基于导向滤波的可见光海面图像增强方法
雷琴
（上海海事大学商船学院，中国 上海 201306）
【摘要】海面可见光图像经常会由于海雾的影响产生降质现象，在对比度和色彩保真度方面都会发生不同程度的衰减，从而影响海面图像自动识别的准确性。有效的海面图像增强方法能够使船舶或其他设备上装载的计算机成像系统得到更清晰的海面图像，从而更好的保障船舶的航行安全。增强后的图像不仅可以带来更好的直观视觉效果，并且清晰图像更有利于海面目标检测算法的实现。因此，对海面可见光图像的增强方法进行研究有着重要的现实意义，在海防安全、海关管理、海上缉私以及港口船只调度等场合都具有广阔的应用前景。
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关键词 图像增强；导向滤波；CCTV；目标检测
0引言
我国多地的海事局均建立了海上CCTV(Closed Circuit Television)监控系统，自海事数字电视监控系统，自投入运行以来，在水上船舶交通安全监管方面发挥着巨大的作用。CCTV监控设备中的摄像机或是摄像头是基于光学成像技术来实现的，因此安装监控设备附近的海面天气环境尤其是海雾对所监控图像的清晰度的影响比较大，在能见度不良时所采集到的图像模糊，不能发挥应有的作用[1]。有效的海面图像增强方法能够使计算机成像系统得到更清晰的海面图像，从而更好的保障船舶的航行安全[2]。导向滤波[3]是近年来新提出的滤波技术，它与双边滤波具有相似之处，能够保持图像的边缘特性。本文研究了将导向滤波应用于可见光海面图像的增强处理。
1导向滤波
导向滤波是2013年提出的一个新的滤波方法[3]。一个通用的线性平移变化滤波过程涉及一幅导向图像I，一幅滤波输入图像p，以及一幅输出图像q，其中I和p是根据应用提取就确定的，并且它们可以是相同的。滤波输出图像中的一个像素i可以表示为一个加权平均：
qi=∑jWij(I)pj（１）
其中i和j是像素，滤波核Wij是导向图像I和独立变量p的函数。滤波器和p的线性相关。
在导向滤波的定义中，用到了局部线性模型。该模型认为，一个函数上一点与其邻近部分的点成线性关系。因此，一个复杂的函数就可以用很多局部的简单线性函数来表示。需要计算该函数上某一点的值时，只需计算所有包含该点的线性函数的值并对其求平均值。局部线性模型在表示非解析函数时非常有用。
将一幅图像认为是一个二维函数，由于无法得到该函数的解析表达式，因此假设该函数的输出与输入在一个二维窗口内满足线性关系，如式（２）所示：
其中，q是输出像素的值，I是输入图像的值，i和k是像素索引，a和b是当窗口中心位于k时该线性函数的系数。输入图像I不一定是待滤波的图像，也可以是其他图像即引导图像。对公式两边做取梯度运算，得到式（３）。
从公式可以看出，输出像素值q和输入图像I有类似的梯度，因此导向滤波可以保持图像的边缘特性。
下一个步骤是线性回归，也就是要计算线性函数的系数，希望拟合函数的真实值p与实际输出值之间的差距最小，即式（４）最小
在该式中p只能是待滤波图像。同时，a之前的系数ε作用是为了防止得到的a值过大，因此也是调节滤波效果的重要参数。在窗口大小不变的情况下，随着ε的增大，滤波效果越明显。通过最小二乘法，得到式（５）和式（６）。
其中，
分别表示I在窗口中的平均值和方差，ω是窗口中包含像素的数量，
是待滤波图像p在窗口的均值。
在计算线性系数时，一个像素可能会被多个窗口包含，即一个像素可能由多个线性函数所描述。因此要具体计算某点的输出值时，只需将所有包含该点的线性函数值做平均即可得到，如式（７）所示：
在滤波效果上，导向滤波和双边滤波较为类似，导向滤波对一些细节处理更胜一筹。导向滤波最大的优势在于时间复杂度与窗口大小的选取无关。因此在使用大窗口处理图片时效率更高。
2实验
实验中采用的实验图片来自于上海海事局VTS中心的CCTV监控系统中随机选取的帧图像。图1给出了实验中一幅样例帧图像的图像增强实验结果。图1(a)为原始的帧图像，帧图像的宽度为1280像素,高度为720像素，从图中可以看出原始帧图像比较模糊，不清晰，图像质量较差。图1(b)为我们采用Gaussian滤波器进行图像增强处理的结果，图1(c)为采用导向滤波进行图像增强处理的结果。从图1中可以看出，采用导向滤波进行海面图像增强处理得到了很好的效果，海天线附近海面目标较原始图像更加清晰。
(a)原始图像
(b)Gaussian滤波器增强处理
(c)导向滤波增强处理
图1海面可见光图像增强实验
3结论
计算机视觉技术已经被广泛应用于海事领域，如CCTV、港口船舶管理、海上航行等各个领域。然而，雾、霾等天气影响会导致由成像传感器如数字相机或数字摄像头获得的可见光图像严重降质。降质后的图像在目标对比度和颜色清晰度等方面都会被衰减。因此，图像增强技术成为了一种重要且非常有实用性价值的研究课题。本文采用近年来提出的导向滤波这种新的滤波方法，对海面可见光图像进行增强处理，达到了较好的效果。
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参考文献
［１］宋鹏.探讨海事CCTV监控新技术的发展及应用[J].中国水运,2011,11(11):6-8.
［２］Wang C, Jiang S, Zhang H, Zhang B. Ship Detection for High-Resolution SAR Images Based on Feature Analysis[J]. Geoscience and Remote Sensing Letters, IEEE, 2014,11(1):119-123.
［３］He K, Sun J, Tang X. Guided Image Filtering[J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence,2013,35(6):1397-1409.
［责任编辑：汤静］
