[發明專利]一種基于梯度域的單幅圖像去霧方法

在審

• 申請號: 201710301848.1
• 申請日: 2017-05-02
• 公開（公告）號: CN107146209A
• 公開（公告）日: 2017-09-08
• 發明（設計）人: 王明輝;劉運;李晗;王躍;楊慧婷;黃麗殊;侯騰
• 申請（專利權）人: 四川大學
• 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

1.一種基于梯度域的單幅圖像去霧方法，其特征在于，包括如下步驟：

(1)采集原始的霧天降質圖像，計算霧天降質圖像的梯度G和相應的透射率圖t；

(2)設定多個合適的尺度值，通常選擇大、中和小三個尺度，較大的尺度值可對霧天降質圖像中的遠景區域進行對比度增強，而較小的尺度可對近景區域進行增強；

(3)將對應的尺度值代入到增強函數中，然后采用增強函數對降質圖像的梯度進行不同尺度的增強；

(4)構造基于亮度特征的梯度域函數，并將其應用于多尺度上，對增強后的梯度圖像進行修正操作，使得增強后的結果圖更符合人眼視覺效果；

(5)對步驟(4)中處理后的圖像通過最小化梯度均方誤差進行梯度域重建操作得到重建后圖像；

(6)考慮了原始霧天圖像各個通道之間的比例，構造了顏色恢復因子，并將其與加權融合算法相結合，利用帶有色彩恢復系數的加權融合公式，對步驟(5)中所得的多幅重建后的圖像進行加權融合操作，得到融合后的圖像；

(7)對步驟(6)中所得的圖像進行動態范圍壓縮，得到最終去霧后的圖像。

2.根據權利要求1所述的基于梯度域的單幅圖像去霧方法，其特征在于，在步驟(4)中，考慮原始圖像的亮度信息，用相對梯度代替絕對梯度，并設置下限值保證相對梯度值較小的得到拉伸，而較大的保持原來的對比度，基于亮度特征的梯度域函數如下表示：

Φ(x,y)=max(1,(α·||▿I′(x,y)||‾||▿I′(x,y)||)1-β)||▿I′(x,y)||=||▿I(x,y)||I(x,y)]]>

其中，I(x,y)代表原始霧天降質圖像的亮度信息，代表輸入圖像的梯度信息，而代表圖像相對梯度信息，為平均相對梯度值，max()運算保證相對梯度值較小的得到拉伸，而較大的保持原來的對比度。參數α(1>α>0)控制梯度拉伸的閾值，β(1>β>0)控制拉伸的幅度。α的值越大時，代表越多的梯度值被拉伸，β的值越小時，代表對應的梯度拉伸的幅度越大。

3.根據權利要求1所述的基于梯度域的單幅圖像去霧方法，其特征在于，在步驟(6)中，沒有直接進行加權融合，而是考慮了原始霧天降質圖像三個通道之間的比例，構造顏色恢復因子，可表示為：

Ci(x,y)=Ii(x,y)Ir(x,y)+Ig(x,y)+Ib(x,y)]]>

其中，i∈{r,g,b}，C_i(x,y)表示彩色圖像RGB空間中某個顏色通道的色彩恢復因子，代表輸入圖像的三個顏色通道所占的權重。然后將色彩恢復因子與加權融合算法相結合對梯度域重建后的圖像進行處理得到融合后的圖像R_i'(x,y)，可用如下式子表示：

Ri′(x,y)=Ci(x,y)·Σn=1NwnRni(x,y)]]> 1

其中，N為尺度個數，w_n為權重，R_n為梯度域重建后的圖像。