一种沙尘图像清晰化方法、系统、设备及介质

本发明涉及图像处理，特别是涉及一种沙尘图像清晰化方法、系统、设备及介质。

背景技术：

1、受悬浮颗粒的散射和吸收作用，沙尘条件拍摄的图像存在色彩失真、模糊、清晰度低等缺陷，带缺陷的沙尘图像将负面地影响光视觉成像设备的成像效果，同时也会降低目标识别、自动驾驶等后续图像分析系统的性能。

2、传统的沙尘图像增强方法通常采用先验信息或计算机图形学方法对图像进行增强，但增强后的图像对比度较低，且细节较为模糊；而通过传统大气散射模型直接计算增强图像的方式，虽然能达到去除雾化效果，但直接计算出的增强图像的对比度同样较低，没有考虑图像中细节上的自适应处理。

技术实现思路

1、为了解决上述问题，本发明提出了一种沙尘图像清晰化方法、系统、设备及介质，实现图像细节的自适应增强，使输出的增强图像与原图像的灰度保持一致，不产生严重失真，又能自适应提高空间与通道间的对比度，提高沙尘图像的清晰度。

2、为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

3、第一方面，本发明提供一种沙尘图像清晰化方法，包括：

4、对待处理沙尘图像提取大气光值和景深图，并以此构建大气散射模型，根据大气散射模型对待处理沙尘图像进行复原，得到复原图像；

5、考虑清晰化处理后的增强图像与复原图像的灰度一致性和原图一致性以及增强图像的对比度，引入灰度保持项、原图保持项、图像空间的细节自适应锐化项和通道间的细节自适应锐化项，构建细节锐化能量方程；

6、根据对细节锐化能量方程的求解，得到对复原图像经清晰化处理后的增强图像。

7、作为可选择的实施方式，所述景深图为：

8、；式中，为红、绿、蓝通道中的最大值；为大气光值，为像素最小值，为像素最大值；为景深图。

9、作为可选择的实施方式，所述细节锐化能量方程为：

10、；

11、式中，、、和为权重调节因子；和表示两个不同的像素坐标；为权重方程；为原图数据保持项；为图像空间的细节自适应锐化项，和为通道间的细节自适应锐化项；为总体灰度保持项；为复原图像；为增强图像；、和表示通道c的增强图像、通道c+1的增强图像和通道c+2的增强图像，像素坐标与相异；表示根据大气散射模型推导出的图像均值。

12、作为可选择的实施方式，根据大气散射模型推导得到的为：；其中，为图像均值函数；为大气光值，为待处理沙尘图像。

13、作为可选择的实施方式，通过计算细节锐化能量方程的欧拉-拉格朗日方程，采用梯度下降法求解细节锐化能量方程，且在求解过程中先将待处理沙尘图像进行下采样，求解完成后再上采样至原尺寸。

14、作为可选择的实施方式，采用梯度下降法求解时，增强图像的迭代求解公式为：

15、；

16、其中，为迭代次数，为第次迭代得到的增强图像，为第次迭代得到的增强图像，为时间步长，、、和为权重调节因子，为复原图像；表示根据大气散射模型推导出的图像均值；和分别表示第次迭代得到的不同通道的增强图像；为中间临时函数。

17、作为可选择的实施方式，对待处理沙尘图像的红绿蓝三通道分别经大气散射模型和迭代求解公式处理后，将求解的处理后的红绿蓝三通道图像融合为输出的增强图像。

18、第二方面，本发明提供一种沙尘图像清晰化系统，包括：

19、第一处理模块，被配置为对待处理沙尘图像提取大气光值和景深图，并以此构建大气散射模型，根据大气散射模型对待处理沙尘图像进行复原，得到复原图像；

20、第二处理模块，被配置为考虑清晰化处理后的增强图像与复原图像的灰度一致性和原图一致性以及增强图像的对比度，引入灰度保持项、原图保持项、图像空间的细节自适应锐化项和通道间的细节自适应锐化项，构建细节锐化能量方程；

21、求解模块，被配置为根据对细节锐化能量方程的求解，得到对复原图像经清晰化处理后的增强图像。

22、第三方面，本发明提供一种电子设备，包括存储器和处理器以及存储在存储器上并在处理器上运行的计算机指令，所述计算机指令被处理器运行时，完成第一方面所述的方法。

23、第四方面，本发明提供一种计算机可读存储介质，用于存储计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时，完成第一方面所述的方法。

24、与现有技术相比，本发明的有益效果为：

25、本发明提出一种沙尘图像清晰化方法、系统、设备及介质，考虑到光在沙尘中的衰减情况，即随着场景深度增加，蓝绿光衰减量较大，红光衰减量较小，采用最小信息丢失原理计算景深图，并基于此构建大气散射模型；又考虑到通过直接计算大气散射模型得到增强图像的方式，对比度较低的问题，引入灰度保持项、原图保持项、图像空间的细节自适应锐化项以及通道间的细节自适应锐化项，即结合大气散射模型与局部空间细节自适应锐化原理，构建细节锐化能量方程，实现图像细节自适应增强，使输出的增强图像与原图像的灰度保持一致，不产生严重失真，又能自适应提高空间与通道间的对比度，提高沙尘图像的清晰度。

26、本发明附加方面的优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。

技术特征：

1.一种沙尘图像清晰化方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的一种沙尘图像清晰化方法，其特征在于，所述景深图为：

3.如权利要求1所述的一种沙尘图像清晰化方法，其特征在于，所述细节锐化能量方程为：

4.如权利要求3所述的一种沙尘图像清晰化方法，其特征在于，根据大气散射模型推导得到的为：；其中，为图像均值函数；为大气光值，为待处理沙尘图像。

5.如权利要求1所述的一种沙尘图像清晰化方法，其特征在于，通过计算细节锐化能量方程的欧拉-拉格朗日方程，采用梯度下降法求解细节锐化能量方程，且在求解过程中先将待处理沙尘图像进行下采样，求解完成后再上采样至原尺寸。

6.如权利要求5所述的一种沙尘图像清晰化方法，其特征在于，采用梯度下降法求解时，增强图像的迭代求解公式为：

7.如权利要求6所述的一种沙尘图像清晰化方法，其特征在于，对待处理沙尘图像的红绿蓝三通道分别经大气散射模型和迭代求解公式处理后，将求解的处理后的红绿蓝三通道图像融合为输出的增强图像。

8.一种沙尘图像清晰化系统，其特征在于，包括：

9.一种电子设备，其特征在于，包括存储器和处理器以及存储在存储器上并在处理器上运行的计算机指令，所述计算机指令被处理器运行时，完成权利要求1-7任一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，用于存储计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时，完成权利要求1-7任一项所述的方法。

技术总结
本发明公开一种沙尘图像清晰化方法、系统、设备及介质，涉及图像处理技术领域，包括：对待处理沙尘图像提取大气光值和景深图，构建大气散射模型，对待处理沙尘图像进行复原，得到复原图像；考虑清晰化处理后的增强图像与复原图像的灰度一致性和原图一致性以及增强图像的对比度，引入灰度保持项、原图保持项、图像空间的细节自适应锐化项和通道间的细节自适应锐化项，构建细节锐化能量方程；根据对细节锐化能量方程的求解，得到对复原图像经清晰化处理后的增强图像。实现图像细节的自适应增强，使输出的增强图像与原图像的灰度保持一致，不产生严重失真，又能自适应提高空间与通道间的对比度，提高沙尘图像的清晰度。

技术研发人员：代成刚,陈成军,刘坤华,李东年,林明星,裴亮
受保护的技术使用者：青岛理工大学
技术研发日：
技术公布日：2024/1/15