[發(fā)明專利]一種基于霧氣濃度特征的圖像去霧方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201710458620.3
• 申請(qǐng)日: 2017-06-16
• 公開（公告）號(hào): CN107203981B
• 公開（公告）日: 2019-10-01
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 顧振飛;張登銀;鞠銘燁;袁小燕;單祝鵬;李秋
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 南京信息職業(yè)技術(shù)學(xué)院
• 主分類號(hào): G06T5/00
• 分類號(hào): G06T5/00;G06T7/11
• 代理公司: 南京天翼專利代理有限責(zé)任公司 32112
• 代理人: 鄭妍宇

本發(fā)明提出一種基于霧氣濃度特征的圖像去霧方法，包括：求取有霧圖像中每個(gè)像素的霧氣濃度特征值；基于霧氣濃度特征值，利用圖像分割方法將有霧圖像分割獲得子場(chǎng)景集；在子場(chǎng)景集中篩選出類天空區(qū)域；選擇類天空區(qū)域中飽和度分量最低的前1％的像素組成候選像素集，選擇候選像素集中亮度分量最大的前10％的像素作為大氣光區(qū)域，求取大氣光區(qū)域中所有像素的強(qiáng)度均值作為全局大氣光值；求取有霧圖像中每個(gè)像素的透射率；根據(jù)全局大氣光值和透射率得到去霧圖像。本發(fā)明方法在去霧處理過(guò)程中能準(zhǔn)確定位大氣光區(qū)域，不易受有霧圖像中高亮噪聲點(diǎn)或干擾物的影響，從而得到準(zhǔn)確的全局大氣光值，獲得更好的去霧效果，用于各種有霧圖像的去霧，魯棒性好。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明具體涉及一種基于霧氣濃度特征的圖像去霧方法，屬于圖像去霧處理技術(shù)領(lǐng)域。

背景技術(shù)

霧天環(huán)境下，由于受到大氣中懸浮顆粒的影響，成像設(shè)備所采集的圖像可視性差、飽和度低，清晰度嚴(yán)重不足。因此，對(duì)霧天降質(zhì)圖像進(jìn)行清晰化處理具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

圖像去霧方法中效果較好且最通用的為基于大氣散射模型的圖像去霧方法，該類方法使用大氣散射模型來(lái)描述霧霾天氣條件下的成像過(guò)程，依據(jù)的大氣散射模型如下：

I(x,y)＝L_∞·J(x,y)+L_∞·(1-t(x,y))

其中，I(x,y)表示有霧圖像中像素(x,y)的強(qiáng)度值，J(x,y)表示去霧圖像中像素(x,y)的強(qiáng)度值，J(x,y)＝ρ(x,y)·t(x,y)，ρ(x,y)表示有霧圖像中像素(x,y)的場(chǎng)景反照率，t(x,y)表示有霧圖像中像素(x,y)的透射率，L_∞表示全局大氣光值。有霧圖像的大小與去霧圖像的大小相同，并且有霧圖像中的像素(x,y)與去霧圖像中像素(x,y)相對(duì)應(yīng)，即像素(x,y)處于有霧圖像和去霧圖像中的相同位置。基于大氣散射模型的圖像去霧方法的過(guò)程就是依次求取有霧圖像的全局大氣光值和透射率，根據(jù)大氣散射模型，從有霧圖像中的每個(gè)像素的強(qiáng)度值恢復(fù)出去霧圖像中的每個(gè)像素的強(qiáng)度值。

現(xiàn)有的圖像去霧方法中對(duì)有霧圖像中大氣光區(qū)域的定位不準(zhǔn)確，求取的全局大氣光值準(zhǔn)確率低，影響恢復(fù)出的去霧圖像的效果。有些圖像去霧方法中直接將全圖最亮像素作為大氣光區(qū)域，而全圖最亮像素極有可能歸屬于高亮噪聲點(diǎn)或者干擾物(如白色物體)。He方法[1]先利用暗通道先驗(yàn)獲取有霧圖像的暗通道圖，然后定位出暗通道圖中的最亮的0.1％的像素點(diǎn)，最后選擇這些像素中具有最高強(qiáng)度的像素作為大氣光區(qū)域。Zhu方法[2]利用顏色衰減先驗(yàn)獲取有霧圖像的深度圖，然后定位出深度圖中最亮的0.1％的像素點(diǎn)，并將這些像素中具有最高強(qiáng)度的像素作為大氣光區(qū)域。雖然后兩種方法進(jìn)一步提高了大氣光區(qū)域定位的精確性，但是其可靠性仍然嚴(yán)重依賴于所用先驗(yàn)知識(shí)的有效性，因而在特定條件下存在一定失效的可能，魯棒性不足。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明解決的技術(shù)問(wèn)題是：現(xiàn)有圖像去霧方法對(duì)有霧圖像中大氣光區(qū)域的定位精度低，不能適用于各種有霧圖像，魯棒性差。

為解決上述問(wèn)題，本發(fā)明提出了一種基于霧氣濃度特征的圖像去霧方法，包括以下步驟：

S1，在有霧圖像中定位大氣光區(qū)域，計(jì)算全局大氣光值，具體包括：

S101、獲取有霧圖像，根據(jù)下式求取有霧圖像中每個(gè)像素的霧氣濃度特征值：

其中，S(x,y)表示有霧圖像中像素(x,y)的霧氣濃度特征值，I′(x,y)表示像素(x,y)的亮度分量，表示像素(x,y)的梯度分量，I°(x,y)表示像素(x,y)的飽和度分量，γ₁表示亮度權(quán)值，γ₂表示梯度權(quán)值，γ₃表示飽和度權(quán)值，γ₄表示量化誤差補(bǔ)償值；