圖像增強之圖像去霧

研究去霧算法有一段時間了，看了很多論文，最終還是覺得何凱明的去霧相關論文最靠譜：

何凱明主頁：http://kaiminghe.com/

暗通道透霧：Single Image Haze Removal

引導濾波：Guided Image Filtering

有些圖像處理后感覺自己實現的透霧效果不如作者的效果好。

造成此差異的原因大概是：

①自己的實現有不到位的地方。

②透霧處理后的曝光方式不一樣，由於暗通道方法透霧后會出現圖像偏暗的情況，所以需要曝光處理，但作者的論文中沒有提到他自己用了什么方法。

另外，我在實現過程中其中傳播圖的細化用的是Guided Image Filtering，也試過均值等其他濾波方式，但是很明顯引導濾波的效果更好，原因就是濾波后邊緣效應，據說雙邊濾波的保邊效果不錯，但是自己沒有實現過，大致了解了一下雙邊濾波的快速算法，大概估計其流程比引導濾波會更耗時，加上自己較忙，所以也沒有繼續研究了，希望有實現雙邊濾波的朋友曝一下處理效果及處理時間。

此文沒有介紹關於暗通道的一些流程，但是博客園就不止一篇文章介紹其去霧算法，所以偷個懶直接加個鏈接，感興趣的朋友推薦看看以下文章以及下面的評論。

http://www.cnblogs.com/Imageshop/p/3281703.html；

http://www.cnblogs.com/celerychen/archive/2013/03/23/2976792.html；

 

另外我現在還存在以下問題：

①目前我實現過的透霧算法都有其自身的缺陷，何凱明的算法也有處理效果不理想的情況。

就目前自己實現的透霧算法中，還沒有一種能夠適應各種雨霧霾圖像的處理，有研究圖像透霧

的朋友歡迎發表你的看法及心得。

②雖然引導濾波的效果用於傳輸圖的細化效果較好，但是實時性遠遠不夠，

單單引導濾波而言，自己期望能達到的效率是，在配置一般的電腦上能夠實時處理（20ms以內）720P灰度圖像。

希望做過並行處理：GPU加速、異構編程、或FPGA等朋友報一下你們有沒有處理過一些圖像濾波（均值、中值、雙邊、甚至引導濾波等等）的加速。能加速到什么程度，這一點很重要。如果我要做相關加速工作需要了解哪些知識，可否推薦一些資料。

 

下面是我這里的處理效果【如果顯示器偏小，請按 “Ctrl+鼠標滾輪” 縮小頁面進行查看】

這些圖像是經過“暗通道透霧”+“后期曝光處理”兩步完成的。曝光處理用的方法簡單所以效率很高。

關於曝光補償，感興趣的朋友可以看下下面貼出的代碼。如果你有更好的曝光處理方法，能告之當然更好。

如果發現你的實現出來效果更好，請曝圖，我這里好做參考繼續改進，當然，能告之方法自然更好。

 

 

 

 

 

 

 

 

 

不好意思：全部代碼及應用不方便上傳，下面貼出Gama校正調整圖像亮度的代碼，請參考

//圖像的伽馬矯正
        void CreateGamaTab(unsigned char* gamaTab, float gama)
        {
            float fT = 0;
            for(int i=0; i<256; i++)
            {
                fT = (i+0.5f)/255;
                fT = (float)pow(fT, gama);
                int iT = fT*255;
                if(iT>255)
                {
                    iT = 255;
                }
                else if(iT<0)
                {
                    iT = 0;
                }
                gamaTab[i] = iT; 
            }
        }

//圖像亮度調整
void IMG_GamaCorrection(
                        unsigned char*    pSrc,       //源圖像數據
                        unsigned char*    pDst,        //目標圖像數據，如果為NULL，會直接改變pSrc
                        int                width,        
                        int                height, 
                        int                stride,        //每一行數據字節數
                        int                iChannels,  //例如 1=灰度圖 3=RGB24 4=RGB32
                        double            fGama       //大致區間 0.1 - 5.0  1.0時沒有變化 低於1.0變暗，高於1.0變亮
                        )
{
    //創建查找表
    unsigned char GamaTab[256] = {0};
    CreateGamaTab(GamaTab, 1/fGama); //*****注意這里有除1操作*******

    int x,y;

    unsigned char* pS;
    unsigned char* pD;

    if(pDst != NULL) //結果保存在pDst
    {
        if(iChannels == 1)//單通道圖像
        {
            for(y=0; y<height; y++)
            {
                pS = pSrc + y*stride;
                pD = pDst + y*stride;
                for(x=0; x<width; x++)
                {
                    pD[0] = GamaTab[pS[0]];

                    pS+=iChannels;
                    pD+=iChannels;
                }
            }
        }
        else//多通道彩色
        {
            for(y=0; y<height; y++)
            {
                pS = pSrc + y*stride;
                pD = pDst + y*stride;
                for(x=0; x<width; x++)
                {
                    pD[0] = GamaTab[pS[0]];
                    pD[1] = GamaTab[pS[1]];
                    pD[2] = GamaTab[pS[2]];

                    pS+=iChannels;
                    pD+=iChannels;
                }
            }
        }        
    }
    else //直接改變原圖
    {
        if(iChannels == 1)//單通道圖像
        {                
            for(y=0; y<height; y++)
            {
                pS = pSrc + y*stride;    
                for(x=0; x<width; x++)
                {
                    pS[0] = GamaTab[pS[0]];
                
                    pS+=iChannels;
                }
            }
        }
        else//多通道彩色
        {                
            for(y=0; y<height; y++)
            {
                pS = pSrc + y*stride;    
                for(x=0; x<width; x++)
                {
                    pS[0] = GamaTab[pS[0]]; //gama校正
                    pS[1] = GamaTab[pS[1]]; //gama校正
                    pS[2] = GamaTab[pS[2]]; //gama校正

                    pS+=iChannels;
                }
            }
        }
    }    
}