[發明專利]基于快速小波變換和加權圖像融合的單幅圖像去霧方法

有效

• 申請號: 201410200960.2
• 申請日: 2014-05-13
• 公開（公告）號: CN103955905B
• 公開（公告）日: 2017-04-05
• 發明（設計）人: 黃治同;張紅;紀越峰
• 申請（專利權）人: 北京郵電大學
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種基于快速小波變換和加權圖像融合的單幅圖像去霧方法，其特征在于該方法的具體步驟為：?

步驟(1)，獲取霧天圖像，并求取霧天圖像的暗原色圖，根據暗原色圖獲取大氣光向量值；?

步驟(2)，對原霧天圖像的RGB三通道求取最小值獲得最小成分圖像，對最小成分圖像進行快速小波變換和中值濾波推導得到透射率，根據大氣散射模型利用得到的大氣光向量值和透射率得到初步去霧圖像；?

步驟(3)，對原霧天圖像減去對應于其灰度均值的比例因子并乘以相應的值從而進行簡單的對比度增強；?

步驟(4)，將得到的初步去霧圖像與進行對比度提高的圖像進行加權圖像融合，得到最終的去霧圖像。?

2.根據權利要求1所述的基于快速小波變換與加權圖像融合的單幅圖像去霧方法，其特征在于所述步驟(1)中獲取霧天圖像并求取霧天圖像的暗原色圖，根據暗原色圖獲取大氣光向量值，具體步驟如下：?

S1.1:根據獲取霧天圖像的暗原色I^dark，其中I為原霧天圖像，I^c代表I的c顏色通道c{r,g,b}，Ω(x)是以x為中心的一塊方形區域。?

S1.2:選取暗原色圖I^dark中亮度最大的部分像素，在以上像素當中對應于輸入圖像I中強度最大的像素點的像素值被選定為大氣光向量值。?

3.根據權利要求1所述的基于快速小波變換與加權圖像融合的單幅圖像去霧方法，其特征在于所述步驟(2)中對原霧天圖像的RGB三通道求取最小值獲得最小成分圖像，對最小成分圖像進行快速小波變換和中值濾波推導得到透射率，根據大氣散射模型利用得到的大氣光向量值和透射率得到初步去霧圖像，具體步驟如下：?

S2.1：根據獲取的最小成分圖像W，其中A^c為大氣光向量值A的c通道分量，I^c代表原霧天圖像I的c顏色通道，c{r,g,b}。?

S2.2：對最小成分圖像W進行快速小波變換，變換之后的圖像在小波域分為兩部分即尺度系數和細節系數，其中尺度系數包含了圖像的低頻信息也就是圖像的基本信息，而細節系數包含了圖像中的高頻信息也就是圖像的細節信息。通過將細節系數進行置零，也就是消除了最小成分圖像中的部分高頻信息，這樣可以將最小成分圖像W中的紋理、噪聲等信息消除，最后利用剩余的尺度系數進行圖像的重建。?

S2.3：采用中值濾波器對重建之后的圖像進行進一步的平滑，從而消除重建之后的圖像含有的偽信息得到W'。?

S2.4：根據t(x)=1-ωW'(x)得到的透射率t，其中ω為常數系數。?

S2.5：根據大氣散射模型推導得到初步去霧圖像J₁，其中I為原霧天圖像，t為透射率，A為大氣光向量值，t₀為常數系數。?

4.根據權利要求1所述的基于快速小波變換與加權圖像融合的單幅圖像去霧方法，其特征在于所述步驟(3)對原霧天圖像減去對應于其灰度均值的比例因子并乘以相應的值從而進行簡單的對比度增強，具體步驟如下：?

S3.1：基于最小成分圖像進行霧的濃度判斷，由于天空和近景部分受霧的影響較小，截取最小成分圖像中間部分的四分之一計算其灰度平均值，記為avg，那么當avg大于某個臨界值δ時可以判斷為濃霧，即θ=0.9avg，否則θ=0.7avg，并且γ=20.5avg。?

S3.2：對原霧天圖像減去對應于其灰度均值的比例因子并乘以相應的值，J₂(x)=γ(I(x)-θ)，其中I為原霧天圖像，θ為對應于原圖像中某區域的灰度均值的比例因子，γ用于提高圖像的亮度，J₂為處理之后的對比度提高的圖像。?

5.根據權利要求1所述的基于快速小波變換與加權圖像融合的單幅圖像去霧方法，其特征在于所述步驟(4)將得到的初步去霧圖像與進行對比度提高的圖像進行加權圖像融合，得到最終的去霧圖像，具體步驟如下：?

S4.1：根據透射率圖求得對應于初步去霧圖像J₁和對比度提高圖像J₂的權重圖，由于初步的去霧圖像在清晰度上有更好的效果，所以要增加J₁的比重，那么m₁(x)=min((k+t(x)),1)和m₂(x)=1-m₁(x)，其中k為初步去霧圖像在結果圖像中增加的比重，當原霧天圖像為濃霧時k＝0.4，否則k＝0.1，t為透射率。?

S4.2：進行加權圖像融合，根據F(x)=m₁(x)J₁(x)m₂(x)J₂(x)，其中J₁為獲得的初步去霧圖像，J₂為進行了簡單對比度提高之后的圖像，m₁和m₂為對應于J₁和J₂的權重圖并且m₁+m₂=1。?