一种新颖且高效的图像去雾技术，适用于高级驾驶辅助系统

《Journal of Visual Communication and Image Representation》：A novel and efficient image dehazing technique for Advanced Driver Assistance Systems

本文针对ADAS系统中的雾霾图像处理难题，提出一种基于深度优化的非学习式轻量级去雾方法，通过DRTRE深度校正传输率估计和DALE分布式大气光估计两个模块协同工作，有效恢复图像清晰度。实验表明该方法在PSNR提升18.19%、MSE减少33.80%的同时，硬件资源占用降低98.3%，特别适合嵌入式实时应用。

　　Advanced Driver Assistance Systems (ADAS) 是现代汽车技术中的重要组成部分，旨在通过传感器和摄像头等设备，帮助驾驶员在复杂驾驶环境中做出更加安全和精准的决策。然而，大气环境中的雾霾、灰尘、烟雾等现象会对图像的清晰度和对比度造成严重影响，进而降低 ADAS 中人工智能模块的性能。这种视觉上的降级可能会导致关键功能如目标检测、车道保持、碰撞预警等的准确性下降，特别是在户外复杂环境下。因此，图像去雾技术作为计算机视觉处理流程中的重要预处理步骤，具有不可忽视的意义。

目前，去雾技术主要分为基于先验知识的方法和基于学习的方法。基于先验知识的方法，例如暗通道先验（Dark Channel Prior, DCP）和颜色衰减先验（Color Attenuation Prior），在理论上有较强的解释性，但它们在处理密集雾霾或光照不均匀的情况下表现不佳，容易产生伪影和颜色失真。相比之下，基于学习的方法，如卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）和生成对抗网络（Generative Adiversarial Networks, GAN），能够通过从数据中学习雾霾模式来提升去雾效果。然而，这类方法通常依赖于大规模的标注数据集，计算成本高，且在实际雾霾条件下泛化能力有限，难以在实时嵌入式系统中广泛应用。此外，许多模型是基于合成数据集训练的，无法真实反映大气散射现象，其复杂的架构也限制了其在硬件受限的 ADAS 平台上的部署。

鉴于上述问题，本文提出了一种适用于 ADAS 应用的轻量级、非学习型图像去雾方法。该方法基于两个核心模块：深度优化的传输率估计（Depth Refinement Transmission Rate Estimation, DRTRE）和分布式大气光估计（Distributed AirLight Estimation, DALE）模块。DRTRE 通过利用图像的饱和度和亮度分量来估计场景深度，并结合自适应阈值和校准技术来优化传输率的计算。而 DALE 则通过分析空间分布的深度值，动态估计大气光，从而有效处理光照不均匀的雾霾现象。该方法不依赖于任何训练数据，也不使用神经网络，使得其在硬件实现上更加高效，同时保持较低的计算复杂度和内存占用，非常适合实时嵌入式应用。

在图像去雾的物理模型中，光线在穿过大气时会受到散射和吸收的影响。散射是指光线在传播过程中与大气中的颗粒物发生相互作用，导致光线的路径发生偏移。而吸收则是指光线在传播过程中部分能量被大气中的颗粒物所消耗，从而导致图像的亮度下降。在实际的雾霾环境中，这两种效应往往同时存在，并且会因颗粒物的密度、大小、形状以及光照条件的不同而有所变化。因此，如何准确估计大气光和传输率，是实现有效去雾的关键。

本文提出的方法通过引入 DRTRE 和 DALE 模块，有效解决了这一问题。DRTRE 模块首先通过分析图像的饱和度和亮度信息，估算场景的深度。深度信息对于传输率的估计至关重要，因为它能够帮助识别哪些区域的光线受到更多的散射影响。在深度优化的过程中，该模块利用自适应阈值技术来减少噪声干扰，并通过校准过程提高深度估计的准确性。这种深度优化的方法尤其适用于低纹理区域或高反射区域，因为在这些区域中，传统的深度估计方法往往表现不佳。

DALE 模块则通过分析远距离场景的光照情况，动态估计大气光。与传统的基于单一像素或局部区域的方法相比，DALE 能够更全面地考虑大气光的分布特性，从而有效处理光照不均匀的雾霾现象。该模块的核心思想是利用远距离区域的光照信息来推断大气光的值，因为这些区域的光线通常受到较少的散射影响，能够提供更可靠的参考。通过这种方式，DALE 能够在不依赖训练数据的情况下，实现对大气光的准确估计。

在实际应用中，DRTRE 和 DALE 模块能够协同工作，恢复清晰的图像。DRTRE 提供了更精确的传输率估计，而 DALE 提供了更准确的大气光估计。这两部分的结合不仅提高了图像去雾的质量，还显著降低了计算资源的消耗。在硬件实现方面，本文提出的方法被完全设计为 Verilog 硬件描述语言（HDL）实现，并在 Xilinx Zynq-7000 系列现场可编程门阵列（FPGA）上进行综合。实验结果表明，该方法在硬件效率方面表现优异，逻辑单元的使用量比现有设计减少了高达 98.3%，内存寄存器的使用量减少了 54.4%，线缓冲区的使用量减少了 61.9%。

在性能评估方面，本文提出的去雾方法在多个指标上均优于现有方法。实验结果显示，该方法在峰值信噪比（PSNR）上平均提升了 18.19%，均方误差（MSE）减少了约 33.80%，表明其在图像恢复质量上具有显著优势。此外，该方法在结构相似性指数（SSIM）上也表现出一致的提升，最大提升幅度达到 11.63%，说明其在保留图像结构信息方面具有良好的效果。在综合性能指标（Comprehensive Performance Metric, CPM）方面，该方法的性能提升了高达 4.07 倍，而在自然图像质量评估（Naturalness Image Quality Evaluator, NIQE）指标上，其评估结果降低了约 17.17%，表明其在感知质量和定量评估方面均优于现有方法。

在实际应用中，该方法能够有效应对不同类型的雾霾条件，包括轻度、中度和重度雾霾。对于轻度雾霾，传统的基于先验知识的方法可能已经足够，但对于中度和重度雾霾，其效果往往受到限制。本文提出的方法通过引入 DRTRE 和 DALE 模块，能够在不依赖训练数据的情况下，实现对不同雾霾条件的高效处理。这种非学习型方法的优势在于其能够在硬件资源受限的情况下，实现快速、稳定的图像去雾，同时保持较高的图像质量。

此外，本文提出的去雾方法在实时性方面也具有明显优势。由于其不依赖于任何训练数据，也不使用神经网络，因此能够在较短的时间内完成图像去迷。这对于 ADAS 系统而言至关重要，因为其需要在短时间内对图像进行处理，以确保驾驶员能够及时做出反应。同时，该方法在硬件实现上的优化也使得其能够在嵌入式系统中高效运行，从而满足 ADAS 的实时性要求。

在实验设计方面，本文采用了一系列样本图像进行测试。这些样本图像来自多个公开数据集，并且涵盖了不同的雾霾条件和光照环境。通过使用 DRTRE 和 DALE 模块对这些图像进行去雾处理，本文验证了该方法的有效性。实验结果表明，该方法在多种图像质量评估指标上均优于现有方法，特别是在 PSNR、MSE、SSIM 和 NIQE 等指标上表现出显著的提升。

在实际应用中，该方法不仅适用于 ADAS，还可以扩展到其他需要实时图像处理的领域，如无人机导航、机器人视觉、智能监控等。由于其不依赖于训练数据，也不使用复杂的神经网络，因此能够在资源受限的环境中高效运行。此外，该方法在硬件实现上的优化也使其能够在嵌入式系统中快速部署，从而满足实际应用的需求。

综上所述，本文提出了一种高效、轻量、非学习型的图像去雾方法，特别适用于 ADAS 应用。该方法通过引入 DRTRE 和 DALE 模块，能够在不依赖训练数据的情况下，实现对不同雾霾条件的高效处理。实验结果表明，该方法在多个图像质量评估指标上均优于现有方法，同时在硬件实现上表现出良好的效率。因此，该方法不仅能够提升 ADAS 的性能，还能够在资源受限的环境中实现快速、稳定的图像去雾，为未来的智能驾驶技术提供了新的解决方案。