实现去雾。本发明利用了双树复小波的多尺度信息，提高去雾效果，计算简便，可 实现性好，因此可以很方便应用到计算机，甚至优化后可以移植到嵌入式系统中。本发明可 以被广泛地应用于了军事、交通、航天和遥感的等户外作业用途。
【附图说明】
[0020] 图1是本发明方法流程示意图。
[0021] 图2是本发明方法的原图和大气环境近似图。
[0022] 图3是本发明方法原图和雾层近似图。
[0023] 图4是本发明方法几种特例的原图和去云雾图。
【具体实施方式】
[0024] 下面结合说明书附图和具体的实施例，对本发明作详细描述。
[0025] 本发明提出基于双树复小波的两步除雾方法，用于交通、军事、航天、遥感等众多 视觉领域的雾引起的误判，提高所获图片的质量，增强图像的显示效果。该方法对于均匀雾 霾下的图像有较好的除雾效果，提高了图像的对比度，增强了图像的显示效果，因而也是一 种有效的图像除雾方法。本发明第一步先利用双树复小波变换分析图像的高频信息，获取 大气环境光的近似值，接着第二步利用改进暗通道先验知识推导出大气透射率，接着估算 出雾图，最后根据原图，实现去雾。
[0026] 本发明除雾流程图步骤如图1所示，通过采集设备采集到图像，然后通过双树复 小波分解和重构，利用双树复小波变换获取大气环境光的近似值，接着第二步利用改进暗 通道先验知识推导出大气透射率，进而进行非线性归一化，接着估算出雾图，最后根据原 图，实现去雾。具体如下：一种基于双树复小波的除雾方法，步骤包括：
[0027] 1)原图像预处理：为了提高计算的速度，降低图像分辨率，在RGB颜色图像中，根 据最近邻的原则，将原图像降低分辨率到[480, 640];
[0028] 2)计算大气环境光：将图像进行多层分解后，提取不同方向的高频部分，基于多 层小波的高频部分，提取所有第1层的信息，然后进行重构，生成大气图作为大气环境光的 近似，即融合成近似大气环境光A bwt。；
[0029] 3)计算类暗通道图：基于双树复小波理论，通过2个独立的实小波完成复小波 运算，即复小波0(0二0ft(t) +/0/0,其中，ΑΟΟ, 0/?)都是实小波，每一层复小 波分解后6个高频细节部分对应图像6个不同的方向信息，即±15°，±45°，±75°的 图像信息，比经典离散小波变换多了 3个不同的方向信息，保留了更多的图像细节，然后 将每一层的6个方向信息进行重构，获取每一层图像的近似值，接着根据香港中文大学 的何凯明的暗通道理论（Kaiming He, Jian Sun, and Xiaoou Tang. Single image haze removal using dark channel prior.IEEE Trans.Pattern Analysis and Machine Intelligence，33(12) :2341-2353)计算每一层的类暗通道图，最后将所有层的类暗通道图 进行平均，作为原图像的类暗通道图。
[0030] 4)计算非线性归一化大气透射率图：首先在步骤3)的基础上计算大气透射率 图：大气透射率
，其 中，c代表彩色图像的颜色通道，y是像素 X的邻域，inf表示c通道的的原图像， 是c通道的类暗通道图，由于增强除雾的效果，将大气透射率图进行非线性，过程是如下： mapnatnro(x) = exp (mapatmc](x)/(2*sigma2))，其中，mapnatm。是非线性的大气透射率图，sigma 用来控制透射的效果，其值越大，透射越小，反之，值越小，透射越大。
[0031] 5)生成去除雾图：根据近似大气环境光和非线性归一化大气透射率图，雾近似图
中，.*表不近似大气环境光和非线性归一化的 像素对应相乘，然后根据原图像，生成去雾图。
[0032] 图2是大雾下公路原图（a)和大气环境近似效果图（b)。从原图和大气环境近似 图中可以发现大气近似图是当时的大气环境最好的近似。
[0033] 图3是原图（a)和雾层的近似图（b)。
[0034] 图4的效果显示集中不同场景下的雾图和除雾后的效果图，（a)为人行道和去雾 后的人行道，（b)为玩具和去雾后的玩具，（c)为高速公路和去雾后的高速公路，上述证明 了本发明提出的方法对于均匀的雾有较好的除雾效果。
【主权项】
1. 一种基于双树复小波的除雾方法，其特征在于步骤包括： 1) 原图像预处理：降低图像分辨率； 2) 计算大气环境光：将图像进行多层分解后，提取不同方向的高频部分，然后进行重 构，生成大气图作为大气环境光的近似； 3) 计算类暗通道图：基于双树复小波理论，将图像先进行多层分解，然后将每一层从6 个方向进行重构，接着根据暗通道理论，计算每一层对应的暗通道图，最后将其平均作为图 像类暗通道图； 4) 计算非线性归一化大气透射率图：根据步骤3)生成的图像类暗通道图计算对应的 大气透射率图，并将其非线性归一化； 5) 生成去除雾图：根据大气环境光和非线性归一化大气透射率图，计算雾近似图，然 后根据原图像，生成去雾图。2. 根据权利要求1所述的一种基于双树复小波的除雾方法，其特征在于所述步骤1)具 体为：在RGB颜色图像中，根据最近邻的原则，将原图像降低分辨率到[480,640]。3. 根据权利要求1所述的一种基于双树复小波的除雾方法，其特征在于所述步骤2)具 体为：基于多层小波的高频部分，提取所有第1层的信息，并将其融合形成近似大气环境光 Abwt〇4. 根据权利要求1所述的一种基于双树复小波的除雾方法，其特征在于所述步骤3)中 的双树复小波理论就是在经典离散小波理论的基础上，通过2个独立的实小波完成复小波 运算，即复小波000 = 其中，~⑴，都是实小波，每一层复小 波分解后6个高频细节部分对应图像6个不同的方向信息，S卩±15°，±45°，±75°的图 像信息，然后将每一层的6个方向信息进行重构，获取每一层图像的近似值，接着根据暗通 道理论计算每一层的类暗通道图，最后将所有层的类暗通道图进行平均，作为原图像的类 暗通道图。5. 根据权利要求1所述的一种基于双树复小波的除雾方法，其特征在于所述步骤4) 中的非线性归一化大气透射率图，首先在步骤3)的基础上计算大气透射率图：大气透射 率，其中，c代表彩色 图像的颜色通道，y是像素x的邻域，inf表示c通道的的原图像，dar/^lvt是c通道的类 暗通道图，由于增强除雾的效果，将大气透射率图进行非线性，过程是如下：mapnatnM(X)=exp(mapatm。(x) / (2*sigma2))，其中，mapnatm。是非线性的大气透射率图，sigma用来控制透射 的效果。6. 根据权利要求1所述的一种基于双树复小波的除雾方法，其特征在于所 述步骤5)具体为：根据近似大气环境光和非线性归一化大气透射率图，雾近似图其中，.*表不近似大气环境光和非线性归一化的 像素对应相乘，然后根据原图像，生成去雾图。
【专利摘要】本发明公开了一种基于双树复小波的除雾方法，属于图像处理技术领域。本发明第一步先通过双树复小波变换，获取大气环境光的近似值，接着第二步利用改进暗通道推导出非线性归一化大气透射率图，继而估算出雾图，最后根据原图，消除雾，形成无雾图。本发明对均匀雾等自然图像去除效果比较好。
【IPC分类】G06T5/00
【公开号】CN105096272
【申请号】CN201510512199
【发明人】朱锡芳, 相入喜, 吴峰, 许清泉, 蔡建文, 张美凤, 夏靖杰
【申请人】常州工学院
【公开日】2015年11月25日
【申请日】2015年8月19日