基于Retinex算法的圖像去霧的MATLAB仿真研究摘要圖像是人們獲取外界信息的一種載體，它包含著豐富的信息。而惡劣的天氣會使圖像丟失掉一些信息，使之失去自己的作用，無法發揮應有的功能。當室外出現霧霾等天氣時，惡劣的天氣條件會使在室外拍攝的圖像質量下降，圖像會出現許多問題：圖像模糊，顏色失真，對比度低。伴隨著圖像處理技術和計算機視覺技術的快速發展，對特殊天氣下的圖像處理成為一種重要的研究方向。因此，去霧算法應用而生。并由于科學技術的進步，去霧算法也在一步步優化。本文介紹了基于顏色恒常理論的Retinex算法，分別對基于中心環繞的單尺度Retinex算法（SSR）、基于多尺度加權平均的Retinex算法（MSR）和帶彩色恢復的多尺度Retinex算法（MSRCR），進行了分析和比較。并通過MATLAB軟件,使用三種算法來使霧化的圖像恢復。通過比較去霧后的圖像，發現Retinex算法去霧效果較好，為實際使用提供了依據。關鍵詞圖像去霧、Retinex算法、SSR、MSR、MSRCR目錄摘要 1Abstract 2第一章緒論 41.1研究背景及意義 41.2目前圖像去霧方法的研究現狀 51.3研究內容 71.4論文結構 7第二章Retinex的圖像去霧技術研究 82.1圖像增強 82.2色彩恒常性模型 82.3Retinex理論 82.4Retinex算法思想 82.5本章小結 9第三章關于Retinex的三種方法研究 103.1SSR——單尺度算法 103.2MSR——多尺度算法 113.3MSRCR——帶彩色恢復的多尺度Retinex算法 113.4本章小結 12第四章基于MATLAB進行去霧仿真 134.1MATLAB軟件介紹 134.2使用SSR方法進行仿真去霧 134.3使用MSR方法進行仿真去霧 144.4使用MSRCR方法進行仿真去霧 154.5對三種方法進行結果分析 164.6算法改進 174.7本章小結 19第五章總結與展望 205.1總結內容 205.2未來展望 20參考文獻 22第一章緒論1.1研究背景及意義進入新時代后，世界經濟發展迅猛，同時產生了工業化污染嚴重的問題，許多城市被霧霾，沙城暴等天氣所侵襲。在惡劣的天氣條件下，如霧霾，會在空氣中會形成可吸入顆粒，它們的濃度很高。顆粒在空氣中的時候，會影響一些景物所形成的反射光線，從而產生散射現象，也會將反射光線吸收。這不僅給人們的生活與自身的健康造成了嚴重的威脅，并且在使用成像設備獲得物體的圖像后，可以明顯的看出圖像有一些問題，如圖像模糊，清晰度差，對比度小等。在一定程度上，也會影響一些監管部門的工作，會讓其效率低下?；姻埠挽F天合起來叫做霧霾，當空氣中含有的蒸發的水量充足、大氣壓穩定時，水蒸氣會變成水滴，它會受到地球引力的作用，從而懸浮在離地面不遠處的空中，所以，能見度下降。而當空氣中含有過高的煙、塵時，我們會看到空氣變渾濁，這就是霾。此時，能見度降低。當出現霧霾天氣時，我們所能獲取到的細節信息會大大變小。在我們所獲得的圖像中，包含了豐富的信息。隨著科技日新月異的改變以及網絡的發展，我們幾乎在生活中都需要用到圖像來傳遞信息。但是，當遇到霧霾等惡劣天氣時，獲得的圖像會出現諸如模糊、清晰度差、細節丟失等問題。近些年來,隨著世界科技的快速發展，圖像處理技術正被廣泛應用于我們的生活中，如人臉識別、監控視頻等，尤其是在霧天中，圖像更是會出現模糊等問題。因此，與圖像去霧的相關技術正在不斷發展和進步，使圖像的細節更為明顯。現在的科學技術不斷成熟，信息技術也發展迅猛，越來越多的人工智能系統被應用到我們的生活中。例如監控視頻檢測；無人駕駛等等。圖像處理技術涉及我們生活的方方面面，因此我們需要對模糊圖像處理，提高其準確性與清晰度。而研究圖像去霧算法對于圖像去霧有重要的研究意義和價值如圖1-1所示為有霧圖像。圖1-1有霧圖像1.2目前圖像去霧方法的研究現狀近些年，計算機技術不斷發展，科研工作者開始思考，想出了許多算法，從不同的方向對圖像進行去霧處理，使圖像變的清晰。從目前的研究情況來看，關于圖像的去霧方法可以分為以下三類:基于物理模型的圖像復原算法、基于非物理模型（圖像特征）的圖像增強算法和基于深度學習（機器學習）去霧算法。如圖1-2所示為去霧分類。圖1-2圖像去霧分類（1）基于物理模型的圖像復原算法基于物理模型的去霧算法最基本的原理是大氣散射模型。我們根據這個原理來構建出圖像退化模型，從而進行計算，以此來達到去除霧氣的效果。而由此構建的模型也表達了圖像出現問題的原因，通過原因，找到相應的方法，從而達到去霧的目的。使用這樣的方法進行去霧，會盡可能的保存原來圖像的細節信息，圖像會更加自然，失真也會小。但是它也有一定的弊端，即涉及到的參數較多，會出現實現復雜的問題。(2)基于非物理模型的圖像增強算法基于圖像增強的去霧算法的原理是增強對比度，來使圖像具有更強的視覺沖擊效果，來達到圖像增強的目的。它并沒有考率圖像出現退化，模糊等問題是由什么造成的，僅僅使用算法來使圖像增強。它的使用對象與適用范圍是很廣的，但也有一些缺點，會造成一些詳細信息的損失。由于增強的對象與區域不同，有時候是整幅圖像，有時候是局部。因此，基于圖像增強的去霧算法可分為全局化圖像增強與局部化圖像增強兩大類。在這些算法中，直方圖均衡化、同態濾波法、Retinex算法是其中常用的。這些算法能夠有效的對圖像進行去霧處理，但是它們沒有考慮圖像出現瑕疵的本質原因是什么，所以去霧后的圖像有時可能會差強人意，而且魯棒性也不好，增強效果有限。(3)基于深度學習去霧算法深度學習算法現在廣泛應用到我們的生活中，尤其是在計算機視覺方面。它的算法準確率高，而且具有很強的學習能力，使得不易出現錯誤。深度學習去霧也分為幾種方式。端到端學習，利用端到端系統估計透射率，直接學習。建立CNN深層結構，利用先驗知識，再結合網絡去霧。利用該算法可以較好的完成去霧任務，環境約束也較小，但是可能會使去霧后的圖像展現的細節信息較少，影響判斷，而且它在對于處理夜間獲得的圖像時并不占優勢，效果不好。1.3研究內容隨著科學技術的發展，智慧交通，智慧城市等功能廣泛應用到我們的生活中。而圖像在其中起著重要的作用，它是我們信息獲取的載體。但是，環境的惡化，霧霾天氣的出現，會讓我們從設備中獲得的圖像出現問題，變得模糊，細節受損，信息無法提取。因此，人們越來越關注圖像的細節，對圖像處理的要求越來越高。目前，許多學者在去霧這方面的研究越來越多，其中基于圖像增強的Retinex算法是研究的重點。它所需實驗環境并不需要很復雜，算法也較簡單，受到研究者的青睞。通過使用Retinex算法得到的去霧圖像失真小，圖像細節保存較完整，亮度高,對比度增強，從而使圖像去霧增強。本文通過對Retinex算法的三種方法進行介紹與分析，比較各自的優缺點。并且在其基礎上進行適當的改進，優化算法，使圖像去霧更加明顯，增大了圖像的清晰度。1.4論文結構本文一共分為五章第一章：緒論。開啟論文，主要表達了圖像在我們的日常生活中占據很重要的分量，同時也表明了圖像處理的重要性。之后，對國內外的研究現狀進行了介紹，描述了一些去霧算法，并總結了本文的研究內容和論文結構。第二章：Retinex的圖像去霧技術研究。介紹了圖像增強的概念，對顏色恒常性理論進行了說明，隨后提出了基于此模型的Retinex理論。然后對Retinex算法的相關概念與理論進行了說明，提出了它的算法思想第三章：關于Retinex的三種方法研究。對SSR算法、MSR算法和MSRCR算法進行了分析與介紹，說明了它們的基本概念與原理，并展現了它們的算法流程以及各自的優缺點。第四章：基于MATLAB進行去霧仿真。在MATLAB平臺上，對有霧圖像使用三種算法進行操作，對比處理出的圖像，分析結果以及算法各自的優缺點。最后，對算法進行改進，使其更加優化。第五章：總結與展望?？偨Y內容，描述成果，分析了本文算法的不足以及之后的改進，對整個文章起一個總結的作用，第二章Retinex的圖像去霧技術研究2.1圖像增強在我們生活的周圍環境中，會由于光照、霧霾的原因，導致圖像采集設備收集到的圖像出現細節丟失，圖像模糊等問題。因此，研究者們對圖像增強進行了大量的研究，以期解決這類問題，使我們從圖像中獲得更多的信息。圖像增強主要是對細節進行放大與增強，使信息較為清晰地展現在我們的眼前。它其實是帶有目的性的強調圖像的某些特征，提高對比度，來改善圖像，獲得更多的信息。2.2色彩恒常性模型一種心理傾向認為，一個人眼睛感受到外部環境的變化并不能改變我們對物體顏色的判斷認知。自然界中的物體本身是沒有顏色的，但光源的變化會導致其表面上有不同的顏色出現，我們的人眼系統可以吸收它們，從而觀察到它們，而且事物表面上的顏色是恒定的?？梢园l現，物體的表面在不同光亮范圍內有不同的反射譜，而人類能察覺到這種變化。當變化處于一定的范圍內，人類身體內的判斷機制認為物體顏色不變。這意味著我們觀察到的物體顏色與人的知識，經驗和心理活動性有關，而不是物體的顏色永久不變。2.3Retinex理論美國物理學家埃德溫·蘭德（EdwinLand）等人，經過多年的科學實驗和分析，認為人類的視覺系統能觀察到恒定的色彩，由此提出色彩恒常性理論。并且將視網（retina）與大腦皮層（cortex）兩個英文單詞結合，Retinex理論由此誕生。因此，Retinex理論是在顏色恒常性模型的基礎上提出的。2.4Retinex算法思想Retinex理論表明，我們最終所獲得的圖像Ix,y，由入射光和反射光兩部分組成，入射光由Lx,y,反射光由RIx,y如圖2-1所示為模型圖：圖2-1模型圖其基本思想就是將Ix,y分解成Lx,y和Rx,y；然后，去除掉Lx,y；最后將RlogIx,y=loglogRx,y=log運算變成對數后，整體計算量會減小，運算更簡單。對等式兩邊取對數可得Rx,y=explogI這時，反射分量Rx,y2.5本章小結本章主要對Retinex算法的基本理論進行闡述，介紹圖像增強概念，色彩恒常性模型，并對算法的基本思想進行了分析與討論，為接下來介紹Retinex算法的三種基本算法，SSR算法、MSR算法和MSRCR算法奠定了基礎。

第三章關于Retinex的三種方法研究3.1SSR——單尺度算法單尺度算法是在基于Retinex算法的基本思想上來運行的。步驟如下設定σ值(80～100較為合適),用來確定高斯環繞函數Fx,yFx,y式中σ為高斯標準差。而K是歸一化常數，需滿足F(x,y)dxdy=1通過以上式子，可以簡化運算，即轉化為求和運算，使運算簡單。將高斯環繞函數、原始圖像分量分別代入式子，轉換至對數域中運算。logRi最后得到的logRix,y(3)進行指數變換，從而換算出反射圖像。Rx,y=exp運用線性拉伸處理，合并三個通道。Rx,y=其中，min表示圖像中的最小像素值，max表示圖像中的最大像素值。不同的人對高斯尺度σ會有不同的選擇，這時，會有不穩定性因素形成，即波動。換句話說，單尺度Retinex算法去霧效果不明顯。因此，研究者提出了多尺度Retinex增強算法。如圖3-1所示為SSR流程圖。圖3-1SSR流程圖3.2MSR——多尺度算法在單尺度Retinex算法中，尺度參數σ是可以改變的。σ的過大或過小都會對圖像造成影響。σ過大，色彩較為美觀，給人一種舒服的感覺，但細節內容卻會較多丟失；σ過小，細節信息展示較好，但圖像顏色卻不符合我們的預取。所以，無法使兩者之間形成一個很好的平衡。對此，為了形成一個相對的平衡，提出了MSR算法。MSR實際上是對SSR的加權平均，表達式如下：rix,y當K=1時，MSR就變成了SSRN一般取3，wk為每個尺度所占權重，式子為K=1NwkFkx,y為第FKx,yck為第K個尺度上的高斯標準差，又之后，步驟同SSR一樣。在使用Retinex算法時，它處理后的圖像會在不同亮度處（差別大）出現光暈現象。而且圖像的一部分顏色扭曲，失真，一些細節內容會有丟失，這是因為邊緣銳化不足和邊界突兀造成的。如圖3-2所示為MSR流程圖。圖3-2MSR流程圖3.3MSRCR——帶彩色恢復的多尺度Retinex算法為了使圖像更為美觀與清晰，細節內容展示更多，研究者提出了一種帶彩色恢復的多尺度Retinex算法，引入了一種恢復因子：Ci其中Ii(x,y)表示其中一個通道的圖像，Ci(x,y)表示這個通道的彩色回復因子;之后的MSR算法表達式如下:rix,y其中式子中每個函數所代表的意義同MSR算法所表示的一樣最后，剩余的步驟同SSR一樣。經過MSRCR算法處理后的圖像對比度會增強，圖像會變得更加清晰，細節內容會展現的更多，我們能從中獲取到更多有用的信息。但是MSRCR算法也是具有缺陷的，去霧后的圖像像素值可能會出現負數。因此，要增加增加一種增益函數，式子為:RMSRCR其中G表示增益；O表示偏差。MSRCR是目前Retinex算法中去霧效果最好的，它使圖像變得更清晰，細節內容也展現更多，去霧效果大大增強。如圖3-3所示為MSRCR流程圖圖3-3MSRCR流程圖3.4本章小結本章主要對Retinex算法中的SSR,MSR,MSRCR算法進行了介紹，展示出對R，G，B 三個通道的一些基本操作方法，并分析了使用它們后產生的影響以及對圖像所產生的效果。本文將在后續的章節中利用MATLAB軟件，使用三種算法對圖像進行處理，并將去霧后的圖像效果與之前比對，分析優劣。

第四章基于MATLAB進行去霧仿真4.1MATLAB軟件介紹MATLAB是由美國MathWorks所設計，它主要用來進行模擬仿真，廣泛用于通信、數據分析、圖像處理，控制系統等不同的領域，在不同的環境下進行仿真。軟件主要面對的是高科技計算環境，如科學計算等。它將一些建模和仿真等諸多強大功能所需要的工具集中在一個便宜而又高效的視覺方框中。為科學研究、控制工程以及一些數值計算提供了一個舒適和優越的環境。MATLAB具有許多優勢特點。它的計算能力非常高效率，運算也是比較簡單的；圖形處理分析能力很強，操作方便，最終結果和編程也能使我們清晰的看見；操作界面簡單，便于理解和學習；處理工具方便，實用，工作范圍廣。Retinex的三種算法都是在MATLAB中完成的。4.2使用SSR方法進行仿真去霧利用SSR算法時，要將R、G、B三個通道分別與高斯函數進行卷積運算，然后轉化到時域里，最后進行線性拉伸處理。如圖4-1所示為流程圖。圖4-1流程圖首先，要讀取圖像中的R分量，將其進行傅里葉變換，然后進行卷積換算。之后需要在對數域中，消除濾波后的圖像，從而得到增強圖像，再取反對數，最后進行線性拉伸處理，則R分量的增強圖像則可得到。同理，對G,B兩個通道的操作同對R通道的操作一樣。最后，三通道圖像合并，得到去霧后的圖像。4.3使用MSR方法進行仿真去霧使用MSR算法可以較好地在色彩和邊緣信息兩者之間形成一個很好的平衡。其是對SSR算法的一個加權平均。如圖4-2所示為流程圖。圖4-2流程圖首先，要讀取圖像中的R,G,B分量，設定高斯參數，計算高斯函數。之后將其進行傅里葉變換，再進行卷積換算。進行加權求和后再減去濾波后的圖像，得到增強圖像，取反對數，最后進行線性拉伸處理，則R分量的增強圖像可得到。同理，對G,B兩個通道的操作同對R通道的操作一樣。最后，三通道圖像合并，得到去霧后的圖像。4.4使用MSRCR方法進行仿真去霧MSRCR算法引入了一種恢復因子，增強圖像細節內容，減小失真，圖像細節恢復更多。如圖4-3所示為流程圖。圖4-3流程圖首先，要讀取圖像中的R,G,B分量，設定高斯參數。之后將其進行傅里葉變換，再進行卷積換算。引入恢復因子進行乘積運算，在對數域中，將濾波后的圖像去掉，從而得到增強圖像，取反對數，最后進行線性拉伸處理，可得到R分量的增強圖像。同理，對G,B兩個通道的操作同對R通道的操作一樣。最后，三通道圖像合并，得到去霧后的圖像。4.5對三種方法進行結果分析選擇一幅圖像，對其使用三種算法進行去霧處理，以人的主觀意識來評價。應用SSR進行去霧處理，能夠從圖像中看出，運用這種方法對圖像進行去霧有良好的效果。對于房屋、田地等都顯現了原來的樣子。但是，圖像的清晰程度還是較差，細節有丟失，甚至遠方還是只能看見輪廓。MSR處理時，平衡了圖像的細節與色彩保真。房屋，田地等都是能看得清，細節性明顯提高，效果優于SSR算法。但其中有些部分顏色模糊，出現失真，細節信息丟失，敏感度小。應用MSRCR去霧后，圖像色彩鮮明，近處景色看的更加清楚，遠處的景物也能看清，圖像的保真率與清晰度都提高，效果最優。如圖4-4所示為去霧效果圖。圖4-4去霧效果圖通過三種方法對圖像進行去霧化處理，可以看出，在圖像去霧處理方面SSR會有一些劣勢，其次是MSR,它相比較于SSR而言，去霧效果較好。而使用MSRCR算法后，圖像色彩較為鮮亮，內容也比較豐富，整體沒有出現太大的問題，去霧后的圖像也是最清晰的。所以可得出結論：在去霧效果的對比上，SSR是最差的，MSR保持較好，MSRCR是最好的。但有利也有弊，在同樣的運行環境下，SSR算法會消耗更短的時間，MSRCR算法執行時間最長，MSR時間略長。而且，SSR處理起來較簡單，MSR有一定難度，MSRCR最復雜。4.6算法改進為了使去霧后的圖像表現的更好，需要在三種算法中加入自適應直方圖均衡化對比度限制器，以此來增強圖像的對比度，使圖像變得更為清晰，獲得更多的細節信息。如圖4-5所示為部分代碼。圖4-5部分代碼通過對比加入自適應直方圖均衡化對比度限制器后的去霧圖像，可以看到，三種算法的清晰度，圖像的保真率提高了。細節信息還原度更高，圖像對比度增強。土壤和植被的顏色等更加自然，但曝光率增加，會出現部分失真。如圖4-6所示為改進圖。圖4-6改進圖4.7本章小結本章對三種算法的結果進行了分析。通過利用MATLAB軟件，使用三種算法對圖像進行去霧處理，并對各種不同的處理結果進行分析，得到了MSRCR算法去霧效果最佳、MSR算法去霧效果次之、SSR算法去霧效果最差的結論。之后，對算法進行改進。加入自適應直方圖均衡化對比度限制器，圖像去霧效果進一步增強。而且，由于三種算法有各自的優缺點，所以要根據實際情況來選擇合適的算法，對質量有高要求的話，選擇MSRCR和MSR比較好；如果對質量要求不高，可以選擇SSR,節約時間且算法簡單。

第五章總結與展望5.1總結內容近些年來，經濟快速發展，使得環境受到了嚴重的污染，滋生了霧霾，沙塵等不好的的天氣狀況。也由于自然界中本身存在著不同的天氣，這些天氣會讓我們的視覺狀況受到一定的影響。綜和這些因素，我們在收集圖像時，會受到制約，拍攝出來的圖像會有霧霾等存在，圖像會變得模糊，產生退化現象，細節會嚴重丟失，對我們的判斷會造成很大的影響。隨著信息技術的不斷快速發展，我們對于圖像的清晰度，細節性有了更高的要求。所以，有許多學者對其進行研究，尋找方法，來進行圖像處理，以期得到更好的圖像。本文選擇了圖像處理其中的一種方法——Retinex算法。對Retinex算法的思想，理論進行了分析。并對其中的三種算法，SSR算法、MSR算法和MSRCR算法進行了深入的剖析與討論，展現了它們的細節與特點，并看到了它們的缺點與不足。之后，通過使用MATLAB軟件對三種算法進行了實驗，并比較試驗后的去霧圖像，分析優缺點，而且對其進行改進，去霧效果優化。對本文所作工作內容總結如下：（1）對Retinex算法進行整體分析，了解其原理，明白算法的核心思想。（2）對SSR、MSR、MSRCR三種算法分析，了解其具體步驟，明確它們各自的優缺點，找到在不同情況下使用不同的算法。（3）對三種算法進行MATLAB仿真，對去霧后的圖像效果進行比較分析，針對不同的情況使用不同的算法，對算法進行合理運用，使圖像的處理效果達到最佳。（4）對算法進行改進，加入自適應直方圖均衡化對比度限制器，來增強圖像對比度，使圖像變得更清晰，細節還原更為明顯。5.2未來展望本文就Retinex算法對圖像處理進行了研究與理解，分析了算法的不足，解決與解釋不足的原因，并且嘗試改進算法。通過MATLAB仿真對比不同算法去霧后的圖像，分析其不足之處，找到在不同的情況下使用不同的算法，來達到最大優化。目前，去霧算法雖已取得進步，但還是存在一定的問題，由一定的局限性。（1）復雜度和實時性。天氣的變化是無法預測的，而我們所身處的環境也在實時變化。因此Retinex算法在一些特定的場合是無法使用的，對場合有一定的要求（2）普適性。目前的Retinex算法適用性不能達到全覆蓋，對一些場景，如在特定場合拍攝出的照片，Retinex算法有時并不能滿足需求。（3）評價體系。現在對于去霧后的圖像，整體沒有一個完備的評價體系，評價方法少，局限大。改進方法：（1）圖像去霧要考慮成像的原因，綜合考慮算法的優缺點，研究適合人類的光路傳播圖。（2）為解決去霧算法的自適應、實時性、復雜度高等問題，我們需要研究新的方法來進行去霧，和硬件加速相互配合，協同處理，使其能夠適應不同的場合以及不同的環境，從而更好的完成去霧任務。（3）建立并完善一套行之有效的圖像去霧評價體系，使評價全面，綜合。通過多角度對圖像的去霧效果進行考察，修改，以達到圖像去霧最優解。參考文獻[1]郝盼紅,郭元術.彩色圖像去霧清晰化研究[J].計算機系統應用,2021,30(07):271-276.[2]鄭鳳仙,王夏黎,何丹丹,李妮妮,付陽陽,袁紹欣.單幅圖像去霧算法研究綜述[J].計算機工程與應用,2022,58(03):1-14.[3]張曉東,秦娟娟,賈仲仲.多尺度Retinex在圖像去霧算法中的應用研究[J].西昌學院學報(自然科學版),2021,35(03):60-65.[4]黃麗韶.基于Retinex增強算法的圖像去霧方法研究[J].無線互聯科技,2021,18(15):84-85.[5]林東升.三種Retinex圖像去霧算法比較與分析[J].電腦知識與技術,2020,16(32):197-198.[6]宋冬梅.圖像去霧的單尺度Retinex方法綜述[J].電子元器件與信息技術,2021,5(02):205-206.[7]蔣華偉,楊震,張鑫,董前林.圖像去霧算法研究進展[J].吉林大學學報(工學版),2021,51(04):1169-1181.[8]魏紅偉,田杰