专利名称：雾霾图像快速去雾方法
技术领域：
本发明涉及图像处理领域，特别是涉及一种雾霾图像快速去雾方法。
背景技术：
在计算机视觉领域，对有雾场景下图像的清晰化处理是一个重要的问题，它对于后续的操作(如目视解译以及计算机视觉分析)来说至关重要。在可见光成像范围内，由于受到大气中雾、尘埃等微粒的影响，随着传输距离的增加，物体反射后到达相机感光片的光线很微弱，使得成像模糊不清，尤其是在大雾天气下，能见度很低，大雾天气下拍摄的图像雾霾情况更加严重。因此去雾技术具有重大的现实意义。目前，在计算机视觉领域，对雾霾图像的雾天清晰化处理方法大致分为两种:一种是通过提高对比度的增强方法，一种是基于物理模型的图像复原方法。由于通过提高对比度的增强方法是一种相对手段，尽管提高了图像清晰度，但是可能带来的负面影响是:丢失图像部分细节、颜色失真等。基于物理模型的图像复原技术从雾的产生机理出发去除图像中的雾霾影响，得到的图像具有无雾场景的真实感，如暗通道先验去雾技术，它是一种简单实用的去雾方法，不但适用于雾天场景，而且也能应用于无雾场景。对于图像的很多非天空场景区域，在某些像素点上至少存在一种彩色通道具有非常低的亮度，接近黑色的带点。这个黑点主要来源于三方面:物体的阴影、黑色物体及表面、颜色鲜艳的物体。换句话说，这些区域的最小亮度应该有非常低的值。形式上，对于一幅图片J，定乂:
权利要求
1.雾霾图像快速去雾方法，它包括以下步骤: (O快速计算雾霾图像的暗通道，进而根据暗通道图像计算大气光值A ; (2)估算并优化介质传输率； (3)将雾霾图像、大气光值A和介质传输率输入雾化成像模型获得去雾后的图像； 其特征在于: 所述的雾霾图像暗通道快速计算包括以下步骤: 511:建立十字形暗通道模板，所述的十字形暗通道模板由横向暗通道窗口和纵向暗通道窗口组成，横向暗通道窗口和纵向暗通道窗口分别由M个、N个暗通道窗口组成，每个窗口对应于一个暗通道像素点； 512:首先计算任意一个方向的暗通道值，计算过程为: 5121:在所选取方向上的暗通道模板窗口中，选择一个暗通道窗口 i为中心窗口或中心像素点； 5122:计算该方向上所有I M个暗通道窗口位置的像素值，将其中的最小值作为该暗通道窗口 i的像素值； 5123:以一个像素为步长,移动该方向的暗通道窗口，像素点位置变成为2 M+1 ; S124:由于移动后的M个数与移动前的M个数有关系，即少了位置I的数，增加了位置M+1的数，对比位置1、位置M+1以及上一次即步骤S122求得的最小像素值的大小关系，即可确定移动后的暗通道中心窗口即位置i+Ι的像素值，其具体方法是: 1)如果移动后产生的位置M+1上的值比上一次求得的最小值还小，则直接将该值赋值给移动后的暗通道中心窗口即位置i+Ι ； 2)如果上一次求得的最小值与位置I上的值相等，则重新计算最小值； 3)如果上一次求得的最小值与位置I上的值不相等，且位置M+1上的像素值大于上一次求得的最小值，则继续把上一次的最小值赋值给移动后的暗通道中心窗口即位置i+1 ; S125:重复步骤S123 S124，计算该方向上所有暗通道窗口的像素值； 513:按照与步骤S121 S125同样的方法，计算另一个方向上的所有I N个暗通道窗口的像素值； 514:比较横向暗通道窗口与纵向暗通道窗口的值，将两者中的最小值赋给图像暗通道； 所述的雾霾图像介质传输率估算与优化包括一个传输率估算的步骤和一个传输率快速高斯滤波器优化的步骤，其中，所述的传输率估算的步骤包括以下子步骤: 5211:对三个通道的雾霾成像方程I(X) = J(x)t(x)+A(l-t(x))进行最小化操作得到最小值亮度图； 5212:对最小值亮度图每个像素点的“十”字邻域最小值操作得到暗通道图像； 5213:选取暗通道中0.1%个像素最大灰度值均值作为大气光值； 5214:根据暗通道图像计算得到传输图像
2.根据权利要求1所述的雾霾图像快速去雾方法，其特征在于:所述的前向一维滤波结果: w [n] = Bin [η] + (b^ [n-1] +b2w [n-2] +b3w [n-3]) /b0 ； 其中，w[n]表示进行前向一维滤波之后得到的像素值，in [η]表示图像η点的像素值，w[n-l]表示η点的前向一维滤波得到的上一个像素值，w[n-2]表示n_l点的前向一维滤波得到的上一个像素值;w[n-3]表示n-2点的前向一维滤波得到的上一个像素值。
3.根据权利要求1所述的雾霾图像快速去雾方法，其特征在于:所述的后向一维滤波结果: out [n] = Bw [η] + (t^out [n+1] +b2out [n+2] +b3out [n+3]) /b0 ； 其中，out[n]表示经过后向一维滤波后得到的像素值，w[n]表示进行前向一维滤波之后得到的像素值，out [n+1]表示η点的后向一维滤波得到的下一个像素值，out [n+2]表示n+1点的后向一维滤波得到的下一个像素值，out [n+3]表示n+2点的后向一维滤波得到的下一个像素值。
4.根据权利要求2或3所述的雾霾图像快速去雾方法，其特征在于:所述的Wlvb3表示计算得到的系数: b0 = 1.57825+ (2.44413q) + (1.4281q2) + (0.422205q3)， bi = (2.44413q) + (2.85619q2) + (1.26661q3)， b2 = -((1.4281q2) + (l.26661q3))， b3 = 0.422205q3; 其中，q表示递归参数。
5.根据权利要求4所述的雾霾图像快速去雾方法，其特征在于:所述的q表示递归参数:
全文摘要
本发明公开了一种雾霾图像快速去雾方法，暗通道快速计算包括建立十字形暗通道模板；计算横向、纵向暗通道窗口的像素值；比较并将最小值赋给图像暗通道。选取暗通道中0.1%个像素最大灰度值的均值作为大气光值；根据暗通道图像得到传输图像；采用快速高斯滤波器细化传输图。本发明采用十字模板，减少了计算面积和计算量；可避免重复计算，节约计算时间；在估算过程中大气光值在暗通道中计算得到，可以在保证去雾效果的前提下加快计算速度；采用递归高斯滤波方法优化传输率，优化结果良好。
文档编号G06T5/00GK103198459SQ20131012365
公开日2013年7月10日 申请日期2013年4月10日 优先权日2013年4月10日
发明者刘军, 肖然, 何琦, 宋博 申请人:成都国腾电子技术股份有限公司