[發明專利]基于多尺度融合的暗通道先驗圖像去霧方法

有效

• 申請號: 201410135471.3
• 申請日: 2014-04-04
• 公開（公告）號: CN103942758B
• 公開（公告）日: 2017-02-15
• 發明（設計）人: 劉肖琳;曾宇駿
• 申請（專利權）人: 中國人民解放軍國防科學技術大學
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00
• 代理公司: 湖南兆弘專利事務所(普通合伙)43008
• 代理人: 周長清

技術領域

本發明主要涉及到圖像處理領域，特指一種適用于霧天降質圖像增強處理的基于多尺度融合的暗通道先驗圖像去霧方法。

背景技術

在霧天影響下，圖像采集設備所獲取的圖像往往出現對比度減弱、顏色退化、細節丟失等問題，以致圖像可視性急劇下降，若直接應用到計算機視覺系統(如道路監控、船舶導航等)中，必然對系統的魯棒性、準確性造成不利影響。在某些環境下，所能獲取的數據只有單幅降質圖像時，信息量不足使得去霧成為病態方程求解問題。現有的去霧增強算法往往根據一定的強先驗知識、適當假設來增加有效約束，或是借助各種插值方法對真實像素值進行估計修正。除了可能導致失真、假邊緣、光環效應等不良后果外，處理速度更是大幅度受到抑制。因此，更加高效、實用的去霧方法有待進一步研究。

現有技術中，單幅圖像去霧增強方法主要分為兩類：基于對比度增強和顏色校正的去霧方法、基于霧天退化模型的去霧方法。

基于對比度增強和顏色校正的去霧方法的實質為：不分析天氣因素造成圖像降質的物理成因，基于顏色恒常性理論對圖像顏色進行校正，或增強全局、局部對比度，屬于圖像增強的范疇；該類方法主要基于圖像本身進行像素或鄰域處理，計算相對簡單。但由于沒有考慮場景的景深信息，不能充分校正景深較大區域的對比度和顏色，無法保證圖像質量，增強結果中時常會出現不可預測的失真。

基于退化模型的去霧方法的實質為：利用大氣退化模型或其變形形式，通過對圖像數據本身做各種假設或利用先驗知識增加約束以求解模型中包含的未知參數，進而求解圖像退化的逆過程以恢復去霧圖像。該類方法一般借助最優化方法估計模型參數，往往存在計算過程復雜、耗時的問題，計算開銷常常隨圖像尺寸增加而變得不可接受。但由于其能在不損傷圖像質量的前提下恢復不同景深場景的反照率，而受到業內的廣泛關注。

有從業者通過對大量自然場景圖像分析后發現，任意局部區域內均存在某些像素，其在至少一個顏色通道內的強度趨于零，亦即暗通道先驗。并據此提出基于暗通道先驗(DarkChannel?Prior,DCP)的單幅圖像去霧算法，其流程圖如圖1所示，其主要過程為：

(1)輸入霧天退化圖像，在15×15的鄰域范圍對其進行紅、綠、藍三通道的最小值濾波，得到分塊暗通道圖；

(2)對步驟(2)中得到的分塊暗通道圖中像素按強度從大到小排序，取前0.1%的像素，搜索其在退化圖像中對應的像素，將強度最大的像素值作為天空亮度的估計值；

(3)對步驟(2)中得到的分塊暗通道圖，應用暗通道先驗條件假設，求取15×15分塊估計的透射率圖像；

(4)采用Soft?Matting插值算法處理步驟(3)中得到的塊估計透射率圖，設置透射率下界為0.1，得到修正細化的透射率圖像；

(5)依據步驟(4)中得到的修正細化透射率圖，代入霧天退化模型進行逆向求解，得到最終增強結果。

上述方法能夠很好恢復不同深度的場景信息，但從以上過程可以看出，上述的暗通道先驗去霧方法仍存在以下三方面問題：

(1)基于一定尺度的塊估計進行插值細化，對于有前景干擾遮擋的小面積景深突變區域的透射率估計不準，導致去霧不徹底；

(2)Soft?Matting過程當中需求解大規模稀疏線性方程組，時間復雜度、空間復雜度巨大，在景深突變邊緣處也可能會出現過沖失真現象；

(3)使用Soft?Matting求取的透射率圖中包含大量不反映深度信息的冗余紋理細節，代入退化模型反解后會造成增強結果丟失紋理細節。

(4)透射率下界認為規定為固定值，對于不同霧化情況下的退化圖像的自適應差。