在裝備試驗與測試中,常規(guī)光學(xué)成像系統(tǒng)極易受氣象環(huán)境(如霧霾、沙塵等)影響,導(dǎo)致探測距離、成像效果、測量精度等受到大幅限制,從而嚴重影響目標(biāo)成像效果及關(guān)鍵參數(shù)獲取。如何增強霧霾條件下光學(xué)探測識別能力及成像質(zhì)量,成為了當(dāng)前急需解決的關(guān)鍵問題。本文利用偏振成像優(yōu)勢,結(jié)合暗通道先驗原理,提出了基于暗通道先驗原理的偏振圖像去霧增強算法。該算法首先利用采集到的偏振圖像提取偏振特征,計算偏振度和偏振角;同時,采用基于區(qū)域增長算法自動提取出天空區(qū)域,對天空區(qū)域進行大氣光參數(shù)估計,獲取大氣光偏振度及偏振角相關(guān)參數(shù)估計;然后,結(jié)合暗通道先驗原理,獲取無窮遠處大氣光強,進而計算各像素點的大氣光強;最后,建立在大氣物理退化模型基礎(chǔ)上,實現(xiàn)圖像去霧增強。實例分析與驗證中,通過主觀評價與客觀評價兩種方法,對比本文提出的方法和常見其他方法,實際結(jié)果表明,本文算法去霧增強能力較強,能有效提升光學(xué)系統(tǒng)的探測識別能力及成像質(zhì)量,對霧霾條件下武器裝備關(guān)鍵參數(shù)獲取具有重要意義。

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圖3 原始偏振圖像

由于天空區(qū)域不符合暗通道先驗原理,直接采用暗通道原理處理,會使估計的大氣光參數(shù)存在偏差,導(dǎo)致最終處理結(jié)果存在大面積紋理及分塊。因此,首先對天空區(qū)域進行自動提取,進而對天空區(qū)域進行大氣光參數(shù)估計,最終再采用偏振去霧算法進行去霧增強處理。圖4偏振度及偏振角圖像

圖4 偏振度及偏振角圖像

圖3原始偏振圖像天空區(qū)域自動提取流程如下所示:

圖5 原始圖像及天空區(qū)域提取結(jié)果

⑥直到?jīng)]有新的天空區(qū)域加入,或遍歷所有像素點,則天空區(qū)域自動提取結(jié)束,圖5為原始圖像及天空區(qū)域提取結(jié)果圖像。3.3無窮遠大氣光強估計

圖6 場景一暗通道圖像

③提取上述像素在原始圖像I中對應(yīng)位置的像素亮度值,選取最亮像素的3×3鄰域像素點的平均強度值作為無窮遠處大氣光強IA∞。(最終估計的無窮遠處大氣光強為194.7)3.4各像點大氣光強計算

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