一种图像去雾增强的方法

文档序号:9430268阅读:721来源:国知局
一种图像去雾增强的方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及图像处理领域,特别涉及一种图像去雾增强的方法。
【背景技术】
[0002] 目前,雾霾问题日趋严重,这导致在户外进行图像采集时,所采集的图像会收到雾 霾的影响,图像信息品质下降。这种因为雾霾导致的图像降质会对航空、遥感、监控以及国 防等领域有着严重的影响,因此,对雾化图像的去雾和增强处理显得日趋重要。
[0003] 当前单幅图像的去雾增强算法有很多种,例如直方图处理方法、Retinex、同态滤 波、空域彩色图像增强方法和暗通道先验等算法。在应用中,目前最好的方法是暗通道先验 方法。
[0004] 然而,传统的暗通道先验算法具有一定的局限性:算法在遇到大范围白色高亮区 域图像时,由于该区域亮度与大气光相近,图像的透射率偏小,难以获得精准的透射率值, 造成RGB三颜色通道比例失调,从而引起图像边缘、灰度和色彩失真,降低了图像的质量, 以致算法无法得到很好的应用和推广。

【发明内容】

[0005] 本发明的目的在于克服经现有技术(暗通道先验算法)处理的图像白色高亮部分 灰度和色彩失真问题,本发明提出了一种通过自适应选择修正系数β对已经采取现有技 术(暗通道先验算法)处理过的图像进一步进行修正,并有效提高图像的显示质量的图像 增强方法。
[0006] 为了实现上述发明目的,本发明提供了以下技术方案:一种图像去雾增强的方法, 包含如下步骤: 1) 将待处理图像转为灰度图像,统计出所述灰度图像的灰度直方图和灰度均值L ; 2) 从所述灰度直方图中沿灰度最大值向灰度最小值方向寻找直方图数值变化的谷点, 将各个谷点与所述灰度均值L比较,将找到的第一个大于所述灰度均值L的谷点设定为所 述灰度直方图的阈值点A ; 3) 确定所述待处理图像的白色明亮区域并标识; 4) 计算所述待处理图像已标识区域的像素数Sl和整幅图像的像素数S,根据Sl和S 的比值计算修正系数β ; 5) 对经过暗通道先验算法处理过的所述待处理图像,针对步骤3)中的标识区域利用 修正系数β进行修正。
[0007] 进一步的,步骤2)之前还包括对所述灰度直方图进行平滑处理的步骤。
[0008] 进一步的,步骤3)中,确定所述待处理图像的白色明亮区域包括如下两个步骤: 3-1)确定所述待处理图像的白色信号区域;将所述待处理图像灰度值高于阈值点A的 部分进行R/G/B三基色通道的强度值进行判断,当三基色相互之间强度值差小于Λ L时,将 其标定为白色信号区域; 3-2)确定所述待处理图像的明亮区域;确定明亮区域的方法为:将所述待处理图像按 照nXn像素进行区域分割,统计每个区域内的像素灰度均值,当区域的灰度均值高于阈值 点A时,将该区域标识为明亮区域; 同时满足步骤3-1)及步骤3-2)中的区域为白色明亮区域。
[0009] 进一步的,所述Λ L的值为20至35。
[0010] 进一步的,步骤4)中计算修正系数β的公式为
[0011] 进一步的,所述步骤5)中,采用公式J = J' X (1-β)+ΙΧβ对图像进行修正; 其中,I表示原始的待处理图像,J表示修正后的图像(即本发明要得到的目标图像),Γ 表示经过暗通道先验算法处理过待处理图像。
[0012] 进一步的,所述步骤5)执行后,还包括将修正后的图像进行对比度增强处理的步 骤。
[0013] 与现有技术相比,本发明的有益效果:本发明通过将待处理图像进行灰度处理后, 自适应选择阈值A,并进一步的通过自适应选择修正系数β来现有技术中处理白色高亮图 像过程中引起的灰度和色彩失真问题,能够有效提高图像的显示质量。
[0014] 1、本发明所述方法可以较好的消除雾霾对画面的降质,提高整幅图像的清晰度和 对比度,能够用在航空、遥感、交通等多领域。
[0015] 2、本发明所述方法和已有方法相比,主要有以下方面的差别:1)通过灰度直方图 选择峰谷(谷点),并且统计图像的灰度平均值来找出像素值较高的区域;2)在这些区域内 通过三基色像素值之差来判断是否属于白色图像;3)将整个图像分割成小块然后标识相 应块再进行修正系数β的获取;4)在图像计算透射率的时候,需要对标识的区域进行β 系数修正;5)整个完成的图像进行对比度增强处理。
[0016] 3、本发明所述方法可以很好的解决现有图像处理方法(暗通道先验算法)在户外 有雾图像去雾过程中存在的大面积白色明亮区域的失真问题。
[0017] 4、本发明对大面积白色明亮区域的切割是基于自适应灰度直方图阈值Α,其阈值 根据图像特征可变,并不固定。发明中提到的该区域颜色鉴定是基于三基色强度差值,其差 值属于白色区域范围的标准来自于统计经验。
【附图说明】: 图1为本发明的流程图。
[0019] 图2为谷点选取示意图。
[0020] 图3为具体示例1中待处理图像。
[0021] 图4为具体示例1中经现有技术(暗通道先验算法)处理后的图像。
[0022] 图5为具体示例1中经本发明方法步骤3)处理后的待处理图像.
[0023] 图6为具体示例1中经本发明方法处理后的图像。
[0024] 图7为具体示例2中待处理图像。
[0025] 图8为具体示例2中经现有技术(暗通道先验算法)处理后的图像。
[0026] 图9为具体示例2中经本发明方法步骤3)处理后的待处理图像.
[0027] 图10为具体示例2中经本发明方法处理后的图像。
【具体实施方式】
[0028] 下面结合附图及具体实施例对本发明作进一步的详细描述。但不应将此理解为本 发明上述主题的范围仅限于以下的实施例,凡基于本
【发明内容】
所实现的技术均属于本发明 的范围。
[0029] 实施例1 :如图1所示,本实施例提供一种图像去雾增强的方法,包含如下步骤: S01:将待处理图像转为灰度图像,统计出所述灰度图像的灰度直方图和灰度均值L ; S02:如图2所示,从所述灰度直方图中沿灰度最大值向灰度最小值方向寻找直方图数 值变化的谷点(图2中圆圈画中的部位),将各个谷点与所述灰度均值L比较,将找到的第 一个大于所述灰度均值L的谷点设定为所述灰度直方图的阈值点A ; S03:确定所述待处理图像的白
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