图像中所有的像素，：P为目 标图像的均值，因为满足灰色世界假设，因此则有：
[0070]
[0071] 由于沙尘天气往往与雾霾等气候一同出现，因此，如果采集到的原始图像中的黄 色色偏不严重，表明沙尘的成分较少，建议选七_= 0. 1，如图1中的实施例1所示；反之，如 果画面黄色色偏严重，则建议选t_= 0. 3,如图4中的实施例2所示（图1和图4为对原 始彩色灰度格式处理过）；
[0072]将t_、式⑶以及式⑷计算得到的严、P和C=R，G，B带入式⑵中，计算得 到大气光分量Y如下：
[0073]
[0074] 步骤2、计算透射率的粗略估计值?(Χ)
[0075] 2. 1)选取局部观测窗Ωε
[0076] 假设局部区域内场景的深度连续平滑，因此在透射率估计过程中选取的局部观测 窗，局部观测窗的大小为wXw(即正方形），局部观测窗的边长w取经验值，采集到的原始图 像大小为mXn，根据实验优选w=int(min{m，n}/30)，其中函数int()表示取整数运算；
[0077] 2. 2)初始化，设置局部观测窗Ωε内的透射率初值tinitlal=t
[0078] 2. 3)计算局部观测窗内的透射率和信息损耗
[0079] 令/(\.) = ^_/，11^0^带入式（6)中，计算对应区域的初始恢复的目标图像 fi.vj,xweΩc,C=R,G,B：
[0080]
[0081] 2. 4)统计中的信息损耗，xweΩe，C=R,G,B，即R,G,B三个颜色通道的像 素溢出总数Nlciss:
[0082]
[0083] 其中，函数Num()表示统计满足条件要求的像素个数的操作；
[0084] 2. 5)更新局部观测窗内的透射率
[0085] 预先设定阈值Th，Th取经验值，根据用户允许的信息损耗来确定，优选Th= 0.lw2,即只允许局部观测窗内不多于10%的点有信息损耗，
[0086] 若Nlc]SS大于预先设定阈值Th，则表明信息损耗过大，估计出的透射率不准确，这 日寸，对以步长At加大透射率，即：
[0087]
[0088] 2. 6)令=?(χ".)，xweΩε，返回步骤 2. 3)，进行重复操作，直到Nlciss<Th，转 步骤2. 7);
[0089] 2. 7)计算整个原始图像的粗略透射率
[0090] 将局部观测窗无重叠平移，重复步骤2. 2)至步骤2. 6)，遍历整个原始图像，即可 得到整个原始图像的粗略透射率/(.V)，Xeimage;
[0091 ] 步骤3、对粗略透射率进行细化
[0092] 3. 1)描述场景深度的导向图Iguld?的计算式如下：
[0093]
[0094] 3. 2)建立能量方程如下：
[0095] t(xk) =ak ·Igulde(xk)+bk，xkeωk， (10)
[0096] 其中，cok是细化过程中局部观测窗，其大小与步骤2. 1)中的局部观察窗Ωε的大 小相同，两个系数α,和b,的计算公式如下：
[0097]
[0098]
[0099] 其中的μjP4分别是Igui(te (xk)在ωk|^l的均值和方差，χkeωk; ./V%是ωk|^l像 素的总数；是4&)在《k内的均值；ε是为了防止分母为零而设置的一个极小的值，建 议取0.001 ;
[0100] 3. 3)将得到的ak，bk，带入式（10)得到细化后的透射率t(xk)，xkeωk;
[0101] 3. 4)将局部观测窗〇^逐像素平移遍历整个原始图像，重复步骤3. 2)和3. 3)，就 可最终得到细化后的整幅图像的透射率t(x)，Xeimage;
[0102] 两个实施例最终细化后的图像效果分别如图2和图5所示（图2和图5为对原始 彩色灰度格式处理过）；
[0103] 步骤4、得到最终恢复的目标图像
[0104] 根据步骤2和步骤3估计出来的大气光，和透射率t(X)，由下式计算得到最终的 目标图像/(X):
[0105] Jc (X) = (Ic (X) _AC)/t(X)+AC，Ce{R,G,B}，Xeimage， (14)
[0106] 经过上述步骤之后，便可获得基于沙尘原始图像的清晰化后的目标图像，两个实 施例的恢复图像效果如图3和图6所示（图3和图6为对原始彩色灰度格式处理过）。
[0107] 本发明的方法实现了对沙尘条件下所拍摄的图像进行清晰化处理，对不同退化程 度及色偏程度的沙尘图像均有较好的清晰化效果，能恢复有原图中有效的信息，丰富细节， 抑制光晕，在提升对比度的同时，保持良好的场景色彩。本发明方法能够适用于不同程度的 雾霾、沙尘天气下的图像清晰化。
【主权项】
1. 一种信息损耗约束的沙尘图像清晰化方法，其特征在于，该方法按照以下步骤具体 实施： 建立大气光的成像模型如下式： Ic (X) = Jc (X) · t (X) +Ac · (l_t (X))，C = R，G，B，X e image (I) 其中，X为原始图像的像素坐标，X e image是指相应图像中所有的像素；Ie(X)是采集 到的退化的原始图像；/(X)是待求的目标图像；t(x)是透射率，其取值范围是[0, 1] 是 大气光分量，R，G，B分别表示对应图像的红色、绿色、蓝色三个颜色通道的值， 步骤1、计算大气光分量Y 假设在最小的透射率t_作用下，待恢复的目标图像满足灰色世界假设，对于式（1)， 对等式两边求均值后得：其中，F为所采集的原始图像的三个颜色通道的均值，t_为透过沙尘层的最小透过 率，即：为原始图像的像素总个数，X e image，Je为目标图像的均值，因为满足灰色世界 假设，因此则有：将tmin、式⑶以及式⑷计算得到的J_e .、. /和C = R, G, B带入式（2)中，计算得到 大气光分量Ae如下：步骤2、计算透射率的粗略估计值/(V) 2. 1)选取局部观测窗 假设局部区域内场景的深度连续平滑，因此在透射率估计过程中选取的局部观测窗， 局部观测窗的大小为wXw，采集到的原始图像大小为mXn，其中函数int ()表示取整数运 算； 2. 2)初始化，设置局部观测窗M内的透射率初值t initlal= t 2.3)计算局部观测窗内的透射率和信息损耗 令带入式(6)中，计算对应区域的初始恢复的目标图像， xwe Ω c, C = R,G,B ：2. 4)统计)中的信息损耗，xwe Ω ε，C = R，G，B，即R，G，B三个颜色通道的像素溢 出总数Nw其中，函数NumO表示统计满足条件要求的像素个数的操作； 2.5) 更新局部观测窗内的透射率 预先设定阈值Th，若Nlciss大于预先设定阈值Th，则表明信息损耗过大，估计出的透射率 不准确，这时，对tinitlal以步长At加大透射率，BP :2.6) 令，返回步骤2.3)，进行重复操作，直到&_<11 1，转步骤 2.7)； 2.7) 计算整个原始图像的粗略透射率 将局部观测窗无重叠平移，重复步骤2. 2)至步骤2. 6)，遍历整个原始图像，即得到整 个原始图像的粗略透射率X e image ; 步骤3、对粗略透射率进行细化 3. 1)描述场景深度的导向图Igu&(X)的计算式如下：3. 2)建立能量方程如下：I 其中，是细化过程中局部观测窗，其大小与步骤2. 1)中的局部观察窗Ω %勺大小相 同，两个系数α ,和b ,的计算公式如下：其中的分别是Iguidf3(Xk)在ωΜ的均值和方差，xke ω k; 是〇^内像素 的总数；//;α)是&.\>在内的均值；ε是为了防止分母为零而设置的一个极小的值； 3. 3)将得到的ak，bk，带入式（10)得到细化后的透射率t (Xk)，xke ω k; 3. 4)将局部观测窗〇^逐像素平移遍历整个原始图像，重复步骤3. 2)和3. 3)，就可最 终得到细化后的整幅图像的透射率t (X)，X e image ; 步骤4、得到最终恢复的目标图像 根据步骤2和步骤3估计出来的大气光#和透射率t (X)，由下式计算得到最终的目标 图像/(x): Jc(x) = (Ic(x)_Ac)/t(x)+Ac，Ce {R，G，B}，xe image，（14) 获得基于沙尘原始图像的清晰化后的目标图像，即成。2.根据权利要求1所述的信息损耗约束的沙尘图像清晰化方法，其特征在于：所述的 公式（2)、（5)中，如果采集到的原始图像中的黄色色偏不严重，表明沙尘的成分较少，选 tmin= 0. 1 ;反之，如果画面黄色色偏严重，则选t min= 0. 3。3.根据权利要求1所述的信息损耗约束的沙尘图像清晰化方法，其特征在于：所述的 步骤2. 5)中，Th = 0. lw2,即只允许局部观测窗内不多于10%的点有信息损耗。
【专利摘要】本发明公开了一种信息损耗约束的沙尘图像清晰化方法，步骤包括：建立大气光的成像模型，步骤1、计算大气光分量；步骤2、计算透射率的粗略估计值，得到整个原始图像的粗略透射率；步骤3、对粗略透射率进行细化，得到细化后的整幅图像的透射率；步骤4、得到最终恢复的目标图像，获得基于沙尘原始图像的清晰化后的目标图像，即成。本发明的方法实现了对沙尘条件下所拍摄的图像进行清晰化处理，对不同退化程度及色偏程度的沙尘图像均有较好的清晰化效果，能恢复有原图中有效的信息，丰富细节，抑制光晕，在提升对比度的同时，保持良好的场景色彩，适用于不同程度的雾霾、沙尘天气下的图像清晰化。
【IPC分类】G06T5/00
【公开号】CN105427266
【申请号】CN201610003643
【发明人】朱虹, 余顺园, 付争方
【申请人】西安理工大学
【公开日】2016年3月23日
【申请日】2016年1月4日