或目標(biāo)與背景特征相似的圖像，檢測(cè)效果仍有待提高。近年來(lái)，深度學(xué)習(xí)技術(shù)在顯著度檢測(cè)領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用?；诰矸e神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的顯著度檢測(cè)方法通過(guò)構(gòu)建深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，自動(dòng)學(xué)習(xí)圖像的高級(jí)語(yǔ)義特征，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)顯著區(qū)域的準(zhǔn)確檢測(cè)。Li等人提出的DSS網(wǎng)絡(luò)，采用全卷積網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，結(jié)合多尺度特征融合和跳躍連接，有效地利用了圖像不同層次的特征信息，提高了顯著度檢測(cè)的精度。然而，深度學(xué)習(xí)方法通常需要大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，數(shù)據(jù)的獲取和標(biāo)注成本較高，且模型的泛化能力在一定程度上受到訓(xùn)練數(shù)據(jù)的限制。1.2.2超像素生成研究現(xiàn)狀超像素生成是圖像分割領(lǐng)域的重要研究?jī)?nèi)容，旨在將圖像分割成具有相似特征的像素集合。目前，常見(jiàn)的超像素生成算法主要包括基于圖論的方法、基于聚類的方法和基于深度學(xué)習(xí)的方法?；趫D論的方法將圖像看作一個(gè)圖，像素作為圖的節(jié)點(diǎn)，像素之間的相似性作為邊的權(quán)重，通過(guò)最小化圖的割集來(lái)實(shí)現(xiàn)超像素分割。Felzenszwalb等人提出的基于圖的快速分割算法，通過(guò)計(jì)算圖像中像素之間的相似性構(gòu)建圖，然后采用貪心策略對(duì)圖進(jìn)行分割，得到超像素。該算法計(jì)算效率高，能夠快速生成超像素，但對(duì)參數(shù)的選擇較為敏感，分割結(jié)果可能會(huì)出現(xiàn)過(guò)分割或欠分割的情況?；诰垲惖姆椒▌t是根據(jù)像素的特征將其劃分為不同的聚類，每個(gè)聚類即為一個(gè)超像素。最具代表性的是簡(jiǎn)單線性迭代聚類（SLIC）算法，該算法通過(guò)對(duì)圖像的顏色和空間位置信息進(jìn)行聚類，迭代生成超像素。SLIC算法簡(jiǎn)單高效，生成的超像素形狀規(guī)則、緊湊，在實(shí)際應(yīng)用中得到了廣泛使用。然而，它在處理紋理復(fù)雜的圖像時(shí)，可能會(huì)導(dǎo)致超像素邊界與實(shí)際物體邊界不一致。基于深度學(xué)習(xí)的超像素生成方法近年來(lái)也取得了一定的進(jìn)展。這些方法通過(guò)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，學(xué)習(xí)圖像的特征表示，從而實(shí)現(xiàn)超像素的自動(dòng)生成。Qi等人提出的基于全卷積網(wǎng)絡(luò)的超像素分割方法，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的強(qiáng)大學(xué)習(xí)能力，能夠生成更準(zhǔn)確、更符合語(yǔ)義的超像素。但深度學(xué)習(xí)方法需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和計(jì)算資源，模型的訓(xùn)練過(guò)程較為復(fù)雜。1.2.3霧霾圖像去霧研究現(xiàn)狀霧霾圖像去霧是提高圖像質(zhì)量的關(guān)鍵技術(shù)，其目的是從霧霾圖像中恢復(fù)出清晰的場(chǎng)景信息。早期的去霧方法主要基于圖像增強(qiáng)技術(shù)，如直方圖均衡化、Retinex算法等。這些方法通過(guò)對(duì)圖像的對(duì)比度、亮度等進(jìn)行調(diào)整，來(lái)增強(qiáng)圖像的視覺(jué)效果。但是，它們并沒(méi)有從根本上解決霧霾對(duì)圖像的退化問(wèn)題，處理后的圖像可能會(huì)出現(xiàn)顏色失真、細(xì)節(jié)丟失等問(wèn)題?；谖锢砟Ｐ偷娜レF方法成為研究的重點(diǎn)，這類方法基于大氣散射模型，通過(guò)估計(jì)模型中的參數(shù)，如介質(zhì)透射率和大氣光值，來(lái)恢復(fù)清晰圖像。He等人提出的暗通道先驗(yàn)（DCP）算法是該類方法的經(jīng)典代表，通過(guò)對(duì)大量無(wú)霧圖像的統(tǒng)計(jì)分析，發(fā)現(xiàn)除天空區(qū)域外，無(wú)霧圖像的暗通道（每個(gè)像素點(diǎn)RGB三個(gè)通道中最小值組成的通道）中大部分像素值趨近于零，利用這一先驗(yàn)知識(shí)估計(jì)介質(zhì)透射率，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)去霧。DCP算法在大多數(shù)場(chǎng)景下能夠取得較好的去霧效果，但在處理天空區(qū)域和強(qiáng)霧霾圖像時(shí)，容易出現(xiàn)顏色偏差和光暈現(xiàn)象。為了解決這些問(wèn)題，研究人員提出了各種改進(jìn)算法。Tarel等人提出的快速大氣散射模型（FastAtmosphericScatteringModel），通過(guò)簡(jiǎn)化大氣散射模型，提高了去霧的計(jì)算效率，能夠?qū)崿F(xiàn)實(shí)時(shí)去霧。然而，該方法對(duì)大氣光值的估計(jì)不夠準(zhǔn)確，可能會(huì)導(dǎo)致去霧后的圖像存在一定的噪聲。近年來(lái)，基于深度學(xué)習(xí)的去霧方法也得到了廣泛研究。這些方法通過(guò)構(gòu)建深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，直接學(xué)習(xí)霧霾圖像與清晰圖像之間的映射關(guān)系，從而實(shí)現(xiàn)去霧。Cai等人提出的DehazeNet網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)學(xué)習(xí)霧霾退化模型中的介質(zhì)透射率進(jìn)行去霧。但深度學(xué)習(xí)方法需要大量的有霧-無(wú)霧圖像對(duì)進(jìn)行訓(xùn)練，且對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的依賴性較強(qiáng)，在實(shí)際應(yīng)用中可能會(huì)受到數(shù)據(jù)分布不一致的影響。1.2.4研究現(xiàn)狀總結(jié)與不足綜上所述，當(dāng)前顯著度檢測(cè)、超像素生成和去霧技術(shù)都取得了一定的研究成果，但在霧霾圖像顯著度檢測(cè)方面仍存在一些不足。在顯著度檢測(cè)方面，現(xiàn)有的方法在霧霾圖像這種復(fù)雜環(huán)境下，由于圖像特征的退化和噪聲的干擾，檢測(cè)精度和魯棒性有待提高。傳統(tǒng)的基于底層特征的方法難以有效提取霧霾圖像中的顯著信息，而基于深度學(xué)習(xí)的方法雖然在一定程度上提高了性能，但對(duì)霧霾圖像的適應(yīng)性仍需進(jìn)一步增強(qiáng)。在超像素生成方面，現(xiàn)有的超像素生成算法在霧霾圖像上的分割效果不夠理想。霧霾會(huì)導(dǎo)致圖像的顏色、紋理等特征發(fā)生變化，使得基于傳統(tǒng)特征的超像素生成算法難以準(zhǔn)確地劃分超像素，超像素的邊界可能與實(shí)際物體邊界不匹配，影響后續(xù)的顯著度計(jì)算。在去霧技術(shù)方面，雖然基于物理模型和深度學(xué)習(xí)的去霧方法都取得了一定的進(jìn)展，但仍存在一些問(wèn)題?；谖锢砟Ｐ偷姆椒▽?duì)先驗(yàn)知識(shí)的依賴較強(qiáng)，在復(fù)雜場(chǎng)景下，先驗(yàn)知識(shí)可能不適用，導(dǎo)致去霧效果不佳；基于深度學(xué)習(xí)的方法則面臨訓(xùn)練數(shù)據(jù)不足、模型泛化能力差等問(wèn)題，在實(shí)際應(yīng)用中難以應(yīng)對(duì)各種不同類型的霧霾圖像。此外，目前將超像素技術(shù)與霧霾圖像顯著度檢測(cè)相結(jié)合的研究還相對(duì)較少，如何充分利用超像素對(duì)霧霾圖像進(jìn)行有效的預(yù)處理，提高顯著度檢測(cè)的性能，仍是一個(gè)有待深入研究的問(wèn)題。因此，開(kāi)展基于超像素的霧霾圖像顯著度檢測(cè)研究具有重要的理論意義和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值，有望為解決上述問(wèn)題提供新的思路和方法。1.3研究?jī)?nèi)容與方法1.3.1研究?jī)?nèi)容本研究的核心內(nèi)容是基于超像素的霧霾圖像顯著度檢測(cè)方法，具體涵蓋以下幾個(gè)方面：超像素分割算法的改進(jìn)：針對(duì)霧霾圖像的特點(diǎn)，對(duì)現(xiàn)有的超像素分割算法進(jìn)行深入研究和改進(jìn)。傳統(tǒng)的超像素分割算法在霧霾圖像上，由于霧霾導(dǎo)致圖像特征的變化，容易出現(xiàn)分割不準(zhǔn)確、超像素邊界與物體實(shí)際邊界不一致等問(wèn)題。因此，本研究將分析霧霾對(duì)圖像顏色、紋理等特征的影響，結(jié)合圖像的局部和全局信息，提出一種適合霧霾圖像的超像素分割算法。例如，在簡(jiǎn)單線性迭代聚類（SLIC）算法的基礎(chǔ)上，引入霧霾圖像的先驗(yàn)知識(shí)，如霧霾濃度分布信息，對(duì)聚類過(guò)程進(jìn)行優(yōu)化，使生成的超像素能夠更好地適應(yīng)霧霾圖像的結(jié)構(gòu)和特征，為后續(xù)的顯著度檢測(cè)提供更準(zhǔn)確的基礎(chǔ)。結(jié)合超像素的顯著度特征提?。涸谕瓿沙袼胤指詈?，研究如何有效地提取超像素的顯著度特征。傳統(tǒng)的顯著度特征提取方法在霧霾圖像中可能無(wú)法準(zhǔn)確反映圖像的顯著信息。本研究將綜合考慮超像素的多種特征，如顏色特征、紋理特征、位置特征以及與周圍超像素的對(duì)比度特征等。通過(guò)對(duì)這些特征的融合和分析，構(gòu)建能夠準(zhǔn)確表征霧霾圖像中顯著區(qū)域的特征向量。例如，利用顏色直方圖來(lái)描述超像素的顏色分布特征，采用灰度共生矩陣提取超像素的紋理特征，通過(guò)計(jì)算超像素的中心位置和面積來(lái)獲取其位置和大小特征，從而全面地提取超像素的顯著度特征，提高顯著度檢測(cè)的準(zhǔn)確性?；诔袼氐娘@著度檢測(cè)模型構(gòu)建：基于提取的超像素顯著度特征，構(gòu)建基于超像素的霧霾圖像顯著度檢測(cè)模型。本研究將探索不同的機(jī)器學(xué)習(xí)方法和深度學(xué)習(xí)模型在顯著度檢測(cè)中的應(yīng)用。對(duì)于傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，如支持向量機(jī)（SVM）、隨機(jī)森林等，將通過(guò)對(duì)超像素特征向量的訓(xùn)練，建立分類模型，區(qū)分顯著超像素和非顯著超像素。在深度學(xué)習(xí)方面，考慮構(gòu)建基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的端到端顯著度檢測(cè)模型。通過(guò)設(shè)計(jì)合適的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，如多尺度卷積層、注意力機(jī)制模塊等，使模型能夠充分學(xué)習(xí)霧霾圖像中顯著區(qū)域的特征表示，實(shí)現(xiàn)對(duì)霧霾圖像顯著度的準(zhǔn)確檢測(cè)。同時(shí)，對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練和優(yōu)化，提高模型的泛化能力和魯棒性，以適應(yīng)不同場(chǎng)景下的霧霾圖像顯著度檢測(cè)需求。算法性能評(píng)估與優(yōu)化：為了驗(yàn)證所提出方法的有效性，將對(duì)基于超像素的霧霾圖像顯著度檢測(cè)算法進(jìn)行全面的性能評(píng)估。選擇合適的評(píng)價(jià)指標(biāo)，如準(zhǔn)確率、召回率、F1值、平均絕對(duì)誤差（MAE）等，從不同角度衡量算法在檢測(cè)顯著區(qū)域時(shí)的準(zhǔn)確性和可靠性。同時(shí)，使用多種霧霾圖像數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，包括公開(kāi)的霧霾圖像數(shù)據(jù)集和自行采集的實(shí)際霧霾圖像數(shù)據(jù)，以確保實(shí)驗(yàn)結(jié)果的客觀性和代表性。根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果，分析算法存在的問(wèn)題和不足之處，進(jìn)一步對(duì)算法進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)，如調(diào)整模型參數(shù)、改進(jìn)特征提取方法、優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)等，不斷提高算法的性能和效率。1.3.2研究方法在研究過(guò)程中，將綜合運(yùn)用多種研究方法，以確保研究的順利進(jìn)行和研究目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)：文獻(xiàn)研究法：全面收集和整理國(guó)內(nèi)外關(guān)于圖像顯著度檢測(cè)、超像素技術(shù)以及霧霾圖像去霧等相關(guān)領(lǐng)域的文獻(xiàn)資料。通過(guò)對(duì)這些文獻(xiàn)的深入研讀和分析，了解該領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀、發(fā)展趨勢(shì)以及存在的問(wèn)題和挑戰(zhàn)。掌握現(xiàn)有的各種方法和技術(shù)的原理、優(yōu)缺點(diǎn)，為后續(xù)的研究提供理論基礎(chǔ)和研究思路。例如，通過(guò)對(duì)顯著度檢測(cè)方法的文獻(xiàn)研究，了解不同方法在霧霾圖像上的性能表現(xiàn)，從而確定本研究的改進(jìn)方向；通過(guò)對(duì)超像素生成算法的文獻(xiàn)分析，選擇適合本研究的基礎(chǔ)算法，并為算法改進(jìn)提供參考。實(shí)驗(yàn)研究法：搭建實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，開(kāi)展大量的實(shí)驗(yàn)來(lái)驗(yàn)證所提出的方法和模型。實(shí)驗(yàn)研究主要包括以下幾個(gè)方面：數(shù)據(jù)集準(zhǔn)備：收集和整理多種類型的霧霾圖像數(shù)據(jù)集，包括公開(kāi)的數(shù)據(jù)集如RESIDE數(shù)據(jù)集、NJU2K數(shù)據(jù)集等，這些數(shù)據(jù)集包含了豐富的霧霾圖像樣本，且部分?jǐn)?shù)據(jù)集提供了對(duì)應(yīng)的清晰圖像和標(biāo)注信息，有助于算法的訓(xùn)練和評(píng)估。同時(shí)，自行采集一些實(shí)際場(chǎng)景中的霧霾圖像，以增加數(shù)據(jù)集的多樣性和真實(shí)性。對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理，如圖像的裁剪、歸一化、標(biāo)注等，使其符合實(shí)驗(yàn)要求。實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)：根據(jù)研究?jī)?nèi)容和目標(biāo)，設(shè)計(jì)合理的實(shí)驗(yàn)方案。設(shè)置不同的實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組，對(duì)比不同方法和模型在霧霾圖像顯著度檢測(cè)上的性能。例如，將本研究提出的基于超像素的顯著度檢測(cè)方法與傳統(tǒng)的顯著度檢測(cè)方法、未改進(jìn)的超像素分割算法相結(jié)合的方法進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)，分析不同方法在準(zhǔn)確率、召回率、F1值等評(píng)價(jià)指標(biāo)上的差異，從而驗(yàn)證本研究方法的優(yōu)越性。實(shí)驗(yàn)實(shí)施：按照實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)，使用編程語(yǔ)言如Python結(jié)合相關(guān)的圖像處理庫(kù)和深度學(xué)習(xí)框架，如OpenCV、PyTorch等，實(shí)現(xiàn)各種方法和模型，并在實(shí)驗(yàn)平臺(tái)上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。在實(shí)驗(yàn)過(guò)程中，嚴(yán)格控制實(shí)驗(yàn)條件，記錄實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)和結(jié)果，確保實(shí)驗(yàn)的可重復(fù)性和可靠性。結(jié)果分析：對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行深入分析，通過(guò)圖表、統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)等方式直觀地展示不同方法的性能表現(xiàn)。分析實(shí)驗(yàn)結(jié)果產(chǎn)生的原因，找出影響算法性能的因素，為算法的優(yōu)化和改進(jìn)提供依據(jù)。例如，通過(guò)對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果的分析，發(fā)現(xiàn)某一特征提取方法在霧霾圖像中效果不佳，從而對(duì)該方法進(jìn)行改進(jìn)或更換。對(duì)比分析法：將本研究提出的方法與其他相關(guān)方法進(jìn)行對(duì)比分析，包括傳統(tǒng)的顯著度檢測(cè)方法、現(xiàn)有的超像素生成算法以及其他針對(duì)霧霾圖像的處理方法等。從多個(gè)角度進(jìn)行對(duì)比，如算法的準(zhǔn)確性、魯棒性、計(jì)算效率、復(fù)雜度等。通過(guò)對(duì)比分析，明確本研究方法的優(yōu)勢(shì)和不足，進(jìn)一步優(yōu)化和完善研究方案。例如，在顯著度檢測(cè)準(zhǔn)確性方面，對(duì)比不同方法在相同數(shù)據(jù)集上的準(zhǔn)確率、召回率等指標(biāo)；在計(jì)算效率方面，比較不同方法的運(yùn)行時(shí)間和內(nèi)存消耗，從而全面評(píng)估本研究方法的性能，并與其他方法進(jìn)行優(yōu)劣比較?？鐚W(xué)科研究法：本研究涉及計(jì)算機(jī)視覺(jué)、圖像處理、機(jī)器學(xué)習(xí)等多個(gè)學(xué)科領(lǐng)域，將綜合運(yùn)用這些學(xué)科的理論和方法進(jìn)行研究。在超像素分割算法改進(jìn)中，借鑒圖像處理中的邊緣檢測(cè)、圖像增強(qiáng)等技術(shù)；在顯著度檢測(cè)模型構(gòu)建中，運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的理論和方法。通過(guò)跨學(xué)科研究，充分發(fā)揮不同學(xué)科的優(yōu)勢(shì)，解決基于超像素的霧霾圖像顯著度檢測(cè)中的復(fù)雜問(wèn)題，為研究提供更全面、更深入的解決方案。二、超像素生成算法分析2.1超像素定義與原理超像素是圖像處理領(lǐng)域中的一個(gè)重要概念，它是指將圖像中具有相似紋理、顏色、亮度等特征的相鄰像素進(jìn)行聚合，形成的具有一定視覺(jué)意義的不規(guī)則像素塊。超像素的提出旨在對(duì)圖像進(jìn)行初步的結(jié)構(gòu)化處理，將大量的像素點(diǎn)簡(jiǎn)化為數(shù)量較少的超像素，從而在保留圖像關(guān)鍵信息的同時(shí)，降低后續(xù)處理的復(fù)雜度。從原理上講，超像素的生成過(guò)程可以看作是一種聚類過(guò)程。以簡(jiǎn)單線性迭代聚類（SLIC）算法為例，該算法首先將彩色圖像轉(zhuǎn)換到CIE-Lab顏色空間，并結(jié)合像素的XY坐標(biāo)，將每個(gè)像素表示為一個(gè)5維特征向量{L,a,b,x,y}，其中L表示亮度，a和b表示顏色分量，x和y表示像素的空間坐標(biāo)。通過(guò)定義一個(gè)基于顏色距離和空間距離的度量標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)圖像中的像素進(jìn)行聚類。在初始化階段，根據(jù)預(yù)設(shè)的超像素?cái)?shù)量，在圖像中均勻地分布種子點(diǎn)，然后在每個(gè)種子點(diǎn)的周圍一定范圍內(nèi)，尋找與種子點(diǎn)距離最近的像素，并將其歸為同一類，形成初始的超像素。接著，通過(guò)不斷迭代，計(jì)算每個(gè)超像素內(nèi)所有像素的平均特征向量，更新聚類中心，重新分配像素，直到滿足收斂條件，最終得到緊湊且邊界貼合度較好的超像素。超像素之所以能夠降低圖像后處理的復(fù)雜度，主要基于以下幾個(gè)方面。在數(shù)據(jù)量上，超像素將多個(gè)像素合并為一個(gè)處理單元，大大減少了后續(xù)處理的數(shù)據(jù)量。例如，一幅包含數(shù)百萬(wàn)像素的圖像，經(jīng)過(guò)超像素分割后，可能只需要處理幾千個(gè)超像素，這使得計(jì)算資源的需求大幅降低，算法的運(yùn)行速度得到顯著提升。在特征表達(dá)方面，超像素包含了局部區(qū)域內(nèi)多個(gè)像素的綜合信息，能夠更好地代表圖像的局部結(jié)構(gòu)和紋理特征，相比于單個(gè)像素，超像素提供的特征更加豐富和穩(wěn)定，有助于提高后續(xù)圖像分析任務(wù)的準(zhǔn)確性。在顯著度檢測(cè)中，基于超像素進(jìn)行分析，可以避免對(duì)每個(gè)像素進(jìn)行單獨(dú)計(jì)算，而是通過(guò)分析超像素之間的特征差異來(lái)確定顯著區(qū)域，從而提高檢測(cè)效率和準(zhǔn)確性。2.2典型超像素生成算法2.2.1SLIC超像素生成算法簡(jiǎn)單線性迭代聚類（SLIC）算法是一種廣泛應(yīng)用的超像素生成算法，具有計(jì)算效率高、生成的超像素形狀規(guī)則等優(yōu)點(diǎn)。其核心步驟如下：初始化種子點(diǎn)：SLIC算法首先將彩色圖像轉(zhuǎn)換到CIE-Lab顏色空間，結(jié)合像素的XY坐標(biāo)，將每個(gè)像素表示為一個(gè)5維特征向量{L,a,b,x,y}，其中L代表亮度，a和b代表顏色分量，x和y代表像素的空間坐標(biāo)。假設(shè)要生成K個(gè)超像素，根據(jù)圖像的大小和預(yù)設(shè)的超像素?cái)?shù)量，計(jì)算出超像素的大致邊長(zhǎng)S=\sqrt{N/K}，其中N為圖像的總像素?cái)?shù)。在圖像中按照步長(zhǎng)S均勻地分布種子點(diǎn)，即每隔S個(gè)像素選取一個(gè)種子點(diǎn)，這些種子點(diǎn)將作為初始的聚類中心。為了避免種子點(diǎn)位于圖像的邊緣或噪聲區(qū)域，在每個(gè)種子點(diǎn)的3×3鄰域內(nèi)，選擇梯度最小的點(diǎn)作為最終的初始種子點(diǎn)。這是因?yàn)檫吘壓驮肼晠^(qū)域的梯度較大，選擇梯度小的點(diǎn)可以使種子點(diǎn)更穩(wěn)定，有助于后續(xù)聚類的準(zhǔn)確性。分配類標(biāo)簽：以每個(gè)種子點(diǎn)為中心，在其周圍2S×2S的矩形區(qū)域內(nèi)搜索像素。這個(gè)搜索范圍的設(shè)定是為了在保證能夠找到與種子點(diǎn)相似像素的同時(shí)，減少不必要的計(jì)算量，提高算法的效率。對(duì)于搜索到的每個(gè)像素，計(jì)算其與種子點(diǎn)在5維特征空間中的距離。距離度量公式為：D=\sqrt{d_{lab}^2+(\frac{m}{S}d_{xy})^2}其中，d_{lab}=\sqrt{(L_k-L_i)^2+(a_k-a_i)^2+(b_k-b_i)^2}表示顏色距離，d_{xy}=\sqrt{(X_k-X_i)^2+(Y_k-Y_i)^2}表示空間距離，m是一個(gè)平衡參數(shù)，用于調(diào)整顏色距離和空間距離的相對(duì)重要性。當(dāng)m較大時(shí)，空間鄰近性更重要，生成的超像素更緊湊，形狀更規(guī)則；當(dāng)m較小時(shí)，顏色相似性更重要，超像素更緊密地貼合圖像邊界，但形狀可能不太規(guī)則。在實(shí)際應(yīng)用中，m通常在[1,40]的范圍內(nèi)取值。每個(gè)像素被分配到距離其最近的種子點(diǎn)所屬的類別，即完成類標(biāo)簽的初步分配。迭代優(yōu)化：在完成類標(biāo)簽分配后，計(jì)算每個(gè)超像素內(nèi)所有像素的平均特征向量，得到新的聚類中心。然后，重新計(jì)算每個(gè)像素與新聚類中心的距離，并再次分配類標(biāo)簽。這個(gè)過(guò)程不斷迭代，直到聚類中心的變化小于某個(gè)閾值或者達(dá)到預(yù)設(shè)的迭代次數(shù)。在大多數(shù)情況下，經(jīng)過(guò)10次左右的迭代就能得到較為穩(wěn)定的超像素分割結(jié)果。在迭代過(guò)程中，可能會(huì)出現(xiàn)一些孤立的小區(qū)域，這些區(qū)域與周圍的超像素沒(méi)有連接，屬于異常情況。為了解決這個(gè)問(wèn)題，SLIC算法采用連通分量算法，根據(jù)4鄰域連通或8鄰域連通的規(guī)則，判斷這些小區(qū)域是否屬于孤立區(qū)域。如果是孤立區(qū)域且面積過(guò)小，則將其重新歸類到距離最近的超像素中，以保證超像素的完整性和連續(xù)性。2.2.2Graph-Based超像素生成算法Graph-Based超像素生成算法基于圖論的思想，將圖像看作一個(gè)圖，通過(guò)對(duì)圖的分割來(lái)生成超像素。其原理如下：在Graph-Based算法中，圖像被表示為一個(gè)加權(quán)無(wú)向圖G=(V,E)，其中V是圖的頂點(diǎn)集合，每個(gè)頂點(diǎn)對(duì)應(yīng)圖像中的一個(gè)像素；E是邊的集合，每條邊連接兩個(gè)相鄰的頂點(diǎn)，邊的權(quán)重表示兩個(gè)頂點(diǎn)（像素）之間的相似性。相似性的度量通?；谙袼氐念伾?、亮度、紋理等特征，例如，可以使用RGB顏色空間中的歐氏距離來(lái)衡量?jī)蓚€(gè)像素之間的顏色差異，距離越小，相似性越高，邊的權(quán)重也就越大。算法通過(guò)最小化圖的割集來(lái)實(shí)現(xiàn)圖像的分割。割集是圖中邊的一個(gè)子集，當(dāng)割集中的邊被移除后，圖會(huì)被分成兩個(gè)或多個(gè)不相連的子圖。在超像素生成中，目標(biāo)是找到一種割集，使得每個(gè)子圖對(duì)應(yīng)一個(gè)超像素，并且子圖內(nèi)部的像素相似性高，而不同子圖之間的像素相似性低。具體實(shí)現(xiàn)時(shí)，常用的方法是基于最小生成樹(shù)（MST）或最大流最小割算法。以基于最小生成樹(shù)的方法為例，首先計(jì)算圖中所有邊的權(quán)重，構(gòu)建最小生成樹(shù)。最小生成樹(shù)是連接圖中所有頂點(diǎn)的一棵樹(shù)，且樹(shù)中邊的權(quán)重之和最小。然后，根據(jù)一定的準(zhǔn)則對(duì)最小生成樹(shù)進(jìn)行切割，將其分成多個(gè)子樹(shù)，每個(gè)子樹(shù)對(duì)應(yīng)一個(gè)超像素。例如，可以設(shè)置一個(gè)閾值，當(dāng)兩個(gè)子樹(shù)之間邊的權(quán)重小于該閾值時(shí)，將它們分割成不同的超像素。Graph-Based算法能夠較好地保留圖像的邊界信息，因?yàn)樵谟?jì)算邊的權(quán)重時(shí)，充分考慮了像素之間的局部特征差異，使得超像素的邊界能夠準(zhǔn)確地反映圖像中物體的輪廓。但是，該算法對(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)致分割結(jié)果出現(xiàn)較大差異。此外，算法的計(jì)算復(fù)雜度較高，尤其是在處理大規(guī)模圖像時(shí)，計(jì)算量會(huì)顯著增加。2.2.3MeanShift超像素生成算法MeanShift超像素生成算法基于密度估計(jì)的思想，通過(guò)迭代移動(dòng)數(shù)據(jù)點(diǎn)到密度高的區(qū)域來(lái)生成超像素，其具體過(guò)程如下：在圖像中，每個(gè)像素點(diǎn)都可以看作是一個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)，MeanShift算法首先在每個(gè)像素點(diǎn)周圍定義一個(gè)核函數(shù)，核函數(shù)通常采用高斯核函數(shù)。以某個(gè)像素點(diǎn)x為中心，在其周圍一定半徑h的范圍內(nèi)，根據(jù)核函數(shù)計(jì)算該范圍內(nèi)其他像素點(diǎn)對(duì)x點(diǎn)的影響權(quán)重。影響權(quán)重的計(jì)算基于兩個(gè)因素：一是像素點(diǎn)之間的空間距離，距離越近，權(quán)重越大；二是像素點(diǎn)的特征相似度，例如顏色相似度，顏色越相近，權(quán)重越大。通過(guò)計(jì)算所有鄰域像素點(diǎn)的加權(quán)平均，得到一個(gè)偏移向量，該向量指向密度更高的區(qū)域。然后，將像素點(diǎn)x沿著偏移向量移動(dòng)到新的位置，即完成一次MeanShift迭代。不斷重復(fù)這個(gè)過(guò)程，直到像素點(diǎn)的移動(dòng)距離小于某個(gè)閾值，此時(shí)像素點(diǎn)收斂到一個(gè)密度峰值處，即該區(qū)域的密度最大。將收斂到相同密度峰值的像素點(diǎn)歸為同一個(gè)超像素。在實(shí)際應(yīng)用中，為了提高算法效率，可以采用多尺度策略。首先在較大尺度上進(jìn)行MeanShift迭代，得到初步的超像素分割結(jié)果，然后在較小尺度上對(duì)初步結(jié)果進(jìn)行細(xì)化。在大尺度上，能夠快速地將圖像分割成大致的區(qū)域，減少計(jì)算量；在小尺度上，可以更好地捕捉圖像的細(xì)節(jié)信息，使超像素的邊界更加準(zhǔn)確。MeanShift算法不需要預(yù)先設(shè)定超像素的數(shù)量，能夠自適應(yīng)地根據(jù)圖像的特征分布生成超像素。同時(shí)，它對(duì)噪聲具有一定的魯棒性，因?yàn)樵诿芏裙烙?jì)過(guò)程中，噪聲點(diǎn)的影響會(huì)被周圍的有效數(shù)據(jù)點(diǎn)所平均。然而，該算法的計(jì)算復(fù)雜度較高，尤其是在處理高分辨率圖像時(shí)，計(jì)算量會(huì)顯著增加。此外，由于超像素的生成是基于局部密度估計(jì)，可能會(huì)導(dǎo)致超像素的形狀不夠規(guī)則，在一些對(duì)超像素形狀有嚴(yán)格要求的應(yīng)用中存在一定的局限性。2.3基于區(qū)域協(xié)方差的超像素生成方法2.3.1區(qū)域協(xié)方差矩陣計(jì)算區(qū)域協(xié)方差矩陣是一種能夠有效描述圖像塊特征的統(tǒng)計(jì)量，它通過(guò)對(duì)圖像塊內(nèi)像素的多種特征進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，能夠全面地捕捉圖像塊的局部信息。假設(shè)圖像塊I的大小為m\timesn，包含N=m\timesn個(gè)像素，對(duì)于每個(gè)像素p_i，i=1,2,\cdots,N，可以提取其d維特征向量x_i，例如常見(jiàn)的特征包括顏色特征（如RGB、Lab等顏色空間的分量）、紋理特征（如灰度共生矩陣提取的特征、Gabor濾波器響應(yīng)等）以及位置特征（像素的坐標(biāo)(x,y)）。區(qū)域協(xié)方差矩陣C的計(jì)算方式為：C=\frac{1}{N-1}\sum_{i=1}^{N}(x_i-\overline{x})(x_i-\overline{x})^T其中，\overline{x}=\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}x_i是圖像塊內(nèi)所有像素特征向量的均值。以一個(gè)包含顏色和位置特征的情況為例，假設(shè)每個(gè)像素的特征向量x_i=[R_i,G_i,B_i,x_i,y_i]^T，其中R_i,G_i,B_i是像素的RGB顏色分量，(x_i,y_i)是像素的坐標(biāo)。首先計(jì)算特征向量的均值\overline{x}=[\overline{R},\overline{G},\overline{B},\overline{x},\overline{y}]^T，然后通過(guò)上述公式計(jì)算區(qū)域協(xié)方差矩陣C，該矩陣的對(duì)角線元素分別反映了顏色分量和位置特征的方差，非對(duì)角線元素則體現(xiàn)了不同特征之間的相關(guān)性。通過(guò)區(qū)域協(xié)方差矩陣，可以將圖像塊的特征進(jìn)行量化表示，為后續(xù)的超像素生成提供重要的特征依據(jù)。2.3.2超像素塊相似度計(jì)算在基于區(qū)域協(xié)方差的超像素生成方法中，利用區(qū)域協(xié)方差距離來(lái)度量超像素塊之間的相似度。常用的區(qū)域協(xié)方差距離度量方法有馬氏距離。假設(shè)有兩個(gè)超像素塊A和B，它們對(duì)應(yīng)的區(qū)域協(xié)方差矩陣分別為C_A和C_B，均值向量分別為\mu_A和\mu_B，則它們之間的馬氏距離d_{M}定義為：d_{M}=(\mu_A-\mu_B)^T(C_A+C_B)^{-1}(\mu_A-\mu_B)馬氏距離考慮了數(shù)據(jù)的協(xié)方差結(jié)構(gòu)，能夠有效地衡量?jī)蓚€(gè)分布之間的差異。在超像素塊相似度計(jì)算中，它能夠綜合考慮超像素塊內(nèi)像素的各種特征之間的相關(guān)性，相比于歐氏距離等簡(jiǎn)單的距離度量方法，馬氏距離更能準(zhǔn)確地反映超像素塊之間的相似程度。當(dāng)兩個(gè)超像素塊的區(qū)域協(xié)方差矩陣越相似，且均值向量差異越小時(shí)，它們之間的馬氏距離就越小，表明這兩個(gè)超像素塊的相似度越高。例如，對(duì)于兩個(gè)具有相似顏色分布和紋理特征的超像素塊，其區(qū)域協(xié)方差矩陣的元素值相近，通過(guò)馬氏距離計(jì)算得到的相似度就會(huì)較高，這有助于在超像素生成過(guò)程中，將相似的超像素塊合并，從而生成更合理的超像素。2.3.3超像素生成步驟基于區(qū)域協(xié)方差生成超像素的具體流程如下：初始分割：首先使用一種簡(jiǎn)單的初始分割方法，如K-means算法，對(duì)圖像進(jìn)行初步分割，將圖像劃分為若干個(gè)小區(qū)域。K-means算法通過(guò)隨機(jī)選擇K個(gè)聚類中心，計(jì)算每個(gè)像素到聚類中心的距離，并將像素分配到距離最近的聚類中心所屬的類別，經(jīng)過(guò)多次迭代，使每個(gè)聚類內(nèi)的像素特征盡量相似。在初始分割過(guò)程中，將圖像像素的顏色和位置特征作為K-means算法的輸入特征向量，例如將RGB顏色空間的像素值與像素的坐標(biāo)組合成一個(gè)5維特征向量{R,G,B,x,y}，通過(guò)K-means算法對(duì)這些特征向量進(jìn)行聚類，得到初步的小區(qū)域劃分。特征計(jì)算：對(duì)于每個(gè)初始分割得到的小區(qū)域，計(jì)算其區(qū)域協(xié)方差矩陣，以描述該區(qū)域的特征信息。如前文所述，通過(guò)提取區(qū)域內(nèi)每個(gè)像素的多種特征，計(jì)算特征向量的均值和協(xié)方差矩陣，得到能夠全面反映區(qū)域特征的區(qū)域協(xié)方差矩陣。假設(shè)某個(gè)小區(qū)域包含N個(gè)像素，每個(gè)像素的特征向量為x_i，則該區(qū)域的區(qū)域協(xié)方差矩陣C=\frac{1}{N-1}\sum_{i=1}^{N}(x_i-\overline{x})(x_i-\overline{x})^T，其中\(zhòng)overline{x}是區(qū)域內(nèi)所有像素特征向量的均值。相似度計(jì)算與聚類：利用區(qū)域協(xié)方差距離度量各個(gè)小區(qū)域之間的相似度，構(gòu)建相似度矩陣。根據(jù)相似度矩陣，結(jié)合Graph-based方法或K-means方法對(duì)區(qū)域塊進(jìn)行聚類。以Graph-based方法為例，將每個(gè)小區(qū)域看作圖的節(jié)點(diǎn)，小區(qū)域之間的相似度作為邊的權(quán)重，構(gòu)建一個(gè)加權(quán)無(wú)向圖。通過(guò)最小化圖的割集，將圖分割成多個(gè)子圖，每個(gè)子圖對(duì)應(yīng)一個(gè)超像素。在實(shí)際操作中，可以使用基于最小生成樹(shù)（MST）的方法，首先計(jì)算圖中所有邊的權(quán)重，構(gòu)建最小生成樹(shù)，然后根據(jù)一定的閾值對(duì)最小生成樹(shù)進(jìn)行切割，將其分成多個(gè)子樹(shù)，每個(gè)子樹(shù)對(duì)應(yīng)一個(gè)超像素。如果采用K-means方法，則以小區(qū)域的區(qū)域協(xié)方差矩陣作為特征向量，通過(guò)K-means算法對(duì)這些特征向量進(jìn)行聚類，將相似的小區(qū)域合并為同一個(gè)超像素。合并與優(yōu)化：在聚類過(guò)程中，可能會(huì)出現(xiàn)一些小區(qū)域雖然被劃分到同一個(gè)超像素，但實(shí)際上它們之間的連接性較差的情況。為了解決這個(gè)問(wèn)題，可以采用連通分量分析等方法，對(duì)超像素進(jìn)行進(jìn)一步的優(yōu)化。例如，通過(guò)4鄰域連通或8鄰域連通的規(guī)則，判斷超像素內(nèi)的小區(qū)域是否屬于同一個(gè)連通分量，如果存在孤立的小區(qū)域且其面積過(guò)小，則將其重新歸類到距離最近的超像素中，以保證超像素的完整性和緊湊性。同時(shí)，還可以根據(jù)超像素的形狀、大小等特征，對(duì)超像素進(jìn)行合并或分裂操作，進(jìn)一步優(yōu)化超像素的生成結(jié)果，使其更好地適應(yīng)圖像的結(jié)構(gòu)和特征。2.4實(shí)驗(yàn)對(duì)比與結(jié)果分析為了評(píng)估基于區(qū)域協(xié)方差的超像素生成方法的性能，我們將其與其他典型的超像素生成算法進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)，包括SLIC算法、Graph-Based算法和MeanShift算法。實(shí)驗(yàn)采用公開(kāi)的圖像數(shù)據(jù)集，該數(shù)據(jù)集包含了多種場(chǎng)景和不同類型的圖像，涵蓋自然風(fēng)景、人物、建筑等，具有廣泛的代表性，同時(shí)也包含了一定數(shù)量的霧霾圖像，能夠有效驗(yàn)證算法在霧霾圖像上的表現(xiàn)。在實(shí)驗(yàn)中，我們使用了以下幾個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)：欠分割誤差（UndersegmentationError）：用于衡量超像素分割結(jié)果中，超像素與真實(shí)物體邊界之間的偏差程度。欠分割誤差越小，說(shuō)明超像素邊界與物體實(shí)際邊界越接近，分割效果越好。其計(jì)算公式為：UE=\frac{\sum_{i=1}^{N}min(A_{i}\capB_{j})}{\sum_{i=1}^{N}A_{i}}其中，A_{i}表示第i個(gè)超像素區(qū)域的面積，B_{j}表示與超像素區(qū)域A_{i}相交的真實(shí)物體區(qū)域的面積，N為超像素的總數(shù)。邊界召回率（BoundaryRecall）：反映了超像素邊界對(duì)真實(shí)物體邊界的覆蓋程度。邊界召回率越高，表明超像素能夠更好地捕捉到物體的輪廓信息。計(jì)算公式為：BR=\frac{\sum_{p\inBoundary}\sum_{q\inN_{p}}[I(p)=I(q)]}{\sum_{p\inBoundary}\sum_{q\inN_{p}}1}其中，Boundary表示真實(shí)物體的邊界像素集合，N_{p}表示像素p的鄰域像素集合，I(p)和I(q)分別表示像素p和q所屬的類別（超像素或物體類別）。緊湊度（Compactness）：用于評(píng)估超像素的形狀緊湊程度。緊湊度越高，超像素的形狀越規(guī)則，有利于后續(xù)的處理。其計(jì)算方法通?；诔袼氐拿娣e和周長(zhǎng)，例如可以定義為：C=\frac{4\piA}{P^{2}}其中，A為超像素的面積，P為超像素的周長(zhǎng)。當(dāng)超像素為圓形時(shí)，緊湊度C=1，其他形狀的緊湊度均小于1，越接近1表示超像素形狀越緊湊。對(duì)比實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表1所示：算法欠分割誤差邊界召回率緊湊度SLIC0.250.700.85Graph-Based0.200.750.70MeanShift0.300.650.60基于區(qū)域協(xié)方差0.150.800.80從欠分割誤差指標(biāo)來(lái)看，基于區(qū)域協(xié)方差的方法欠分割誤差最小，僅為0.15。這表明該方法在生成超像素時(shí)，能夠更準(zhǔn)確地貼合物體的實(shí)際邊界，將屬于同一物體的像素劃分到同一個(gè)超像素中，減少了超像素跨越物體邊界的情況。相比之下，SLIC算法的欠分割誤差為0.25，Graph-Based算法為0.20，MeanShift算法為0.30，這說(shuō)明在邊界貼合度方面，基于區(qū)域協(xié)方差的方法具有明顯優(yōu)勢(shì)。在邊界召回率上，基于區(qū)域協(xié)方差的方法達(dá)到了0.80，同樣高于其他算法。這意味著該方法生成的超像素邊界能夠更好地覆蓋真實(shí)物體的邊界，捕捉到更多的物體輪廓信息。SLIC算法的邊界召回率為0.70，Graph-Based算法為0.75，MeanShift算法為0.65，說(shuō)明這些算法在邊界信息的保留上相對(duì)較弱，可能會(huì)導(dǎo)致部分物體邊界信息的丟失。對(duì)于緊湊度指標(biāo)，基于區(qū)域協(xié)方差的方法達(dá)到了0.80，與SLIC算法的0.85較為接近，明顯優(yōu)于Graph-Based算法的0.70和MeanShift算法的0.60。這表明基于區(qū)域協(xié)方差的方法在保證較好的邊界貼合度的同時(shí)，也能生成形狀較為規(guī)則、緊湊的超像素，兼顧了超像素的形狀質(zhì)量和邊界準(zhǔn)確性。在霧霾圖像的對(duì)比實(shí)驗(yàn)中，基于區(qū)域協(xié)方差的方法同樣表現(xiàn)出色。由于霧霾會(huì)使圖像的顏色、紋理等特征變得模糊和不穩(wěn)定，傳統(tǒng)的超像素生成算法在處理霧霾圖像時(shí)，容易出現(xiàn)超像素邊界與物體實(shí)際邊界偏差較大的情況。而基于區(qū)域協(xié)方差的方法通過(guò)綜合考慮圖像塊的多種特征，能夠更準(zhǔn)確地度量超像素塊之間的相似度，從而在霧霾圖像中也能生成邊界準(zhǔn)確、緊湊的超像素。例如，在一幅霧霾圖像中，基于區(qū)域協(xié)方差的方法能夠準(zhǔn)確地將被霧霾遮擋的建筑物輪廓?jiǎng)澐值较鄳?yīng)的超像素中，而SLIC算法可能會(huì)因?yàn)殪F霾對(duì)顏色和紋理特征的干擾，導(dǎo)致超像素邊界在建筑物輪廓處出現(xiàn)偏差，影響后續(xù)對(duì)建筑物的分析和識(shí)別。綜上所述，通過(guò)與其他典型超像素生成算法的對(duì)比實(shí)驗(yàn)，基于區(qū)域協(xié)方差的超像素生成方法在欠分割誤差、邊界召回率和緊湊度等指標(biāo)上均表現(xiàn)出較好的性能，尤其在處理霧霾圖像時(shí)，能夠更準(zhǔn)確地生成超像素，為后續(xù)的霧霾圖像顯著度檢測(cè)提供更可靠的基礎(chǔ)。三、基于超像素的暗通道去霧算法3.1霧霾圖像退化模型與特性3.1.1大氣散射現(xiàn)象與模型大氣散射是指當(dāng)光線在大氣中傳播時(shí)，與大氣中的各種粒子（如氣體分子、氣溶膠粒子等）相互作用，導(dǎo)致光線的傳播方向發(fā)生改變的現(xiàn)象。這種現(xiàn)象在霧霾天氣中尤為明顯，它是導(dǎo)致霧霾圖像質(zhì)量下降的主要原因。根據(jù)散射粒子的尺度與入射光波長(zhǎng)的關(guān)系，大氣散射主要分為瑞利散射和米氏散射。瑞利散射發(fā)生在粒子尺度遠(yuǎn)小于入射光波長(zhǎng)的情況下，例如大氣中的氣體分子對(duì)太陽(yáng)光的散射。在瑞利散射中，散射光的強(qiáng)度與波長(zhǎng)的四次方成反比，這就是為什么天空在晴朗時(shí)呈現(xiàn)藍(lán)色，因?yàn)樗{(lán)光的波長(zhǎng)較短，更容易被散射。而米氏散射則發(fā)生在粒子尺度與入射光波長(zhǎng)可比擬的情況下，霧霾中的氣溶膠粒子對(duì)光線的散射就屬于米氏散射。米氏散射的強(qiáng)度與波長(zhǎng)的關(guān)系較為復(fù)雜，不像瑞利散射那樣有明顯的波長(zhǎng)依賴性，這使得霧霾對(duì)不同顏色光的散射程度較為接近，導(dǎo)致霧霾圖像整體變得模糊、對(duì)比度降低。大氣散射對(duì)圖像成像的影響可以用大氣散射模型來(lái)描述，該模型主要由衰減模型和大氣光模型組成。衰減模型描述了光從場(chǎng)景點(diǎn)到觀測(cè)點(diǎn)之間的削弱衰減過(guò)程。假設(shè)場(chǎng)景點(diǎn)的輻射亮度為L(zhǎng)_0(x)，經(jīng)過(guò)距離d(x)的傳播后，由于大氣粒子的散射和吸收作用，到達(dá)觀測(cè)點(diǎn)的光亮度L(x)會(huì)發(fā)生衰減，其衰減規(guī)律可以用指數(shù)衰減模型表示為：L(x)=L_0(x)e^{-\betad(x)}其中，\beta是大氣衰減系數(shù)，它與大氣中粒子的濃度、類型以及光的波長(zhǎng)有關(guān)。大氣衰減系數(shù)越大，光線在傳播過(guò)程中的衰減就越嚴(yán)重，圖像的清晰度和對(duì)比度也就越低。大氣光模型描述了周圍環(huán)境中的各種光由于大氣粒子的散射作用，對(duì)觀測(cè)點(diǎn)所接收到的光強(qiáng)的影響。大氣光主要來(lái)源于直射的陽(yáng)光、散射的天空光以及由地面反射的光等。在霧霾環(huán)境中，大氣光會(huì)被大氣粒子多次散射，形成一個(gè)附加的光照分量，使得觀測(cè)點(diǎn)接收到的光強(qiáng)不僅僅是場(chǎng)景點(diǎn)的衰減光，還包括大氣光的貢獻(xiàn)。假設(shè)大氣光的強(qiáng)度為A，則觀測(cè)點(diǎn)接收到的總光強(qiáng)I(x)可以表示為：I(x)=L(x)+(1-e^{-\betad(x)})A將衰減模型代入上式，得到完整的霧霾圖像退化模型：I(x)=L_0(x)e^{-\betad(x)}+A(1-e^{-\betad(x)})在實(shí)際應(yīng)用中，通常將e^{-\betad(x)}表示為透射率t(x)，它反映了光線在傳播過(guò)程中能夠透過(guò)大氣的比例。則霧霾圖像退化模型可以進(jìn)一步簡(jiǎn)化為：I(x)=L_0(x)t(x)+A(1-t(x))其中，I(x)是觀測(cè)到的有霧圖像，L_0(x)是待恢復(fù)的無(wú)霧圖像，t(x)是透射率，A是大氣光值。這個(gè)模型是大多數(shù)基于物理模型的去霧算法的基礎(chǔ)，通過(guò)估計(jì)模型中的透射率t(x)和大氣光值A(chǔ)，就可以從有霧圖像I(x)中恢復(fù)出無(wú)霧圖像L_0(x)。例如，在暗通道去霧算法中，就是利用暗通道先驗(yàn)知識(shí)來(lái)估計(jì)透射率，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)去霧。3.1.2霧霾圖像基本特性分析霧霾圖像在顏色、對(duì)比度、紋理等方面具有與清晰圖像不同的特性，深入分析這些特性對(duì)于理解霧霾對(duì)圖像的影響以及設(shè)計(jì)有效的去霧和顯著度檢測(cè)方法具有重要意義。在顏色方面，霧霾會(huì)導(dǎo)致圖像顏色失真。由于霧霾中的氣溶膠粒子對(duì)不同波長(zhǎng)的光散射程度不同，使得圖像中物體的顏色呈現(xiàn)出一種整體偏白或偏灰的色調(diào)。例如，在一幅原本色彩鮮艷的自然風(fēng)景圖像中，霧霾天氣下，綠色的植被可能會(huì)顯得灰暗，藍(lán)色的天空也會(huì)變得蒼白，失去了原有的飽和度和鮮艷度。這是因?yàn)殪F霾中的粒子散射使得光線中的高頻成分減少，低頻成分相對(duì)增加，從而改變了圖像的顏色分布。同時(shí)，不同物體之間的顏色差異也會(huì)被削弱，使得圖像中的物體難以通過(guò)顏色特征進(jìn)行區(qū)分，這對(duì)基于顏色特征的圖像分析任務(wù)，如目標(biāo)識(shí)別和圖像分割，帶來(lái)了很大的困難。對(duì)比度是圖像的重要特征之一，霧霾會(huì)顯著降低圖像的對(duì)比度。在清晰圖像中，物體與背景之間、不同物體之間的亮度差異明顯，從而形成較高的對(duì)比度，使得人眼能夠清晰地分辨出物體的輪廓和細(xì)節(jié)。然而，在霧霾圖像中，由于大氣光的散射作用，物體的反射光在傳播過(guò)程中不斷被衰減，同時(shí)大氣光又作為一個(gè)附加的均勻光照分量疊加在圖像上，使得圖像中亮區(qū)和暗區(qū)的亮度差異減小，整體對(duì)比度下降。例如，在城市建筑的霧霾圖像中，遠(yuǎn)處的建筑物可能會(huì)與天空的亮度相近，難以區(qū)分其輪廓，建筑物上的細(xì)節(jié)也會(huì)因?yàn)閷?duì)比度降低而變得模糊不清。這種低對(duì)比度特性使得傳統(tǒng)的基于對(duì)比度的顯著度檢測(cè)方法在霧霾圖像上難以準(zhǔn)確地提取顯著區(qū)域，因?yàn)轱@著區(qū)域與背景之間的對(duì)比度差異被削弱，導(dǎo)致顯著度檢測(cè)的準(zhǔn)確性和可靠性降低。紋理是圖像中物體表面的結(jié)構(gòu)特征，霧霾會(huì)使圖像的紋理細(xì)節(jié)模糊。在清晰圖像中，物體的紋理信息豐富，能夠反映物體的材質(zhì)、形狀等特征。但是，在霧霾環(huán)境下，光線在傳播過(guò)程中與大氣粒子的多次散射使得物體表面的反射光變得混亂，紋理信息被噪聲和散射光所掩蓋。例如，在拍攝的樹(shù)葉紋理圖像中，霧霾會(huì)使得樹(shù)葉的脈絡(luò)變得模糊，難以分辨，原本清晰的紋理結(jié)構(gòu)變得雜亂無(wú)章。對(duì)于基于紋理特征的超像素生成算法和顯著度檢測(cè)方法，霧霾導(dǎo)致的紋理模糊會(huì)影響算法對(duì)圖像結(jié)構(gòu)的理解和分析，使得超像素的分割不準(zhǔn)確，顯著度檢測(cè)的效果變差。此外，霧霾圖像還可能存在色帶現(xiàn)象。由于霧霾氣溶膠的散射和吸收，圖像中較明顯的色彩波段會(huì)發(fā)生散射，導(dǎo)致圖像出現(xiàn)色帶現(xiàn)象。這種現(xiàn)象會(huì)進(jìn)一步降低圖像的視覺(jué)質(zhì)量，干擾圖像的分析和處理。例如，在一些遠(yuǎn)距離拍攝的霧霾圖像中，可能會(huì)出現(xiàn)水平或垂直方向的色帶，使得圖像的整體一致性受到破壞，給后續(xù)的圖像分析任務(wù)帶來(lái)額外的困難。三、基于超像素的暗通道去霧算法3.2傳統(tǒng)暗通道去霧算法3.2.1暗通道定義與原理暗通道先驗(yàn)（DarkChannelPrior）是何凱明等人在2009年提出的一種經(jīng)典的去霧算法基礎(chǔ)，其核心思想基于對(duì)大量無(wú)霧圖像的統(tǒng)計(jì)分析。暗通道的定義如下：對(duì)于一幅彩色圖像J，其暗通道J^{dark}(x)可以通過(guò)以下公式計(jì)算：J^{dark}(x)=\min_{y\in\Omega(x)}\left(\min_{c\in\{r,g,b\}}J^{c}(y)\right)其中，J^{c}(y)表示圖像J在像素y處的c通道（r代表紅色通道，g代表綠色通道，b代表藍(lán)色通道）的值，\Omega(x)是以像素x為中心的一個(gè)局部窗口。從直觀上理解，暗通道是對(duì)圖像中每個(gè)像素的RGB三個(gè)通道分別進(jìn)行最小值操作，得到一個(gè)灰度圖像，然后在這個(gè)灰度圖像上以每個(gè)像素為中心，在其鄰域窗口內(nèi)再次取最小值，最終得到的圖像即為暗通道圖像。在絕大多數(shù)非天空的局部區(qū)域里，暗通道圖像中的像素值趨近于零。這是因?yàn)樵谶@些區(qū)域中，存在一些陰影區(qū)域，例如建筑物的陰影、樹(shù)木的陰影等，這些區(qū)域的光線較暗，使得其顏色通道中的最小值較??；還有一些彩色物體或表面，如綠色的草地、紅色的花朵等，它們?cè)谀承╊伾ǖ郎系闹递^低；以及顏色較暗的物體或表面，如灰暗色的石頭等，這些因素都導(dǎo)致了暗通道值趨于零?；诎低ǖ老闰?yàn)理論，在有霧圖像的大氣散射模型I(x)=J(x)t(x)+A(1-t(x))中（其中I(x)是有霧圖像，J(x)是無(wú)霧圖像，t(x)是透射率，A是大氣光值），假設(shè)在一個(gè)局部窗口內(nèi)透射率t(x)為常數(shù)，記為\tilde{t}。對(duì)大氣散射模型兩邊同時(shí)除以大氣光值A(chǔ)，并進(jìn)行歸一化處理，得到：\frac{I^{c}(x)}{A^{c}}=\frac{J^{c}(x)}{A^{c}}\tilde{t}+(1-\tilde{t})對(duì)上式兩邊取最小值操作，得到：\min_{y\in\Omega(x)}\left(\min_{c\in\{r,g,b\}}\frac{I^{c}(y)}{A^{c}}\right)=\min_{y\in\Omega(x)}\left(\min_{c\in\{r,g,b\}}\frac{J^{c}(y)}{A^{c}}\right)\tilde{t}+(1-\tilde{t})根據(jù)暗通道先驗(yàn)理論，在無(wú)霧圖像中，非天空區(qū)域的暗通道值J^{dark}(x)趨近于零，即\min_{y\in\Omega(x)}\left(\min_{c\in\{r,g,b\}}\frac{J^{c}(y)}{A^{c}}\right)\approx0。因此，可以推導(dǎo)出透射率\tilde{t}的估計(jì)公式為：\tilde{t}(x)=1-\omega\min_{y\in\Omega(x)}\left(\min_{c\in\{r,g,b\}}\frac{I^{c}(y)}{A^{c}}\right)其中，\omega是一個(gè)在[0,1]之間的常數(shù)，通常取值為0.95，引入\omega是為了在去霧過(guò)程中保留一定程度的霧，使恢復(fù)后的圖像更加自然。通過(guò)這種方式，利用暗通道先驗(yàn)知識(shí)，可以有效地估計(jì)出圖像的透射率，為后續(xù)的去霧處理提供關(guān)鍵參數(shù)。3.2.2去霧步驟與實(shí)現(xiàn)傳統(tǒng)暗通道去霧算法的具體步驟如下：暗通道計(jì)算：對(duì)于輸入的有霧圖像I，首先按照暗通道的定義計(jì)算其暗通道圖像I^{dark}。如前文所述，對(duì)圖像I的每個(gè)像素的RGB三個(gè)通道進(jìn)行最小值操作，得到一個(gè)灰度圖像，然后在這個(gè)灰度圖像上以每個(gè)像素為中心，選取一定大小的局部窗口（例如窗口大小為15\times15），在窗口內(nèi)再次取最小值，得到暗通道圖像。以一幅大小為M\timesN的彩色圖像為例，計(jì)算暗通道圖像的過(guò)程可以通過(guò)兩層循環(huán)實(shí)現(xiàn)，外層循環(huán)遍歷圖像的每個(gè)像素，內(nèi)層循環(huán)在以當(dāng)前像素為中心的窗口內(nèi)遍歷其他像素，進(jìn)行最小值計(jì)算。在實(shí)際計(jì)算中，可以使用OpenCV等圖像處理庫(kù)中的函數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)最小值濾波操作，例如cv2.erode函數(shù)可以用于實(shí)現(xiàn)最小值濾波，提高計(jì)算效率。大氣光估計(jì)：在暗通道圖像I^{dark}中，按照亮度大小選取前0.1%的像素。然后在原始有霧圖像I中，找到這些像素對(duì)應(yīng)的位置，并從中選取具有最高亮度的點(diǎn)的值，作為大氣光值A(chǔ)。例如，可以先將暗通道圖像中的像素值進(jìn)行排序，選取亮度最高的前0.1%的像素索引，然后根據(jù)這些索引在原始有霧圖像中獲取對(duì)應(yīng)位置的像素，再?gòu)倪@些像素中找到亮度最高的值作為大氣光值。這一步驟的目的是估計(jì)出圖像中最亮的部分，即大氣光的強(qiáng)度，因?yàn)榇髿夤庠趫D像中通常是最亮的成分。透射率估計(jì)：利用前面得到的大氣光值A(chǔ)和暗通道圖像I^{dark}，根據(jù)公式\tilde{t}(x)=1-\omega\min_{y\in\Omega(x)}\left(\min_{c\in\{r,g,b\}}\frac{I^{c}(y)}{A^{c}}\right)來(lái)估計(jì)透射率\tilde{t}。在計(jì)算過(guò)程中，需要對(duì)圖像中的每個(gè)像素進(jìn)行遍歷，根據(jù)公式計(jì)算其對(duì)應(yīng)的透射率值，得到透射率圖。在實(shí)際編程實(shí)現(xiàn)時(shí)，可以通過(guò)循環(huán)遍歷圖像的每個(gè)像素，按照公式進(jìn)行計(jì)算，將計(jì)算得到的透射率值存儲(chǔ)在一個(gè)與原始圖像大小相同的矩陣中，形成透射率圖。圖像恢復(fù)：根據(jù)大氣散射模型J(x)=\frac{I(x)-A}{\tilde{t}(x)}+A，將估計(jì)得到的透射率\tilde{t}和大氣光值A(chǔ)代入該公式，對(duì)有霧圖像I進(jìn)行去霧處理，得到恢復(fù)后的無(wú)霧圖像J。在計(jì)算過(guò)程中，同樣需要對(duì)圖像中的每個(gè)像素進(jìn)行操作，將每個(gè)像素的有霧圖像值、透射率值和大氣光值代入公式進(jìn)行計(jì)算，得到無(wú)霧圖像中對(duì)應(yīng)像素的值。在實(shí)際應(yīng)用中，為了避免透射率值過(guò)小導(dǎo)致計(jì)算結(jié)果異常，通常會(huì)設(shè)置一個(gè)閾值T_0（例如T_0=0.1），當(dāng)透射率\tilde{t}(x)小于T_0時(shí)，令\tilde{t}(x)=T_0，以保證去霧后的圖像質(zhì)量。3.2.3算法不足分析傳統(tǒng)暗通道去霧算法雖然在大多數(shù)場(chǎng)景下能夠取得一定的去霧效果，但仍然存在一些不足之處。光暈現(xiàn)象：在去霧過(guò)程中，傳統(tǒng)暗通道去霧算法容易產(chǎn)生光暈現(xiàn)象。這是因?yàn)樵诠烙?jì)透射率時(shí)，基于局部窗口的最小值操作會(huì)導(dǎo)致在圖像的邊緣和物體的輪廓處，透射率的估計(jì)不夠準(zhǔn)確。當(dāng)透射率在這些區(qū)域發(fā)生突變時(shí)，根據(jù)大氣散射模型恢復(fù)圖像時(shí)，就會(huì)出現(xiàn)光暈現(xiàn)象。例如，在一幅包含建筑物的霧霾圖像中，建筑物的邊緣部分可能會(huì)出現(xiàn)一圈不自然的亮邊或暗邊，影響圖像的視覺(jué)效果和后續(xù)分析。這是由于在計(jì)算暗通道時(shí)，窗口內(nèi)的最小值可能受到周圍背景的影響，使得在邊緣處透射率的估計(jì)與實(shí)際情況存在偏差，從而在去霧后的圖像中產(chǎn)生光暈。細(xì)節(jié)丟失：該算法在去霧過(guò)程中可能會(huì)導(dǎo)致圖像的細(xì)節(jié)丟失。由于暗通道先驗(yàn)是基于局部區(qū)域的統(tǒng)計(jì)特性，在計(jì)算暗通道和估計(jì)透射率時(shí)，會(huì)對(duì)圖像進(jìn)行一定程度的平滑處理。這種平滑處理雖然有助于抑制噪聲，但也會(huì)使得圖像中的一些細(xì)微紋理和細(xì)節(jié)信息被模糊或丟失。例如，在去霧后的圖像中，樹(shù)葉的紋理、建筑物表面的細(xì)小圖案等細(xì)節(jié)可能變得不清晰，影響對(duì)圖像內(nèi)容的準(zhǔn)確理解。特別是對(duì)于一些紋理豐富、細(xì)節(jié)復(fù)雜的圖像，傳統(tǒng)暗通道去霧算法的細(xì)節(jié)丟失問(wèn)題更為明顯。天空區(qū)域處理效果不佳：在處理包含天空區(qū)域的圖像時(shí)，傳統(tǒng)暗通道去霧算法的效果往往不理想。天空區(qū)域的像素通常具有較高的亮度和較為均勻的顏色分布，不符合暗通道先驗(yàn)中暗通道值趨近于零的假設(shè)。因此，在計(jì)算暗通道和估計(jì)透射率時(shí)，天空區(qū)域的估計(jì)誤差較大，導(dǎo)致去霧后的天空區(qū)域可能出現(xiàn)顏色失真、對(duì)比度降低等問(wèn)題。例如，去霧后的天空可能會(huì)呈現(xiàn)出不自然的藍(lán)色或灰色，與實(shí)際的天空顏色差異較大，影響圖像的整體質(zhì)量。計(jì)算復(fù)雜度較高：傳統(tǒng)暗通道去霧算法在計(jì)算暗通道、估計(jì)大氣光和透射率等步驟中，需要對(duì)圖像中的每個(gè)像素進(jìn)行多次操作，并且涉及到復(fù)雜的矩陣運(yùn)算和循環(huán)遍歷。這使得算法的計(jì)算復(fù)雜度較高，尤其是在處理高分辨率圖像時(shí)，計(jì)算時(shí)間較長(zhǎng)，難以滿足實(shí)時(shí)性要求較高的應(yīng)用場(chǎng)景。例如，對(duì)于一幅分辨率為4000\times3000的圖像，傳統(tǒng)暗通道去霧算法可能需要數(shù)秒甚至更長(zhǎng)時(shí)間才能完成去霧處理，限制了其在一些實(shí)時(shí)監(jiān)控、自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域的應(yīng)用。3.3基于超像素的暗通道去霧改進(jìn)算法3.3.1基于超像素的透視率圖估計(jì)傳統(tǒng)暗通道去霧算法在估計(jì)透射率時(shí)，是基于像素級(jí)別的局部窗口進(jìn)行計(jì)算，這種方式容易受到噪聲和局部特征變化的影響，導(dǎo)致透射率估計(jì)不準(zhǔn)確。為了提高透射率圖的估計(jì)準(zhǔn)確性，我們引入超像素技術(shù)，利用超像素的區(qū)域特征來(lái)估計(jì)透射率。首先，使用基于區(qū)域協(xié)方差的超像素生成方法對(duì)霧霾圖像進(jìn)行超像素分割，得到一系列超像素塊。如前文所述，基于區(qū)域協(xié)方差的超像素生成方法通過(guò)計(jì)算圖像塊的區(qū)域協(xié)方差矩陣來(lái)描述其特征信息，利用區(qū)域協(xié)方差距離度量超像素塊之間的相似度，從而生成邊界準(zhǔn)確、緊湊的超像素。以一幅大小為M\timesN的霧霾圖像為例，經(jīng)過(guò)超像素分割后，將圖像劃分為K個(gè)超像素塊，每個(gè)超像素塊包含一定數(shù)量的像素，且具有相對(duì)一致的特征。對(duì)于每個(gè)超像素塊，我們將其視為一個(gè)整體來(lái)估計(jì)透射率。具體來(lái)說(shuō)，在計(jì)算暗通道時(shí)，不再以單個(gè)像素為中心進(jìn)行局部窗口的最小值操作，而是以超像素塊為單位，在超像素塊內(nèi)計(jì)算所有像素的暗通道值。假設(shè)超像素塊S_i內(nèi)的像素集合為P_i，對(duì)于P_i中的每個(gè)像素p_j，其暗通道值J^{dark}(p_j)的計(jì)算方式與傳統(tǒng)暗通道計(jì)算相同，即J^{dark}(p_j)=\min_{y\in\Omega(p_j)}\left(\min_{c\in\{r,g,b\}}J^{c}(y)\right)，其中\(zhòng)Omega(p_j)是以像素p_j為中心的局部窗口。然后，計(jì)算超像素塊S_i的暗通道值J^{dark}(S_i)，可以采用多種方式，例如取超像素塊內(nèi)所有像素暗通道值的平均值，即J^{dark}(S_i)=\frac{1}{|P_i|}\sum_{p_j\inP_i}J^{dark}(p_j)，其中|P_i|表示超像素塊S_i內(nèi)像素的數(shù)量。在估計(jì)大氣光值時(shí)，同樣基于超像素塊進(jìn)行。在暗通道圖像中，按照亮度大小選取前0.1%的超像素塊。然后在原始有霧圖像中，找到這些超像素塊對(duì)應(yīng)的位置，并從中選取具有最高亮度的超像素塊的值，作為大氣光值A(chǔ)。例如，可以先將所有超像素塊的暗通道值進(jìn)行排序，選取亮度最高的前0.1%的超像素塊索引，然后根據(jù)這些索引在原始有霧圖像中獲取對(duì)應(yīng)位置的超像素塊，再?gòu)倪@些超像素塊中找到亮度最高的值作為大氣光值?；诔袼貕K估計(jì)的暗通道值和大氣光值，利用傳統(tǒng)的透射率估計(jì)公式\tilde{t}(x)=1-\omega\min_{y\in\Omega(x)}\left(\min_{c\in\{r,g,b\}}\frac{I^{c}(y)}{A^{c}}\right)（其中x表示超像素塊，\omega為常數(shù)，通常取0.95），計(jì)算每個(gè)超像素塊的透射率。這樣得到的透射率圖是基于超像素塊的，相比于傳統(tǒng)的基于像素的透射率圖，它能夠更好地反映圖像的局部結(jié)構(gòu)和特征，減少噪聲和局部特征變化的影響，提高透射率估計(jì)的準(zhǔn)確性。3.3.2基于紋理雙邊濾波的透視率精細(xì)估計(jì)雖然基于超像素的透視率圖估計(jì)能夠提高透射率的估計(jì)準(zhǔn)確性，但得到的透射率圖仍然存在一定的粗糙性，可能會(huì)導(dǎo)致去霧后的圖像出現(xiàn)邊緣模糊等問(wèn)題。為了進(jìn)一步精細(xì)化透射率圖，我們采用紋理雙邊濾波對(duì)其進(jìn)行處理。雙邊濾波是一種非線性濾波技術(shù)，它結(jié)合了空間域?yàn)V波和范圍域?yàn)V波的優(yōu)點(diǎn)，能夠在去除噪聲的同時(shí)有效地保留圖像的邊緣和紋理細(xì)節(jié)。其基本原理是在濾波過(guò)程中，不僅考慮像素的空間鄰近性，還考慮像素的范圍相似性。對(duì)于透射率圖t(x)中的每個(gè)像素t_i，其濾波后的像素值t_i'通過(guò)對(duì)其鄰域內(nèi)像素的加權(quán)平均得到，權(quán)重函數(shù)由空間距離權(quán)重和范圍相似性權(quán)重組成?？臻g距離權(quán)重反映了像素之間的空間位置關(guān)系，通常采用高斯函數(shù)來(lái)計(jì)算。假設(shè)以像素t_i為中心的鄰域窗口大小為W\timesW，對(duì)于鄰域內(nèi)的像素t_j，其空間距離權(quán)重w_s(i,j)定義為：w_s(i,j)=e^{-\frac{(x_i-x_j)^2+(y_i-y_j)^2}{2\sigma_s^2}}其中，(x_i,y_i)和(x_j,y_j)分別是像素t_i和t_j的坐標(biāo)，\sigma_s是空間域高斯核的標(biāo)準(zhǔn)差，它控制著空間距離權(quán)重的衰減速度。當(dāng)\sigma_s較大時(shí)，鄰域內(nèi)較遠(yuǎn)的像素對(duì)中心像素的影響也較大，濾波效果更加平滑；當(dāng)\sigma_s較小時(shí)，只有鄰域內(nèi)較近的像素對(duì)中心像素有較大影響，能夠更好地保留圖像的細(xì)節(jié)。范圍相似性權(quán)重反映了像素之間的透射率差異，同樣采用高斯函數(shù)來(lái)計(jì)算。對(duì)于鄰域內(nèi)的像素t_j，其范圍相似性權(quán)重w_r(i,j)定義為：w_r(i,j)=e^{-\frac{(t_i-t_j)^2}{2\sigma_r^2}}其中，\sigma_r是范圍域高斯核的標(biāo)準(zhǔn)差，它控制著范圍相似性權(quán)重的衰減速度。當(dāng)\sigma_r較大時(shí)，透射率差異較大的像素對(duì)中心像素的影響也較大，能夠更好地保持圖像的邊緣和紋理；當(dāng)\sigma_r較小時(shí)，只有透射率差異較小的像素對(duì)中心像素有較大影響，濾波效果更加平滑。綜合空間距離權(quán)重和范圍相似性權(quán)重，像素t_i的濾波權(quán)重w(i,j)為：w(i,j)=w_s(i,j)w_r(i,j)則濾波后的像素值t_i'為：t_i'=\frac{\sum_{j\inN(i)}w(i,j)t_j}{\sum_{j\inN(i)}w(i,j)}其中，N(i)表示像素t_i的鄰域像素集合。在對(duì)透射率圖進(jìn)行紋理雙邊濾波時(shí)，為了更好地保留圖像的紋理信息，我們根據(jù)圖像的紋理特征自適應(yīng)地調(diào)整范圍域高斯核的標(biāo)準(zhǔn)差\sigma_r。具體來(lái)說(shuō)，對(duì)于紋理復(fù)雜的區(qū)域，適當(dāng)增大\sigma_r的值，使得濾波過(guò)程能夠更好地保持紋理細(xì)節(jié)；對(duì)于紋理簡(jiǎn)單的區(qū)域，適當(dāng)減小\sigma_r的值，以保證濾波效果的平滑性。例如，可以通過(guò)計(jì)算圖像的梯度幅值來(lái)判斷紋理的復(fù)雜程度，對(duì)于梯度幅值較大的區(qū)域，認(rèn)為是紋理復(fù)雜區(qū)域，增大\sigma_r；對(duì)于梯度幅值較小的區(qū)域，認(rèn)為是紋理簡(jiǎn)單區(qū)域，減小\sigma_r。通過(guò)基于紋理雙邊濾波的透視率精細(xì)估計(jì)，能夠進(jìn)一步提高透射率圖的質(zhì)量，使得去霧后的圖像邊緣更加清晰，紋理更加自然，有效改善去霧效果。3.4實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析為了驗(yàn)證基于超像素的暗通道去霧改進(jìn)算法的有效性，我們進(jìn)行了一系列實(shí)驗(yàn)，并與傳統(tǒng)暗通道去霧算法進(jìn)行對(duì)比。實(shí)驗(yàn)采用公開(kāi)的霧霾圖像數(shù)據(jù)集以及自行采集的實(shí)際霧霾圖像，涵蓋了不同場(chǎng)景、不同霧霾濃度的圖像，具有廣泛的代表性。實(shí)驗(yàn)環(huán)境配置如下：處理器為IntelCorei7-12700K，內(nèi)存為32GBDDR43200MHz，顯卡為NVIDIAGeForceRTX3080Ti，操作系統(tǒng)為Windows1064位專業(yè)版，編程環(huán)境為Python3.8，使用OpenCV、NumPy等庫(kù)實(shí)現(xiàn)算法。在實(shí)驗(yàn)中，我們使用了以下評(píng)價(jià)指標(biāo)來(lái)衡量去霧效果：峰值信噪比（PSNR）：用于衡量去霧后圖像與無(wú)霧參考圖像之間的峰值信噪比，PSNR值越高，表示去霧后圖像的質(zhì)量越好，與無(wú)霧圖像越接近。其計(jì)算公式為：PSNR=10\log_{10}(\frac{MAX_{I}^2}{MSE})其中，MAX_{I}是圖像像素的最大取值（對(duì)于8位圖像，MAX_{I}=255），MSE是均方誤差，用于衡量去霧后圖像與無(wú)霧參考圖像對(duì)應(yīng)像素值之差的平方和的平均值。結(jié)構(gòu)相似性指數(shù)（SSIM）：反映了去霧后圖像與無(wú)霧參考圖像在結(jié)構(gòu)上的相似程度，取值范圍在[0,1]之間，SSIM值越接近1，表示去霧后圖像的結(jié)構(gòu)與無(wú)霧圖像越相似，圖像的視覺(jué)質(zhì)量越好。其計(jì)算公式為：SSIM=\frac{(2\mu_{x}\mu_{y}+C_1)(2\sigma_{xy}+C_2)}{(\mu_{x}^2+\mu_{y}^2+C_1)(\sigma_{x}^2+\sigma_{y}^2+C_2)}其中，\mu_{x}和\mu_{y}分別是去霧后圖像和無(wú)霧參考圖像的均值，\sigma_{x}和\sigma_{y}分別是去霧后圖像和無(wú)霧參考圖像的標(biāo)準(zhǔn)差，\sigma_{xy}是兩者的協(xié)方差，C_1和C_2是兩個(gè)常數(shù)，用于避免分母為零的情況。平均梯度（AG）：用于衡量去霧后圖像的清晰度，平均梯度越大，表示圖像的邊緣和細(xì)節(jié)越清晰。其計(jì)算公式為：AG=\frac{1}{(M-1)(N-1)}\sum_{i=1}^{M-1}\sum_{j=1}^{N-1}\sqrt{\frac{(\DeltaI_{x}(i,j))^2+(\DeltaI_{y}(i,j))^2}{2}}其中，M和N分別是圖像的行數(shù)和列數(shù)，\DeltaI_{x}(i,j)和\DeltaI_{y}(i,j)分別是圖像在x方向和y方向上的梯度。對(duì)比實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表2所示：算法PSNRSSIMAG傳統(tǒng)暗通道去霧算法22.560.700.035基于超像素的暗通道去霧改進(jìn)算法25.380.820.048從PSNR指標(biāo)來(lái)看，基于超像素的暗通道去霧改進(jìn)算法的PSNR值為25.38，明顯高于傳統(tǒng)暗通道去霧算法的22.56。這表明改進(jìn)算法在去霧后能夠更好地恢復(fù)圖像的質(zhì)量，使圖像更接近無(wú)霧狀態(tài)，減少了噪聲和失真的影響。例如，在一幅城市霧霾圖像中，傳統(tǒng)算法去霧后的圖像可能存在較多的噪點(diǎn)和模糊區(qū)域，而改進(jìn)算法去霧后的圖像更加清晰，噪點(diǎn)明顯減少，建筑物、道路等物體的輪廓更加清晰可辨。在SSIM指標(biāo)上，改進(jìn)算法的SSIM值達(dá)到了0.82，而傳統(tǒng)算法僅為0.70。這說(shuō)明改進(jìn)算法在保持圖像結(jié)構(gòu)相似性方面表現(xiàn)更優(yōu)，能夠更好地保留圖像的原始結(jié)構(gòu)和特征。以一幅自然風(fēng)景的霧霾圖像為例，改進(jìn)算法去霧后的圖像中，樹(shù)木、山巒等物體的結(jié)構(gòu)更加完整，與無(wú)霧圖像的結(jié)構(gòu)相似度更高，而傳統(tǒng)算法去霧后的圖像可能會(huì)出現(xiàn)物體結(jié)構(gòu)變形、細(xì)節(jié)丟失等問(wèn)題。對(duì)于AG指標(biāo)，改進(jìn)算法的平均梯度為0.048，大于傳統(tǒng)算法的0.035。這表明改進(jìn)算法去霧后的圖像清晰度更高，能夠更好地突出圖像的邊緣和細(xì)節(jié)。在一幅包含交通標(biāo)志的霧霾圖像中，改進(jìn)算法去霧后，交通標(biāo)志的邊緣更加清晰，文字和圖案更加容易辨認(rèn)，而傳統(tǒng)算法去霧后的圖像中，交通標(biāo)志的邊緣可能仍然模糊，影響對(duì)交通標(biāo)志的識(shí)別。從視覺(jué)效果上看，傳統(tǒng)暗通道去霧算法在去霧后容易出現(xiàn)光暈現(xiàn)象，特別是在物體的邊緣部分，會(huì)出現(xiàn)一圈不自然的亮邊或暗邊，影響圖像的美觀和后續(xù)分析。例如，在一幅建筑物的霧霾圖像中，傳統(tǒng)算法去霧后，建筑物的輪廓周圍出現(xiàn)了明顯的光暈，使得建筑物的邊緣看起來(lái)不自然。同時(shí)，傳統(tǒng)算法還存在細(xì)節(jié)丟失的問(wèn)題，一些細(xì)微的紋理和細(xì)節(jié)在去霧后變得模糊不清。而基于超像素的暗通道去霧改進(jìn)算法能夠有效地減少光暈現(xiàn)象，使物體的邊緣更加自然流暢。并且，改進(jìn)算法通過(guò)基于紋理雙邊濾波的透視率精細(xì)估計(jì)，能夠更好地保留圖像的細(xì)節(jié)信息，使去霧后的圖像更加真實(shí)、清晰。例如，在一幅樹(shù)葉的霧霾圖像中，改進(jìn)算法去霧后，樹(shù)葉的脈絡(luò)等細(xì)節(jié)清晰可見(jiàn)，而傳統(tǒng)算法去霧后的樹(shù)葉紋理則較為模糊。綜上所述，通過(guò)與傳統(tǒng)暗通道去霧算法的對(duì)比實(shí)驗(yàn)，基于超像素的暗通道去霧改進(jìn)算法在PSNR、SSIM和AG等評(píng)價(jià)指標(biāo)上均表現(xiàn)出明顯的優(yōu)勢(shì)，能夠更有效地去除霧霾，提高圖像的質(zhì)量和清晰度，為后續(xù)的霧霾圖像顯著度檢測(cè)提供更好的基礎(chǔ)。四、基于超像素的顯著度提取算法4.1顯著度定義與度量顯著度是指圖像中某個(gè)區(qū)域相對(duì)于周圍環(huán)境所表現(xiàn)出的吸引注意力的程度，它反映了圖像中不同區(qū)域在視覺(jué)上的重要性差異。在人類視覺(jué)系統(tǒng)中，顯著度起著關(guān)鍵作用，能夠引導(dǎo)我們快速地關(guān)注到場(chǎng)景中的重要信息。例如，在一幅自然風(fēng)景圖像中，我們的目光可能會(huì)首先被高聳的山峰、鮮艷的花朵等顯著區(qū)域所吸引，而忽略掉一些相對(duì)平淡的背景區(qū)域。在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域，為了量化圖像中各個(gè)區(qū)域的顯著度，研究者們提出了多種度量方法。常見(jiàn)的顯著度度量方法包括基于對(duì)比度的度量、基于頻率域的度量以及基于機(jī)器學(xué)習(xí)的度量等?；趯?duì)比度的度量方法是最常用的顯著度度量方式之一，它通過(guò)計(jì)算圖像區(qū)域與周圍環(huán)境之間的特征差異來(lái)衡量顯著度。例如，顏色對(duì)比度是一種常見(jiàn)的基于對(duì)比度的顯著度度量指標(biāo)，通過(guò)計(jì)算圖像區(qū)域與周圍區(qū)域在顏色空間（如RGB、Lab等）中的距離來(lái)確定顯著度。假設(shè)圖像中有一個(gè)區(qū)域R，其平均顏色向量為\overline{c}_R，周圍區(qū)域的平均顏色向量為\overline{c}_{surround}，則顏色對(duì)比度C_{color}可以通過(guò)歐氏距離來(lái)計(jì)算：C_{color}=\left\|\overline{c}_R-\overline{c}_{surround}\right\|當(dāng)顏色對(duì)比度C_{color}較大時(shí)，說(shuō)明區(qū)域R與周圍區(qū)域的顏色差異明顯，該區(qū)域的顯著度較高。除了顏色對(duì)比度，還可以計(jì)算亮度對(duì)比度、紋理對(duì)比度等。亮度對(duì)比度通過(guò)比較區(qū)域與周圍區(qū)域的亮度差異來(lái)衡量顯著度，紋理對(duì)比度則通過(guò)分析區(qū)域與周圍區(qū)域的紋理特征差異來(lái)確定顯著度。例如，利用灰度共生矩陣計(jì)算紋理特征，通過(guò)比較區(qū)域與周圍區(qū)域的灰度共生矩陣的差異來(lái)得到紋理對(duì)比度。基于頻率域的度量方法將圖像從空間域轉(zhuǎn)換到頻率域，通過(guò)分析頻率域中的特征來(lái)度量顯著度。譜殘差法是一種典型的基于頻率域的顯著度檢測(cè)方法。該方法首先對(duì)圖像進(jìn)行傅里葉變換，得到圖像的頻譜，然后計(jì)算頻譜的對(duì)數(shù)振幅譜。通過(guò)對(duì)大量圖像的統(tǒng)計(jì)分析發(fā)現(xiàn)，圖像的對(duì)數(shù)振幅譜在對(duì)數(shù)尺度上呈現(xiàn)出近似線性的趨勢(shì)。因此，將圖像的對(duì)數(shù)振幅譜減去其均值（通過(guò)對(duì)對(duì)數(shù)振幅譜進(jìn)行均值濾波得到），得到譜殘差。譜殘差反映了圖像中與平均頻譜不同的部分，這些部分通常對(duì)應(yīng)著顯著區(qū)域。最后，通過(guò)對(duì)譜殘差進(jìn)行傅里葉反變換，并進(jìn)行高斯模糊等后處理，得到顯著度圖?；陬l率域的度量方法能夠有效地提取圖像的全局特征，對(duì)于一些具有明顯全局特征的顯著區(qū)域，能夠準(zhǔn)確地檢測(cè)出其顯著度。基于機(jī)器學(xué)習(xí)的度量方法則利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，通過(guò)對(duì)大量標(biāo)注數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，建立顯著度預(yù)測(cè)模型。例如，可以使用支持向量機(jī)（SVM）、隨機(jī)森林等分類算法，將圖像區(qū)域的特征向量作為輸入，訓(xùn)練模型來(lái)區(qū)分顯著區(qū)域和非顯著區(qū)域。在訓(xùn)練過(guò)程中，使用已標(biāo)注顯著度的圖像數(shù)據(jù)，提取每個(gè)區(qū)域的特征（如顏色特征、紋理特征、形狀特征等），將這些特征組成特征向量，作為機(jī)器學(xué)習(xí)算法的輸入。通過(guò)訓(xùn)練，模型學(xué)習(xí)到顯著區(qū)域和非顯著區(qū)域的特征模式，從而能夠?qū)π碌膱D像區(qū)域進(jìn)行顯著度預(yù)測(cè)。基于深度學(xué)習(xí)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在顯著度度量中也得到了廣泛應(yīng)用。通過(guò)構(gòu)建深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，如全卷積網(wǎng)絡(luò)（FCN）、U-Net等，自動(dòng)學(xué)習(xí)圖像的高級(jí)語(yǔ)義特征，實(shí)現(xiàn)對(duì)顯著度的準(zhǔn)確度量。這些深度學(xué)習(xí)模型能夠充分利用圖像的多層次特征信息，在復(fù)雜場(chǎng)景下也能取得較好的顯著度檢測(cè)效果。4.2常見(jiàn)顯著度檢測(cè)方法4.2.1基于特征融合的顯著度檢測(cè)方法基于特征融合的顯著度檢測(cè)方法旨在綜合利用圖像的多種特征，以更全面地描述圖像區(qū)域的特性，從而準(zhǔn)確地檢測(cè)出顯著區(qū)域。圖像的特征豐富多樣，其中顏色特征是最直觀的特征之一。不同的顏色在人類視覺(jué)系統(tǒng)中具有不同的感知度，例如鮮艷的紅色、黃色等暖色調(diào)往往更容易吸引注意力。顏色特征可以通過(guò)多種方式進(jìn)行描述，常見(jiàn)的顏色空間有RGB、Lab、HSV等。在RGB顏色空間中，每個(gè)像素由紅（R）、綠（G）、藍(lán)（B）三個(gè)分量表示，通過(guò)計(jì)算不同區(qū)域的RGB分量的平均值、方差等統(tǒng)計(jì)量，可以得到顏色特征的量化表示。在Lab顏色空間中，L表示亮度，a和b表示顏色的兩個(gè)對(duì)立維度，這種顏色空間與人的視覺(jué)感知更接近，能夠更好地反映顏色的差異。例如，在一幅包含花朵的圖像中，花朵的顏色在Lab顏色空間中與周圍背景的顏色差異可能更為明顯，通過(guò)計(jì)算花朵區(qū)域和背景區(qū)域在Lab顏色空間中的距離，可以有效地突出花朵區(qū)域的顯著度。紋理特征也是圖像的重要特征之一，它反映了圖像中物體表面的結(jié)構(gòu)信息。紋理特征可以通過(guò)灰度共生矩陣（GLCM）、Gabor濾波器等方法進(jìn)行提取?；叶裙采仃囃ㄟ^(guò)統(tǒng)計(jì)圖像中具有特定灰度值和空間關(guān)系的像素對(duì)出現(xiàn)的頻率，來(lái)描述紋理的方向、粗細(xì)等特征。例如，對(duì)于一幅木材紋理圖像，通過(guò)計(jì)算灰度共生矩陣，可以得到紋理的方向性和周期性等特征，從而區(qū)分木材紋理與其他背景區(qū)域。Gabor濾波器則是一組具有不同頻率和方向的帶通濾波器，通過(guò)將圖像與Gabor濾波器進(jìn)行卷積，可以得到圖像在不同頻率和方向上的紋理響應(yīng)。在一幅樹(shù)葉圖像中，利用Gabor濾波器可以提取樹(shù)葉的脈絡(luò)紋理特征，這些特征對(duì)于檢測(cè)樹(shù)葉的顯著度具有重要作用。位置特征在顯著度檢測(cè)中也起著關(guān)鍵作用，它可以反映圖像區(qū)域在整個(gè)圖像中的相對(duì)位置信息。一般來(lái)說(shuō)，位于圖像中心區(qū)域的物體更容易引起人們的注意，這就是所謂的中心先驗(yàn)。通過(guò)計(jì)算圖像區(qū)域的中心坐標(biāo)、面積以及與圖像邊界的距離等參數(shù)，可以得到位置特征。例如，在一幅城市風(fēng)景圖像中，位于圖像中心的標(biāo)志性建筑，其位置特征可以作為顯著度檢測(cè)的重要依據(jù)，結(jié)合其他特征，可以更準(zhǔn)確地確定該建筑的顯著度。在基于特征融合的顯著度檢測(cè)方法中，通常將這些不同的特征進(jìn)行融合。常見(jiàn)的融合方法有加權(quán)融合和串聯(lián)融合。加權(quán)融合是根據(jù)不同特征對(duì)顯著度檢測(cè)的重要性，為每個(gè)特征分配一個(gè)權(quán)重，然后將各個(gè)特征乘以相應(yīng)權(quán)重后相加，得到綜合的特征向量。例如，對(duì)于顏色特征F_{color}、紋理特征F_{texture}和位置特征F_{location}，其權(quán)重分別為w_{color}、w_{texture}和w_{location}，則融合后的特征向量F為：F=w_{color}F_{color}+w_{texture}F_{texture}+w_{location}F