[發明專利]一種全天時霧霾圖像清晰化恢復方法

有效

• 申請號: 201611240103.0
• 申請日: 2016-12-28
• 公開（公告）號: CN106709893B
• 公開（公告）日: 2019-11-08
• 發明（設計）人: 姜博;汪霖;何金紅;劉成;周延;陳曉璇
• 申請（專利權）人: 西北大學
• 主分類號: G06T5/40
• 分類號: G06T5/40;G06T5/00
• 代理公司: 北京世譽鑫誠專利代理事務所(普通合伙) 11368
• 代理人: 郭官厚

本發明公開了一種全天時霧霾圖像清晰化恢復方法，基于非天空區域分割實現對霧霾圖像有效邊緣輪廓的提取，通過L₀平滑濾波濾除掉圖像非主干邊緣輪廓，從而依據主干邊緣來估計圖像的真實復雜度，使現有視覺增強方法可根據不同結構特征的圖像，自動調整關鍵的去霧霾權重，最終通過性能優良的引導濾波器實現霧霾圖像的增強型恢復處理。此外，對于霾圖像而言，進一步依據其天空區域中包含的原始顏色偏移信息，進行額外的顏色畸變校正。同時，充分考慮夜晚霧霾圖像伴隨復雜人造光源干擾，通過帶顏色恢復的多尺度Retinex理論去除掉該圖像中的照度成分，保留反應圖像本質屬性的反射成分，進而更有效地利用上述的恢復方法，實現全天時霧霾圖像的清晰化恢復處理。

技術領域

本發明屬于惡劣天氣下視覺觀測技術領域，尤其涉及一種全天時霧霾圖像清晰化恢復方法。

背景技術

隨著空氣質量的不斷惡化，霧霾天氣出現的頻率大幅增長。戶外高分辨率觀測設備受天氣條件影響較大，霧霾天氣使觀測能見度顯著降低，造成相機或傳感器采集到的圖像出現質量嚴重退化，限制了觀測活動的時間和空間范圍。霧霾天氣的出現也造成車輛、行人出行不便，易導致交通事故的發生。

與此同時，隨著交通運輸、室外監控、偵查等領域的快速發展，對夜晚觀測的需求與日俱增。由于夜晚能見度低而導致觀測所攝圖像不清晰，反映在圖像數據上，圖像中原本較高灰度值像素被削弱。此外，景物的顏色、對比度等相較于白晝時變化明顯，其所蘊含的特征信息被弱化，造成場景目標的可辨識度大大降低。若同時伴隨霧霾等惡劣天氣，大氣透明度進一步降低，對觀測活動的影響將更加明顯。因而夜晚霧霾條件下圖像的清晰化恢復具有重要的現實意義。

當前國內外在圖像去霧方面已取得了長足進展，但當前研究很少涉足霾圖像的恢復，因為“霧”與“霾”是有本質區別的，霧滴濃度分布不均勻，且霧滴平均直徑大于可見光波長，其對光的散射與光波長本身關系不大，因接近均勻散射而呈乳白色或青白色。霾粒子的分布比較均勻，且其平均直徑小于可見光波長，這時粒子對光的散射強度嚴重依賴于光的波長，所以對可見光中短波段部分散射嚴重。此外，現有圖像去霧技術的方法仍存在一定的局限性，即其主要針對白晝圖像，在夜晚弱光背景且伴隨復雜人造光源干擾的情況下，現有方法不能對該退化圖像進行有效恢復。

本發明基于三種經典的理論方法——引導濾波理論、L₀范數平滑濾波理論、帶彩色恢復的多尺度Retinex理論，結合對霧圖像、霾圖像、夜晚霧霾圖像各自成像特征的研究，提出了一種全天時霧霾圖像清晰化恢復方法。

引導濾波理論是由Kaiming He等人提出的，參見：Kaiming He et al.,GuidedImage Filtering,IEEE Transactions on Pattern Analysis and MachineIntelligence,2013,35:1-4，引導濾波是在雙邊濾波的基礎上發展起來的，是一種新穎的邊緣保持濾波器。而L₀范數平滑濾波理論是由Li Xu等人提出的，參見：Li Xu et al.,Image Smoothing via L₀Gradient Minimization,ACM Transactions on Graphics,2011,30(6):1-11。其通過抑制濾波輸出圖像中梯度不為0像素的數量，實現對圖像紋理輪廓進行平滑濾波的目的。但單純控制梯度不為0像素的數量，易造成圖像重要的邊緣輪廓信息的損失，因此還需附加濾波輸出圖像與原始輸入圖像具有最大結構相似性的條件。從而使L₀范數平滑濾波在平滑圖像細節結構的同時，仍能保留原始圖像的主干邊緣輪廓。