一种结合暗通道先验原理的偏振成像去雾方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于光学和图像处理领域，具体来说，涉及一种结合暗通道先验原理的偏 振成像去雾方法，用于雾霾、烟尘、水汽等环境下视觉设备图像质量的改善。
【背景技术】
[0002] 近年来，随着人类社会的发展，环境污染和气候变化导致的烟、雾、霾等气候环境 越来越频繁，给人们的生活造成了诸多不便，例如场景能见度的大大降低增加了观测困难。 增强烟、雾、霾天气环境下目标成像对比度、提高能见度的去雾成像技术在军用和民用领域 都具有非常重要的应用价值。因此，对图像进行可视性的有效去雾降噪成为一项关键技术， 也是光电显示和图像处理领域的一个研究热点。
[0003] 现行的图像去雾技术主要分为计算机视觉技术和物理模型复原技术两大类。基于 图像增强的计算机视觉技术主要针对图像中不清晰目标的对比度增强，而不考虑雾霾具体 的形成过程。这类方法没有考虑雾天图像对比度和景物深度的关系，因此对景物深度变化 比较大的图像增强效果不理想，会造成图像中部分信息的丢失。基于物理模型复原的去雾 技术是先对大气参数和透射率进行估计，然后根据成像模型来恢复原始图像。此类方法能 够较好地处理复杂场景中雾霾的影响，但是算法复杂、运算量很大、耗时长，难以满足实时 去雾处理的要求。
[0004] He 等在 IEEE TRANSACTIONS ON PATTERN ANALYSIS AND MACHINE INTELLIGENCE 上发表的 "Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior" 中提出了一种基于 暗通道先验原理的去雾方法，该方法用暗像素来直接评估雾中目标信息，能够得到更为准 确的大气散射光信息，恢复出的图像质量较理想，但是需要对整幅图像进行软抠图处理，计 算量非常大。基于线偏振Stokes矢量偏振成像的去雾技术在成本和算法适应性方面均具 有优势，除能保留图像原有的细节信息外，还因其处理时间短，适用于实时去雾成像系统。
【发明内容】
[0005] 本发明所要解决的问题是提供一种结合暗通道先验原理的偏振成像去雾方法，它 通过简单的算法能够得到相对更准确的大气信息估算结果，从而获得清晰的去雾图像。
[0006] 本发明采取的技术解决方案是提供一种结合暗通道先验原理的偏振成像去雾方 法，其特别之处在于，包含以下步骤：
[0007] (1)采用偏振成像的方法对目标场景成像，获得多幅偏振图像，通过计算得到成像 场景的线偏振Stokes矢量，相应地得到总光强图像，其中，总光强包括目标光光强和大气 散射光光强；
[0008] (2)基于暗通道先验原理从总光强图像中选取能够估算大气散射光信息的区域， 并在该区域估算得到大气散射光偏振度、偏振角和无穷远处大气散射光光强；
[0009] (3)根据估算的大气散射光偏振度和偏振角计算整幅图像各像素点的大气散射光 光强，结合步骤（2)所估算的无穷远处大气散射光光强，依据偏振去雾成像的物理模型，计 算去雾后的目标光光强，得到去雾后的图像；
[0010] (4)利用灰度熵函数对所得到的去雾后图像进行像质评价，自动优化无穷远处大 气散射光光强偏置系数，获得效果最好的去雾图像。
[0011] 上述步骤（1)中获得的多幅偏振图像为四幅或三幅，当为四幅时偏振片透光轴方 向分别为0°、45°、90°和135° ;当为三幅时偏振片透光轴方向分别为0°、45°和90°。
[0012] 当偏振图像为四幅时，上步骤（2)中的估算无穷远处大气散射光光强六"的计算步 骤如下：
[0013] Al.通过偏振成像技术对目标场景进行成像，获得四幅偏振图像，四幅图像的光强 分别记为 I (0)、I (45)、I (90)和 I (135);
[0014] A2.基于得到的四个偏振图像的光强，计算得到线偏振Stokes矢量，
[0015] S0= 1(0)+1(90)
[0016] S1= 1(0)-1(90), (1)
[0017] S2= 1 (45)-1 (135)
[0018] 其中，S。为探测器得到的总光强，S JP S 2为偏振光光强；
[0019] A3.利用暗通道先验原理从探测器得到的总光强S。的图像中重构暗通道图像；对 于任意输入图像I，其暗通道可表示为：
[0020]
(2)
[0021] 其中，Γ表示彩色图像的每个颜色通道，Ω (X)表示以像素X为中心的一个窗口； 即首先选取各个像素在R、G、B三个颜色通道中的强度最小值，重构一幅灰度图像，然后对 该灰度图像进行最小值滤波，最终重构得到暗通道的图像；从得到的暗通道图像选出强度 从大到小前0. 1 %的像素，记下其坐标位置，在总光强S。图像里按坐标找出对应的像素群， 从该像素群中找出大气散射光光强最大值的像素，求得在该像素周围一个窗口中所有像素 的强度平均值i，若该窗口中所有像素点大气散射光光强满足关系式I Jid-I I < &则认为 无穷远处大气散射光光强六"近似等于A的值；若该点不满足关系式I Juj-Z I <&则取下 一个最大强度进行判断，直到满足该关系式的像素点出现；公式中S是强度阈值，A1^是以 大气散射光光强最大值像素点为中心的窗口内每个像素点强度；
[0022] A4.给无穷远处大气散射光光强A"引入一个偏置系数ε，其中ε >1， 用来修正去雾后图像过亮的问题。
[0023] 当偏振图像为三幅时，上述步骤（2)中的估算无穷远处大气散射光光强Α"的计算 步骤可以如下：
[0024] Al.通过偏振成像技术对目标场景进行成像，获得三幅偏振图像，三幅图像的光强 分别记为 I (〇)、I (45)、I (90);
[0025] A2.基于得到的三个偏振图像的光强，计算得到线偏振Stokes矢量，
[0026] S0= 1(0)+1(90)
[0027] S1= 1(0)-1(90), (3)
[0028] S2= 21 (45)-S0
[0029] 其中，S。为探测器得到的总光强，S JP S 2为偏振光光强；
[0030] A3.利用暗通道先验原理从探测器得到的总光强S。的图像中重构暗通道图像；对 于任意输入图像I，其暗通道可表示为：
[0031]
(2)
[0032] 其中，Γ表示彩色图像的每个颜色通道，Ω (X)表示以像素X为中心的一个窗口； 即首先选取各个像素在R、G、B三个颜色通道中的强度最小值，重构一幅灰度图像，然后对 该灰度图像进行最小值滤波，最终重构得到暗通道的图像；从得到的暗通道图像选出强度 从大到小前0. 1 %的像素，记下其坐标位置，在总光强S。图像里按坐标找出对应的像素群， 从该像素群中找出大气散射光光强最大值的像素，求得在该像素周围一个窗口中所有像素 的强度平均值J:，若该窗口中所有像素点大气散射光光强满足关系式I I <&则认 为无穷远处大气散射光光强a"近似等于；J的值；若该点不满足关系式I Wu-:? I < &则取 下一个最大强度进行判断，直到满足该关系式的像素点出现；公式中S是强度阈值，A1^是 以大气散射光光强最大值像素点为中心的窗口内每个像素点强度；
[0033] A4.给无穷远处大气散射光光强A"引入一个偏置系数ε，其中ε>1，即3二 用来修正去雾后图像过亮的问题。
[0034] 上述步骤（3)中计算大气散射光光强的步骤如下：
[0035] BI.根据暗通道先验原理选取出来的估算Α"的区域，计算大气散射光的偏振角和 偏振度；由于该区域不含目标光信息，因此计算得到该区域的各像素点偏振度和偏振角即 为大气散射光的偏振角％和偏振度ρ Α:
[0036] (4)
[0037] (5)：
[0038] ，Sli^P S 2Ω分别代表选出来的估算A "的区域的线偏振Stokes矢量；
[0039] Β2.大气散射光是部分偏振光，假设目标反射光是非偏振光，则探测器接收到的偏 振光只是来自于大气散射光；利用线偏振Stokes矢量，可以计算得到图像各像素点的偏振 度，即
[0040]
(6)
[0041] 定义0°和90°偏振方向分别为X和y方向，有Apx= ApCos2 Θ A，Apy= ApSin2 θ A， 其中ApdP A 别为大气散射光偏振部分在x和y方向的光强，A p为大气散射光偏振部 分的光强；非偏振光经过偏振片后强度变为原来的一半，即Sid(I-P)/2 ;因此又有X方向 大气散射光偏振部分光强Apx= I (O)-S 〇(1-ρ)/2，y方向大气散射光偏振部分光强Apy = I (90)-S〇(l-p)/2,所以大气散射光偏振部分光强Ap可以表不为：
[0042]
(7)
[0043] B3.大气散射光偏振度pA= A P/A，因此可以由以下关