圖像去霧項目中遇到的問題

02-23

圖像去霧是之前的一個項目里的工作了，當時主要是DSP上實現，做了加速和惡劣情況魯棒性提高的一些事情，。

簡單說下之前去霧演算法吧，基本就是圖像增強和物理先驗處理這兩個方向吧。圖像增強比如一些圖像直方圖均衡和拉對比度的法子，物理先驗主要是暗通道和衍生的，Retinex我覺得也算先驗。

直方圖均衡特別是CLAHE那種主要是增加對比度，讓低對比度的東西硬拉高對比度，對於一些場景是不錯的，但是這個演算法本身對於白平衡不對的場景問題比較嚴重，拉高對比度也會讓白平衡不準問題更明顯，暖色調的變黃，對於過曝欠曝場景倒是還算好。但是去霧效果不算太明顯。演算法速度尚可，定點化扔給DSP挺快的。

Retinex則是估計大氣光，然後去除大氣光的影響，通過SCR、MSCR、Mccann之類方法估計大氣光然後去霧，迭代法可以獲得較為精確的估計，但是實際使用中容易過飽和，而且計算量並不低，不過貌似國內有商業方案是這玩意加速改的。

Color-Prior方案，何當年的best paper後面有很多改進，原始的soft matting速度慢，後面有了導向濾波，但是本身大氣光估計比較簡陋和直方圖均衡一樣收到白平衡不準影響，當然有複雜的大氣光估計，那就和修正白平衡沒啥區別了，天空顏色偏色，過曝場景失效，亮度過暗都有一些不就得方法，不過都一定程度提高了計算代價。

實際使用其實更多的是為了可靠和速度，所以之前工作也在這兩點，去霧精度做了妥協，主要是通過演算法的定點化和簡化以期加速，具體之前720P去霧速度還算可以。

演算法效果經驗參數設置追求真實感，順便做到實時，外加過曝欠曝場景魯棒。下圖是原圖、暗通道、項目實現對比。不過演算法對白平衡不均問題還是沒做很好的快速准去解決，後來我寫過相機自動白平衡演算法，但是還是做的不好，也就沒繼續折騰。具體實現細節暫不公布。

圖片攝於喀納斯。