湯汶龍 龍永紅

冶煉車間大氣散射模型圖像去煙塵算法

湯汶龍 龍永紅

（湖南工業(yè)大學(xué)軌道交通學(xué)院，湖南 株洲 412007）

針對(duì)冶煉車間中大量煙塵、水霧等懸浮顆粒造成的圖像降質(zhì)等問題，本文提出冶煉車間大氣散射模型圖像去煙塵算法。為更好地估計(jì)真實(shí)大氣光值，通過簡單線性迭代聚類分割算法求取初始大氣光值，并采用快速引導(dǎo)濾波對(duì)初始大氣光值進(jìn)行精細(xì)化處理，同時(shí)利用自適應(yīng)伽馬函數(shù)對(duì)大氣光和原始煙塵圖像進(jìn)行修正，分別得到最終大氣光和優(yōu)化后的煙塵圖像。通過優(yōu)化的顏色衰減先驗(yàn)?zāi)Ｐ凸烙?jì)出透射率，最后根據(jù)大氣散射模型恢復(fù)無煙塵圖像。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法可降低圖像中的煙塵濃度，減少圖像細(xì)節(jié)損失，使方均誤差平均下降66.2%，峰值信噪比平均提高30.5%，結(jié)構(gòu)相似度平均提高48.6%。

圖像去煙塵；大氣散射模型；簡單線性迭代聚類；自適應(yīng)伽馬函數(shù)

0 引言

隨著計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的快速發(fā)展，工業(yè)信息化[1]、智能化取得了很大進(jìn)展，視頻監(jiān)控技術(shù)在有色冶煉各生產(chǎn)領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用[2]。為了進(jìn)一步提高生產(chǎn)效率、確保生產(chǎn)安全，越來越多的工廠在車間安裝網(wǎng)絡(luò)攝像頭[3-4]，實(shí)時(shí)獲取智能化車間生產(chǎn)信息。由于冶煉工作過程中會(huì)產(chǎn)生大量煙塵、水汽等，導(dǎo)致監(jiān)控視頻圖像出現(xiàn)細(xì)節(jié)模糊、可視性弱等降質(zhì)現(xiàn)象，不利于冶煉生產(chǎn)安全監(jiān)控、設(shè)備遠(yuǎn)程操控、智能視頻識(shí)別技術(shù)的運(yùn)用等。因此，冶煉車間圖像去煙塵工作具有重要意義。

目前，圖像去霧方法主要分為基于圖像增強(qiáng)、圖像復(fù)原和深度學(xué)習(xí)三大類?；趫D像增強(qiáng)的去霧方法[5–11]主要是通過增強(qiáng)圖像的對(duì)比度和某些局部信息對(duì)圖像進(jìn)行處理，未考慮霧霾的形成原因和形成有霧圖像的過程。雖然此方法能夠在保持圖像細(xì)節(jié)的同時(shí)有效去除霧霾，但其對(duì)不同圖像的適應(yīng)性較差，需要針對(duì)性地選擇不同參數(shù)，且在高霧密度情況下存在色彩失真問題?；趫D像復(fù)原的去霧方法[12–20]通過分析圖像降質(zhì)的本質(zhì)，以物理模型為依據(jù)，根據(jù)先驗(yàn)條件估計(jì)參數(shù)真實(shí)值，反演成像過程復(fù)原無霧圖像。Fattal R[12]根據(jù)大氣散射模型計(jì)算出場景中的全局透射率并推斷出每個(gè)像素點(diǎn)的局部透射率，得到復(fù)原圖像。然而，該方法依賴局部統(tǒng)計(jì)不相關(guān)性的假設(shè)，在處理復(fù)雜圖像時(shí)會(huì)出現(xiàn)色彩偏差等問題。He Kaiming等[13-14]提出暗通道先驗(yàn)（dark channel prior, DCP）理論，通過估計(jì)圖像的暗通道來獲取大氣光值和圖像中的深度信息，從而計(jì)算出全局透射率，獲得無霧圖像。但當(dāng)有白色物體或光源等高亮區(qū)域時(shí)，該方法會(huì)誤判大氣光值，導(dǎo)致去霧圖像失真。Sun Wei等[15]提出一種局部大氣光估計(jì)的去霧算法，通過解決定位全局大氣光產(chǎn)生的不準(zhǔn)確問題來改善暗通道先驗(yàn)算法，但該方法可能導(dǎo)致去霧圖像過飽和。為了避免透射率的過度估計(jì)，Meng Gaofeng等[17]通過結(jié)合圖像透射率的約束和固定邊界限制透射率，從而優(yōu)化透射率以達(dá)到去霧目的。Zhu Qingsong等[19]利用有霧圖像中不同顏色通道的統(tǒng)計(jì)特性，建立有霧圖像的場景深度與亮度、飽和度之間的關(guān)系，進(jìn)而求解圖像的透射率；但該方法可能存在去霧不徹底的問題。Yu Teng等[20]提出一種通道差分引導(dǎo)濾波方法來估計(jì)環(huán)境光照，解決了常用的局部最大值像素法高估環(huán)境光照的問題?；谏疃葘W(xué)習(xí)的去霧方法[21-22]主要是利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型學(xué)習(xí)圖像中有霧和無霧之間的映射關(guān)系，從而去除霧霾得到清晰圖像。這類方法需要大量的有霧和無霧圖像對(duì)，但此類數(shù)據(jù)集通常難以獲取，并且訓(xùn)練需要較長時(shí)間，無法廣泛應(yīng)用于工業(yè)場景中。

上述方法致力于霧天室外圖像清晰化，未考慮復(fù)雜成像環(huán)境中多光源、煙塵分布不均勻等因素帶來的綜合影響，使算法不適用于冶煉車間的煙塵環(huán)境。為此，本文提出冶煉車間大氣散射模型圖像去煙塵算法，以提高復(fù)雜環(huán)境大氣光值和透射率估計(jì)的準(zhǔn)確度，解決光源等高亮區(qū)域光暈效應(yīng)和色彩失真的問題。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明，本文算法去煙塵效果良好。

1 大氣散射模型

大氣散射模型[23]是一種應(yīng)用于圖像復(fù)原去霧算法中的模型，它通過分析物體成像過程中各種環(huán)境光的影響，描述有霧圖像退化的過程。大氣散射模型如圖1所示。

圖1 大氣散射模型

大氣散射模型假設(shè)環(huán)境光為全局常量，將退化后的有霧圖像表示為物體反射光的衰減和懸浮顆粒對(duì)周圍光照的吸收和散射兩部分的線性疊加?；趫D像復(fù)原的去煙塵算法基于該模型，通過對(duì)反射光的衰減能量進(jìn)行補(bǔ)償，并消除環(huán)境光參與成像的部分，從而恢復(fù)清晰圖像?；谏鲜鰺焿m環(huán)境成像過程，退化后的煙塵圖像表達(dá)式為

=+(-) （1）

式中：為接收到的煙塵圖像；為復(fù)原圖像；為介質(zhì)的透射率，其反映大氣光穿透介質(zhì)到達(dá)采集設(shè)備的能力，值越大穿透能力越強(qiáng)；為全局大氣光；為單位矩陣。

=+(-) （2）

在大氣散射模型中，介質(zhì)透射率與大氣散射系數(shù)、場景深度有關(guān)，大氣散射系數(shù)與圖像亮度有關(guān)，其關(guān)系為

=e-bd（3）

=e（4）

式中：為大氣散射系數(shù)；為場景深度；為煙塵圖像各像素點(diǎn)亮度值；、為常量系數(shù)，一般取=1.2，=0.25。在煙塵均勻分布的情況下恒定，但冶煉車間煙塵分布不均勻，需要分別求取不同區(qū)域的大氣散射系數(shù)。在去煙塵問題中，惟一的已知量為原始煙塵圖像，求得去霧結(jié)果的關(guān)鍵要素就是精準(zhǔn)估計(jì)透射率和大氣光值。

冶煉車間大氣散射模型圖像去煙塵算法的流程如圖2所示。首先，采用簡單線性迭代聚類（simple linear iterative clustering, SLIC）的超像素分割算法將圖像大氣光劃分為不同區(qū)域，估計(jì)各區(qū)域平均大氣光值，利用快速引導(dǎo)濾波優(yōu)化平均大氣光值；然后，通過自適應(yīng)伽馬函數(shù)修正細(xì)化后的大氣光和原始煙塵圖像，同時(shí)利用優(yōu)化的顏色衰減先驗(yàn)算法求取透射率；最后，在得到最終大氣光值、優(yōu)化后的煙塵圖像和透射率后，通過大氣散射模型還原得到無煙塵圖像。

圖2 冶煉車間大氣散射模型圖像去煙塵算法流程

1.1 初始大氣光值估計(jì)

在室外大氣光照環(huán)境中，大氣光一般呈均勻分布，其值通常被視為全局恒定值。文獻(xiàn)[10]通過搜索暗通道圖中亮度強(qiáng)度前0.1%的像素，取其在原始圖像中具有最大亮度值的像素點(diǎn)作為大氣光值。然而，這種處理方法只適用于光照均勻且低亮度的圖像。室內(nèi)冶煉車間采用人工光源，大氣光在空間中是變化的，存在光照不均勻的問題。因此，采用該方法容易導(dǎo)致去煙塵后圖像局部過曝光或光暈現(xiàn)象的出現(xiàn)。

=[]T（5）

RGB彩色模型轉(zhuǎn)換到HSV彩色模型[25]可用式（6）～式（8）表示。

式中：為色相值；、、分別為RGB顏色模型中紅、綠、藍(lán)三個(gè)顏色通道的數(shù)值；max為、、中的最大值；min為、、中的最小值。

初始大氣光值估計(jì)流程如下：

1）選取像素點(diǎn)的特征向量。

2）初始化聚類中心。假設(shè)圖像像素點(diǎn)總數(shù)為，設(shè)定的聚類個(gè)數(shù)為，相鄰距離為，則有

（9）

式中：c為聚類中心與鄰域像素點(diǎn)之間的色彩距離；s為聚類中心與領(lǐng)域像素點(diǎn)之間的歐式空間距離；為聚類中心與像素點(diǎn)的相似度；S、V分別為像素點(diǎn)的飽和度和亮度；S、V分別為像素點(diǎn)在鄰域2×2范圍內(nèi)聚類中心的飽和度和亮度；x、y為像素點(diǎn)的橫、縱坐標(biāo)；x、y為像素點(diǎn)鄰域聚類中心的橫、縱坐標(biāo)；為緊湊因子。

5）重復(fù)以上流程迭代更新聚類中心，直到誤差收斂。

6）計(jì)算每個(gè)聚類的平均值，將各聚類平均值分別賦予各聚類中的每個(gè)像素點(diǎn)。

1.2 大氣光值優(yōu)化

大氣光值優(yōu)化前后去煙塵圖像如圖3所示。由圖3（c）可以看出，簡單線性迭代聚類超像素分割算法能夠很好地估計(jì)出大氣光值近似區(qū)域的真實(shí)大氣光值。然而，圖像存在塊狀失真的問題，這是由于初始大氣光值過于粗糙，導(dǎo)致塊狀區(qū)域的過渡不平緩，因此需要對(duì)初始大氣光值進(jìn)行優(yōu)化，以獲得更加自然的去煙塵效果。為此，本文采用快速引導(dǎo)濾波對(duì)初始大氣光值進(jìn)行細(xì)化，細(xì)化后的大氣光值如圖3（d）所示。

1.3 透射率估計(jì)

由式（3）可知，在取得大氣散射系數(shù)與場景深度后，能夠求取透射率。冶煉車間煙塵圖像的飽和度、亮度和梯度等特征近似符合顏色衰減模型，該區(qū)域場景深度可由亮度、飽和度和梯度線性表示。根據(jù)顏色衰減模型，煙塵圖像場景深度可表示為

式中：1、2、3為線性系數(shù)；為圖像場景深度；為亮度；為飽和度；為梯度；為誤差系數(shù)。經(jīng)過大量冶煉車間數(shù)據(jù)集實(shí)驗(yàn)，設(shè)置系數(shù)經(jīng)驗(yàn)值：1= 1.559，2=-0.782，3=0.221，=0.141。為了降低噪聲等因素的影響，給定一個(gè)滑動(dòng)窗口，估計(jì)煙塵圖像的平均場景深度表達(dá)式為

根據(jù)式（4）和式（12）可取得大氣散射系數(shù)和圖像場景深度，然后根據(jù)式（3）可求得煙塵圖像透射率。為了減少噪聲干擾，優(yōu)化景深邊緣處的細(xì)節(jié)信息，對(duì)透射率矩陣進(jìn)行快速引導(dǎo)濾波處理。

1.4 煙塵圖像修正

在室內(nèi)冶煉車間環(huán)境中，存在多個(gè)人工光源，同時(shí)煙塵分布不均勻，這導(dǎo)致圖像采集設(shè)備接收到過量的散射分量、反射分量和直射光照信息，進(jìn)而造成圖像低照度等降質(zhì)問題。此外，由于空間位置或障礙物遮擋光源等原因，部分區(qū)域的圖像存在局部細(xì)節(jié)信息丟失的問題。為了減弱原始煙塵圖像中過量光照分量的影響，并提升局部暗淡區(qū)域的細(xì)節(jié)信息，以獲取更加清晰自然的復(fù)原圖像，需要在原始煙塵圖像過亮區(qū)域?qū)α炼确至窟M(jìn)行適當(dāng)削弱，在偏暗區(qū)域?qū)α炼确至窟M(jìn)行適當(dāng)補(bǔ)償。若直接對(duì)不同區(qū)域進(jìn)行固定減削弱值或加補(bǔ)償值可能導(dǎo)致亮度值偏小或偏大，從而影響最終復(fù)原圖像的去煙塵效果和視覺效果。因此，本文提出一種利用自適應(yīng)伽馬函數(shù)[26]對(duì)煙塵圖像進(jìn)行修正的預(yù)處理方法，根據(jù)每個(gè)像素點(diǎn)的特點(diǎn)動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)亮度值，實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像修正的精確控制，具體流程如下。

1）將煙塵圖像從RGB彩色模型轉(zhuǎn)換到HSV彩色模型，以便對(duì)亮度分量進(jìn)行處理。

2）以亮度分量自身作為引導(dǎo)圖，通過快速引導(dǎo)濾波獲得光照?qǐng)D。

3）對(duì)亮度分量進(jìn)行伽馬修正。伽馬函數(shù)表達(dá)式為

（13）

式中：為修正后的煙塵圖像亮度；為輸入圖像亮度分量；為用于亮度修正的伽馬參數(shù)；為輸入圖像提取出來的光照分量；ave為光照分量亮度平均值。

4）修正后的亮度與原圖色調(diào)、飽和度重新 融合。

5）將融合后的圖像從HSV彩色模型轉(zhuǎn)換到RBG彩色模型，得到修正后的煙塵圖像res。

修正前后去煙塵圖像如圖4所示，通過修正，可以有效減弱煙塵圖像過亮區(qū)域的亮度值，使其更加符合真實(shí)場景中的光照情況，而在偏暗區(qū)域，可以增加這些區(qū)域的亮度值，使其更清晰明亮，細(xì)節(jié)信息得到了提升。

2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

為了驗(yàn)證本文所提方法的效果，進(jìn)行大量實(shí)驗(yàn)。數(shù)據(jù)集來源于冶煉車間不同位置的煙塵圖像，共選擇四種具有代表性的圖像去霧算法進(jìn)行對(duì)比，包括DCP去霧算法[13]、基于邊界約束和上下文正則化（boundary constraint and contextual regularization, BCCR）的圖像去霧算法[17]、顏色衰減先驗(yàn)（color attenuation prior, CAP）去霧算法[19]和逐像素alpha混合（pixel-wise alpha blending, PWAB）的去霧算法[20]。實(shí)驗(yàn)環(huán)境為64位Windows11操作系統(tǒng)，所用計(jì)算機(jī)配置為CPU Intel(R) Core(TM) i7—11800H @2.30GHz，RAM 16GB；編程環(huán)境采用Visual Studio 2019 C++加載OpenCV3.4.14庫。

2.1 算法主觀評(píng)價(jià)

復(fù)原效果對(duì)比如圖5所示。從Img1～6可以觀察到，DCP算法在去除煙塵方面表現(xiàn)良好，但復(fù)原圖像的亮度偏暗且細(xì)節(jié)丟失嚴(yán)重，該算法在燈光等高亮區(qū)域出現(xiàn)了色彩失真現(xiàn)象，這是由于大氣光的錯(cuò)誤估計(jì)導(dǎo)致的。BCCR算法和CAP算法的去煙塵效果明顯較差，景深處仍存在大量煙塵，且處理后的圖像低照度區(qū)域難以辨識(shí)。PWAB算法增強(qiáng)了圖像亮度，但同時(shí)也增強(qiáng)了噪聲和煙塵濃度，在光源處出現(xiàn)嚴(yán)重的光暈現(xiàn)象。相比之下，本文所提算法在去煙塵效果方面表現(xiàn)出明顯的優(yōu)勢，不僅能夠有效去除煙塵，而且明顯增強(qiáng)了圖像的整體結(jié)構(gòu)信息和邊緣信息；此外，經(jīng)過處理后的圖像在飽和度和亮度方面適中，呈現(xiàn)出更好的視覺效果。相較于其他算法，本文所提算法的去煙塵效果更優(yōu)。

2.2 算法客觀評(píng)價(jià)

為了進(jìn)一步驗(yàn)證所提算法的性能，本文采用三種客觀評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)算法進(jìn)行評(píng)價(jià)，包括圖像方均誤差（mean-square error, MSE）、峰值信噪比（peak signal-to-noise ratio, PSNR）和結(jié)構(gòu)相似度（structural similarity index measure, SSIM）[27]。

MSE是一種衡量估計(jì)量與被估計(jì)量之間差異程度的度量指標(biāo)。在圖像處理中，MSE主要用于比較原始圖像和處理后圖像像素值的方均差大小，以衡量圖像的失真程度。MSE的值越小，代表失真越小，說明處理后的圖像更接近原始圖像。PSNR是一種全參考的圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)，用于表示保留的圖像細(xì)節(jié)信息程度。PSNR的值越大，表示圖像結(jié)構(gòu)保持越完整，信息保持度越高。其表達(dá)式分別為

圖5 復(fù)原效果對(duì)比

式中：1和1分別為圖像的行數(shù)和列數(shù)；I為原始圖像對(duì)應(yīng)像素的像素值；J為復(fù)原圖像對(duì)應(yīng)像素的像素值；1為最大像素值。

SSIM是一種用于衡量圖像相似度的指標(biāo)，它反映了圖像結(jié)構(gòu)的完整性。SSIM的值越大，表示去霧后的圖像與原始圖像的差距越小，圖像的視覺效果也越好。其表達(dá)式為

計(jì)算得到MSE、PSNR、SSIM分別見表1～表3。

表1 MSE

表2 PSNR 單位: dB

表3 SSIM

根據(jù)表1～表3可以看出，本文所提算法的各項(xiàng)指標(biāo)均優(yōu)于其他算法。對(duì)比結(jié)果顯示，本文算法在方均誤差、峰值信噪比和結(jié)構(gòu)相似度方面表現(xiàn)出色，方均誤差平均下降了66.2%，峰值信噪比平均提高了30.5%，結(jié)構(gòu)相似度平均提高了48.6%。

綜上所述，無論是從主觀評(píng)價(jià)還是客觀評(píng)價(jià)的角度來看，本文所提去煙塵算法都表現(xiàn)出良好的性能，具有一定優(yōu)越性。

3 結(jié)論

冶煉車間作業(yè)過程中會(huì)產(chǎn)生大量煙塵、水霧等，煙塵顆粒分布密集且煙塵厚度不均勻，常常因?yàn)榫植慷嗌⑸湟饒D像降質(zhì)等問題。本文針對(duì)冶煉車間圖像去煙塵任務(wù)，提出一種基于大氣散射模型的冶煉車間去煙塵算法。通過簡單線性迭代聚類的超像素分割算法將圖像大氣光劃分為不同區(qū)域，并分別結(jié)合伽馬修正和顏色衰減先驗(yàn)理論，估計(jì)出各區(qū)域的大氣光值和透射率。為了減少不均勻光照引起的誤差，進(jìn)一步利用自適應(yīng)伽馬函數(shù)對(duì)原始圖像進(jìn)行修正。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文提出的算法能夠顯著減少圖像中的煙塵，復(fù)原圖像色彩真實(shí)、細(xì)節(jié)豐富，保留了原始圖像的結(jié)構(gòu)信息。然而，該算法的復(fù)雜度仍有待改進(jìn)，在后續(xù)研究中將進(jìn)一步提升算法的去煙塵效果和處理速率，以提高其在冶煉車間實(shí)時(shí)視頻去煙塵工作中的應(yīng)用性能。

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Dust removal algorithm for atmospheric scattering model image of smelting workshop

TANG Wenlong LONG Yonghong

(College of Railway Transportation, Hu’nan University of Technology, Zhuzhou, Hu’nan 412007)

Aiming at the problem that the image is degraded by a large number of suspended particles such as soot and water mist generated in the smelting workshop, an dust removal algorithm for the atmospheric scattering model image of the smelting workshop is proposed. In order to better estimate the real atmospheric light value, the algorithm in this paper obtains the initial atmospheric light value by simple linear iterative clustering segmentation algorithm, and uses fast guided filtering to refine the initial atmospheric light value. At the same time, the adaptive gamma function is used to correct the atmospheric light and the original soot image, and the final atmospheric light and the optimized soot image are obtained respectively. The transmittance is estimated by the optimized color attenuation prior model. Finally, the smoke-free image is restored according to the atmospheric scattering model. The experimental results show that the algorithm can effectively reduce the smoke concentration in the image and reduce the loss of image details. The mean square error is reduced by 66.2% on average, the peak signal-to-noise ratio is increased by 30.5% on average, and the structural similarity is increased by 48.6% on average.

image dust removal; atmospheric scattering model; simple linear iterative clustering; adaptive gamma function

2023-06-09

2023-07-10

湯汶龍（1994—），男，湖南常德人，碩士研究生，主要研究方向?yàn)閳D像處理與機(jī)器視覺。

湖南省自然科學(xué)基金（2023JJ50196）