色明亮区域并标识； S04: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 ;所述修正系数β的公式为
，本实施例中， Q - 1〇
[0030] 另外一些实施例中，修正系数β还可以根据多图统计结果构建经验曲线然后得 到相应的关系值。
[0031] S05: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 域利用公式J = r Χ(1-β)+ΙΧβ对其进行修正；其中，I表示原始的待处理图像，J表 示修正后的图像，Γ表示经过暗通道先验算法处理过待处理图像。
[0032] 进一步的，步骤S02之前还包括对所述灰度直方图进行平滑处理的步骤。
[0033] 进一步的，步骤S03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： S03-1:确定所述待处理图像的白色信号区域；确定白色信号区域的方法为：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，本实施例中，Λ L采用经验值28。 S03-2: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ηΧη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；1〈11〈100，11的取值越小，则区域确定精度越高；本实施 例中，η取值为20。
[0034] 同时满足步骤S03-1及步骤S03-2中的区域为白色明亮区域，应注意的是，步骤 S03-1及步骤S03-2并无先后执行顺序，可为同时进行，也可先后次序进行或先执行步骤 S03-2再执行步骤S03-1。
[0035] 进一步的，所述步骤S05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。
[0036] 下面通过两个示例进一步说明本发明方法的使用过程及优点： 示例1 :原始待处理图像为图3(图3可以为彩图），经本发明方法SOl将其转为灰度 图像，统计出所述灰度图像的灰度直方图和灰度均值L ;并继续经过S02得到本图的灰度阈 值点A = 173,图2即为示例1的灰度直方图；在步骤S03后我们得到图5,图5中两旁树木 中间的白色明亮区域（天空部分）被准确的识别出来。根据标识结果，并通过S04得出其 右侧像素和总像素的比为19. 67%，而经过标识为白色高亮区域的像素点和总像素的比为 23. 38%，在此基础上，算得该图的修正系数β值为4. 28。
[0037] 将修正系数β引入公式J = Γ X (1-β )+IX β对图像进行修正，其中I表示如 图3的原始待处理图像，J'表示如图4所示的经过暗通道先验算法处理过的图像，所得结 果J为如图6所示，通过对比对比原暗通道先验算法结果（图4)和本发明提供方法处理结 果（图6)，可以看出：现有技术暗通道先验算法和本发明提供的处理方法，在整幅图像的显 示效果较为一致，树木和街道的细节部分也较原始图像有了明显改善。
[0038] 不例2 :如图7至图10所不，图7为另一幅待处理图像，图8为经过现有技术（暗 通道先验算法）处理后的图像，图9为经本发明方法S03后处理的图像；图10为经过本发 明方法处理完毕的图像；经过分别对示例1及示例2中两幅图像的信息熵、PSNR和MSE计 算结果（如表1所示）表明，客观上，本发明方法提供的图像处理方法能够明显提高图像的 画质。
【主权项】
1. 一种图像去雾增强的方法，其特征在于，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。2. 如权利要求1所述的图像去雾增强的方法，其特征在于，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。3. 如权利要求1所述的图像去雾增强的方法，其特征在于，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；确定白色信号区域的方法为：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ηΧη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。4. 如权利要求3所述的图像去雾增强的方法，其特征在于，所述Λ L的值为20至35。5. 如权利要求1所述的图像去雾增强的方法，其特征在于，步骤4)中计算修正系数β 的公式为6. 如权利要求1所述的图像去雾增强的方法，其特征在于，所述步骤5)中，采用公式J =Γ Χ(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，Γ表示经过暗通道先验算法处理过的待处理图像。7. 如权利要求1所述的图像去雾增强的方法，其特征在于，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。
【专利摘要】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。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。
【IPC分类】G06T5/40
【公开号】CN105184758
【申请号】CN201510587519
【发明人】赵静, 韦海成, 张白, 魏鑫, 王淼军
【申请人】宁夏大学, 北方民族大学
【公开日】2015年12月23日
【申请日】2015年9月16日