1 绪论
1.1 研究背景与意义
沙尘天气是我国西北地区春季常出现的一种恶劣天气。由于空气中悬浮的沙、尘颗粒浓度变大，在这种天气中采集的图像受到不同程度的退化。在沙尘天气条件下，对空气的能见度、交通安全、智能检测系统[1,2]等产生不利的影响。
目前针对恶劣天气图像处理主要集中在雾霾图像清晰化，雨天图像清晰化，而专门针对沙尘图像清晰化的方法相对较少。现有的文献主要通过颜色校正和图像增强两个方面来处理沙尘降质图像，例如 Zhi[3]等提出一种沙尘降质图像清晰化算法，该算法主要通过颜色校正和基于改进的奇异值分解算法处理。Wang[4]等提出一种基于 Lab 空间的沙尘图像可见性增强算法。虽然在沙尘图像清晰化方面取得一些成果，但仍存在一些问题，例如对偏色程度较大的沙尘图像清晰化时会出现颜色校正不彻底，另外图像增强的同时会带来人为的噪声。
在此背景下，提出本文研究课题，本文对不同偏色程度的沙尘图像进行清晰化处理，处理的结果应用于各种计算机视觉系统，为提高计算机视觉系统的性能以及视频图像处理提供帮助。
沙尘天气是我国西北地区春季常出现的一种恶劣天气。由于空气中悬浮的沙、尘颗粒浓度变大，在这种天气中采集的图像受到不同程度的退化。在沙尘天气条件下，对空气的能见度、交通安全、智能检测系统[1,2]等产生不利的影响。
目前针对恶劣天气图像处理主要集中在雾霾图像清晰化，雨天图像清晰化，而专门针对沙尘图像清晰化的方法相对较少。现有的文献主要通过颜色校正和图像增强两个方面来处理沙尘降质图像，例如 Zhi[3]等提出一种沙尘降质图像清晰化算法，该算法主要通过颜色校正和基于改进的奇异值分解算法处理。Wang[4]等提出一种基于 Lab 空间的沙尘图像可见性增强算法。虽然在沙尘图像清晰化方面取得一些成果，但仍存在一些问题，例如对偏色程度较大的沙尘图像清晰化时会出现颜色校正不彻底，另外图像增强的同时会带来人为的噪声。
在此背景下，提出本文研究课题，本文对不同偏色程度的沙尘图像进行清晰化处理，处理的结果应用于各种计算机视觉系统，为提高计算机视觉系统的性能以及视频图像处理提供帮助。
.........................
1.2 国内外研究现状
沙尘图像的清晰化的相关工作可以总结为两个部分，一是图像颜色校正；二是利用雾霾图像清晰化算法；以及将两个部分结合起来的研究工作。下面将详细介绍这两个方面的具体研究成果及发展动态。
1.2.1 图像颜色校正研究现状
在沙尘天气中，由于采集的图像颜色偏黄偏暗，因此对沙尘图像清晰化时首先进行颜色校正。在颜色校正时，一般选择在不同的颜色空间模型进行处理。因此，本文将从 RGB模型、HSI 模型、YCbCr 模型、Lab 模型介绍彩色图像颜色校正的研究发展动态。
RGB 模型由红、绿、蓝三基本颜色组成，自然界中任何颜色都是由这三种色光按照不同的权值比例混合。目前很多彩色图像增强以及去雾算法都是在 RGB 空间展开研究。Zohair Al-Ameen[5]提出了一种通过调节模糊增强算子阈值增强沙尘天气中图像的可见度的方法，具体方法是在 RGB 三通道中利用一个简单的成员函数用于调节图像像素值，根据沙尘图像具体情况设置不同的阈值，每个通道的阈值在 0 到 1 之间；Zhi[3]等在 RGB 空间分析每个通道的颜色直方图的特点，提出一种沙尘降质图像清晰化算法，首先根据沙尘图像特点采用高斯模型建模，然后根据高斯模型特点进行颜色校正，最后利用基于改进的奇异值分解对颜色调整后的沙尘图像进行对比度增强，但在处理景深程度较大的沙尘图像时效果不佳。
Lab 模型采用 b，a 和 L 坐标轴定义色彩模型。L 表示光亮度，a 和 b 表示颜色对立维度，可以通过修改 a 和 b 分量的大小，使处理后的图像颜色平衡。Wang[4]等在 Lab 颜色空间，对 a 和 b 通道进行颜色校正，在 L 通道进行拉普拉斯变换增强图像细节，最后将处理过的三个通道合并得到最终结果，该算法很好地解决了沙尘图像的颜色偏移的问题。Zhao[6]等提出了一种基于 Lab 色彩空间的图像增强算法，首先将图像转化到 Lab 空间，在L 分量使用基于改进的 Retinex 算法提高亮度，然后保持色度不变，最后将增强的 L 分量和色度分量结合得到增强后的图像。
3 基于深度退化的沙尘图像清晰化方法 ............................211.2 国内外研究现状
沙尘图像的清晰化的相关工作可以总结为两个部分，一是图像颜色校正；二是利用雾霾图像清晰化算法；以及将两个部分结合起来的研究工作。下面将详细介绍这两个方面的具体研究成果及发展动态。
1.2.1 图像颜色校正研究现状
在沙尘天气中，由于采集的图像颜色偏黄偏暗，因此对沙尘图像清晰化时首先进行颜色校正。在颜色校正时，一般选择在不同的颜色空间模型进行处理。因此，本文将从 RGB模型、HSI 模型、YCbCr 模型、Lab 模型介绍彩色图像颜色校正的研究发展动态。
RGB 模型由红、绿、蓝三基本颜色组成，自然界中任何颜色都是由这三种色光按照不同的权值比例混合。目前很多彩色图像增强以及去雾算法都是在 RGB 空间展开研究。Zohair Al-Ameen[5]提出了一种通过调节模糊增强算子阈值增强沙尘天气中图像的可见度的方法，具体方法是在 RGB 三通道中利用一个简单的成员函数用于调节图像像素值，根据沙尘图像具体情况设置不同的阈值，每个通道的阈值在 0 到 1 之间；Zhi[3]等在 RGB 空间分析每个通道的颜色直方图的特点，提出一种沙尘降质图像清晰化算法，首先根据沙尘图像特点采用高斯模型建模，然后根据高斯模型特点进行颜色校正，最后利用基于改进的奇异值分解对颜色调整后的沙尘图像进行对比度增强，但在处理景深程度较大的沙尘图像时效果不佳。
Lab 模型采用 b，a 和 L 坐标轴定义色彩模型。L 表示光亮度，a 和 b 表示颜色对立维度，可以通过修改 a 和 b 分量的大小，使处理后的图像颜色平衡。Wang[4]等在 Lab 颜色空间，对 a 和 b 通道进行颜色校正，在 L 通道进行拉普拉斯变换增强图像细节，最后将处理过的三个通道合并得到最终结果，该算法很好地解决了沙尘图像的颜色偏移的问题。Zhao[6]等提出了一种基于 Lab 色彩空间的图像增强算法，首先将图像转化到 Lab 空间，在L 分量使用基于改进的 Retinex 算法提高亮度，然后保持色度不变，最后将增强的 L 分量和色度分量结合得到增强后的图像。
..........................
2 基于偏色校正的沙尘图像清晰化方法
2 基于偏色校正的沙尘图像清晰化方法
2.1 问题提出
在干燥晴朗的条件下，大气中的粒子浓度较小，成像设备在户外采集到的图像比较清晰，在高浓度的沙尘颗粒的条件下，光线从目标物体反射到成像设备的过程中发生衰减，获取的图像质量发生明显的变化，主要表现在以下几个方面：
（1）图像颜色偏移。在沙尘天气条件下，大气粒子浓度较大，沙粒将太阳光中的黄色部分反射并且将太阳光中的其他部分吸收，另外周围环境中的反射光进入成像设备，叠加在目标场景中使图像整体颜色偏移。
在干燥晴朗的条件下，大气中的粒子浓度较小，成像设备在户外采集到的图像比较清晰，在高浓度的沙尘颗粒的条件下，光线从目标物体反射到成像设备的过程中发生衰减，获取的图像质量发生明显的变化，主要表现在以下几个方面：
（1）图像颜色偏移。在沙尘天气条件下，大气粒子浓度较大，沙粒将太阳光中的黄色部分反射并且将太阳光中的其他部分吸收，另外周围环境中的反射光进入成像设备，叠加在目标场景中使图像整体颜色偏移。
（2）图像整体偏暗。由于自然光线被沙粒遮挡而使光线强度被减弱，根据大气衰减模型[36]可知，目标物体反射光进入成像设备的光线被削弱，因此使得图像亮度变低。
（3）图像对比度下降，细节不明显。由于场景表面的反射光在传播过程中发生了衰减，因此图像的对比度下降[37]，大气中悬浮的小沙粒自身成像造成了一种噪声，这些噪声是呈非均匀分布，引起图像细节不明显，图像清晰度下降。
图 2-1 为沙尘图像 RGB 通道的颜色直方图。从图中可以看出，沙尘图像的直方图集中在某一个狭窄的区域内，且图像的像素在某个区间内变化剧烈。
..........................
2.2 沙尘图像模型
.......................
（3）图像对比度下降，细节不明显。由于场景表面的反射光在传播过程中发生了衰减，因此图像的对比度下降[37]，大气中悬浮的小沙粒自身成像造成了一种噪声，这些噪声是呈非均匀分布，引起图像细节不明显，图像清晰度下降。
图 2-1 为沙尘图像 RGB 通道的颜色直方图。从图中可以看出，沙尘图像的直方图集中在某一个狭窄的区域内，且图像的像素在某个区间内变化剧烈。
..........................
2.2 沙尘图像模型
.......................
3.1 问题提出...............................21
3.2 算法描述..............................21
4 沙尘图像清晰化系统实现.................................31
4.1 系统模块框架.......................................31
4.2 系统实现..............................32
5 总结与展望...................................37
5.1 总结......................................37
5.2 研究展望.................................37
4 沙尘图像清晰化系统与实现
4.1 系统模块框架
沙尘图像清晰化系统主要有四个模块：图像基本操作，沙尘图像清晰化方法，系统基本操作，客观性能测评。其中沙尘图像清晰化的部分，主要包含了几个经典的图像增强算法，以及本文中提出的两种清晰化方法；性能测评主要采用平均梯度和图像信息熵对清晰化后的图像进行客观评价。图 4-1 展示了沙尘图像清晰化系统模块详细图。
........................
5 总结与展望
5.1 总结
沙尘天气下获取的图像受大气粒子的影响，采集的图像呈现出色彩偏移、清晰度低的特点，给日常生活和科学研究带来不利的影响，因此，针对沙尘降质图像进行清晰化的研究具有积极的应用价值，其研究成果可以直接用于视频监控、自动驾驶等领域。
本文对单幅沙尘图像清晰化方法进行研究，主要包括：
1. 提出一种基于偏色校正的沙尘图像清晰化方法。该方法主要针对沙尘图像颜色偏移，对比度低的问题。传统方法对于沙尘图像的颜色校正的结果呈现处理不彻底的特点，
例如颜色校正后依旧有轻微的偏色现象。另外对于偏色较大的沙尘图像处理后会出现颜色失真的问题。针对现存问题提出本章方法，该方法主要分为三个部分，首先采用基于限制对比自适应直方图均衡化的方法进行偏色校正，然后采用带色彩恢复的 Retinex 算法增强对比度，最后在 HSI 空间增强图像细节。分别从定性和定量方面对本文的方法进行评价，结果表明，本文方法对不同偏色程度的沙尘图像能有效地去除颜色干扰，提高图像对比度。
2. 提出了一种基于深度退化的沙尘图像清晰化方法，该方法主要针对偏色较大，信息退化严重的沙尘图像。首先利用自动色阶算法进行的颜色校正，其次针对颜色校正后的图像依旧存在噪声的问题，使用引导滤波去除噪声保持图像边缘，然后用基于高斯函数的同态滤波算法增强图像对比度并使图像亮度均匀，最后通过大量仿真实验分别从主观和客观的两个方面进行评价，得出本文方法对噪声较大的沙尘图像处理后能很好的反映出图像的细节，并有较好的视觉效果。
3. 设计并实现了沙尘图像清晰化系统，该系统包含本文提出的两个方法，以及部分的经典图像增强的方法，即 MSRCR、White-balance、CLAHE、引导滤波，并用标准差、信息熵、平均梯度对结果进行评价。
参考文献（略）
3. 设计并实现了沙尘图像清晰化系统，该系统包含本文提出的两个方法，以及部分的经典图像增强的方法，即 MSRCR、White-balance、CLAHE、引导滤波，并用标准差、信息熵、平均梯度对结果进行评价。
参考文献（略）