[發明專利]一種基于湍流紅外輻射模型的霧天降質圖像清晰化方法

有效

• 申請號: 201611167482.5
• 申請日: 2016-12-16
• 公開（公告）號: CN106780385B
• 公開（公告）日: 2019-06-25
• 發明（設計）人: 張珊;李寒松;臧志鵬;王柯;竺鑫
• 申請（專利權）人: 北京華航無線電測量研究所
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00
• 代理公司: 北京天達知識產權代理事務所(普通合伙) 11386
• 代理人: 張春;彭霜

本發明涉及一種基于湍流紅外輻射模型的霧天降質圖像清晰化方法，包括：對圖像進行傅里葉變換，得到頻域內的退化圖像，根據頻域內的退化圖像進而得到大氣調制傳遞函數(MTF)；計算大氣調制傳遞函數中未知的折射率結構系數；將頻域內的退化圖像在頻域內濾除大氣調制傳遞函數(MTF)；將濾除大氣調制傳遞函數后的頻域圖像進行傅里葉逆變換，得到清晰化處理的圖像。本發明在不增加硬件成本的前提下，從降質紅外圖像生成的逆過程分析，復原大氣散射作用對圖像對比度衰減的影響，從而解決霧天降質紅外圖像的清晰化處理問題，計算較簡單，效率較高。

技術領域

本發明屬于圖像處理領域，具體涉及一種基于湍流紅外輻射模型的霧天降質圖像清晰化方法。

背景技術

紅外成像具有出色的大氣穿透能力和夜視功能，對溫度的變化很敏感，因而在軍事國防、遙感探測、公共衛生防疫、公共衛生防疫、化學物質檢測與鑒定等方面獲得了廣泛的應用。然而霧天大氣中懸浮粒子半徑較大，大氣粒子的散射作用使得紅外圖像上原本較低的灰度值被加強，而較高的灰度值被削弱，從而使得圖像的灰度級分布過于集中，導致對比度較差；另一方面，在圖像由三維空間向二維平面的映射過程中，丟失了深度信息，導致霧天采集圖像的邊緣輪廓具有模糊性。

霧天拍攝的紅外圖像,大氣中水蒸汽的含量比較大，以及系統軟硬件靈敏度等問題，所拍到的紅外圖像常存在噪聲、模糊以及紋理細節丟失等的退化問題，給準確識別、跟蹤目標物體等許多方面的應用造成困難。總的來說，解決霧天降質紅外圖像的清晰化問題，可以采取三種方法：

(1)從硬件的角度，利用多傳感器融合以及紅外焦平面陣列校正的方法來實現信息的互補與校正，如利用雷達、CCD和激光等傳感設備，結合常用的兩點校正與多點校正，可以實現較高的目標檢測率和較低的錯誤率。然而，基于視覺的激光或CCD傳感器在這種天氣條件下的有效監測距離會大大縮短，無法為雷達傳感器提供有效的確認信息，而基于紅外的傳感器只能對熱信號實現檢測，無法對場景中的非散熱信號實現有效的檢測。因此，這個策略在有霧天氣條件下存在一些應用上的局限性，以及增加昂貴的硬件成本。

(2)不考慮圖像降質的具體原因，而單純從圖像處理的角度出發，霧天降質紅外圖像的清晰化問題實質上就是圖像對比度增強的問題；

(3)從降質圖像生成的逆過程分析，則是將大氣散射作用對圖像對比度的衰減影響過程進行建模，最終解決降質圖像的清晰化復原問題。

由于圖像增強方法沒有考慮霧天圖像降質的物理過程，不能針對圖像退化的原因設法進行補償，因此只能在一定程度上改善視覺效果。近年來，國內外的一些學者基于大氣散射理論對惡劣天氣條件下的圖像退化機理進行深入的分析，提出了一些基于退化模型的霧天降質圖像清晰化復原方法。這些方法的研究主要集中在以下幾個方面：

(1)假設場景各點深度信息已知的復原方法。上述這類方法雖然不需要預知天氣信息，然而，卻需要利用價格昂貴的雷達或距離傳感器等硬件設備獲取精確的場景深度信息，因此限制了算法在實際中的廣泛應用。

(2)結合圖像輔助信息實現深度提取的復原方法。有的算法通過用戶指定場景的最大深度以及最小深度，利用線性插值的方法獲得場景各點的深度信息，在某些情況下可能無法對場景深度突變信息作出反饋，此外，在確定各點的深度信息后，需要用戶連續改變大氣散射系數來確定一個視覺效果最好的復原結果，過多依賴人的主觀性。

(3)基于經典退化模型點擴散函數的復原方法。由于利用這種方法的前提是需要已知點擴展函數，由于實際中霧所造成的圖像污染過程和機理十分復雜，不同濃度的霧天氣過程難以用統一的點擴散模型表達，一般無法預知圖像退化的點擴散函數，因此也限制了該方法的實際應用。