[發(fā)明專(zhuān)利]一種基于視覺(jué)加權(quán)相似的圖像質(zhì)量清晰化方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201710646517.1
• 申請(qǐng)日: 2017-08-01
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN107451975B
• 公開(kāi)（公告）日: 2019-06-07
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 何林遠(yuǎn);熊磊;畢篤彥;凡遵林
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 中國(guó)人民解放軍空軍工程大學(xué)
• 主分類(lèi)號(hào): G06T5/00
• 分類(lèi)號(hào): G06T5/00;G06T7/90
• 代理公司: 北京科億知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11350
• 代理人: 湯東鳳

本發(fā)明公開(kāi)了一種基于視覺(jué)加權(quán)相似的圖像質(zhì)量清晰化方法，在充分分析自然場(chǎng)景特性的基礎(chǔ)上，借鑒相似塊的思想，利用相似像素塊推演退化和模糊過(guò)程，從而構(gòu)建出基于圖像本征特質(zhì)的相似塊去霧方法，解決現(xiàn)有先驗(yàn)不能作為普適性的約束條件，使得復(fù)原結(jié)果容易產(chǎn)生塊效應(yīng)的問(wèn)題。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于視覺(jué)加權(quán)相似的圖像質(zhì)量清晰化方法。

背景技術(shù)

霧天圖像清晰化，是圖像處理領(lǐng)域的經(jīng)典難題之一，也是霧天圖像分析、目標(biāo)跟蹤和場(chǎng)景識(shí)別的首要步驟，對(duì)最終分析圖像質(zhì)量和檢驗(yàn)識(shí)別結(jié)果起著極其關(guān)鍵的作用。尤其是近幾年國(guó)內(nèi)各大城市持續(xù)出現(xiàn)的霧霾天氣，對(duì)于人們的日常生活以及各行各業(yè)都造成了較為嚴(yán)重的影響，例如航班延誤甚至取消、高速公路封堵、海上交通受限、火車(chē)臨時(shí)停車(chē)或者延誤等，嚴(yán)重制約了工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、人們?nèi)粘Ｉ睢④娛聜刹旌陀?xùn)練等。這都使得霧天圖像的清晰化處理在軍、警、民等各個(gè)領(lǐng)域都顯得尤為重要。

目前，國(guó)內(nèi)外對(duì)于霧天圖像的清晰化研究已經(jīng)取得了很大進(jìn)展。根據(jù)是否基于霧天條件的大氣散射模型，已有的單幅霧天圖像清晰化算法可分為兩類(lèi)：一類(lèi)是基于非物理模型的圖像增強(qiáng)算法，另一類(lèi)是基物理模型的圖像復(fù)原算法。其中通過(guò)各種先驗(yàn)和約束條件求解非適定物理模型的方法得到了越來(lái)越多的關(guān)注。主要包括“對(duì)比度最大先驗(yàn)”、“暗通道先驗(yàn)”、“橢圓先驗(yàn)”、顏色線先驗(yàn)”、“顏色衰減先驗(yàn)”及“非局部先驗(yàn)”這六類(lèi)經(jīng)典先驗(yàn)條件。通過(guò)先驗(yàn)條件使得該類(lèi)反問(wèn)題模型得到求解。雖然以上基于先驗(yàn)假設(shè)的霧天模型下去霧算法在顏色真實(shí)性和去霧效果等方面都取得了一定的成效，但這些先驗(yàn)假設(shè)都有其應(yīng)用環(huán)境的局限性。去霧效果的好壞與其適用性有很大的關(guān)系，這些先驗(yàn)假設(shè)并不能完全適用于所有的霧天圖像。

現(xiàn)有的幾種霧天圖像清晰化方法有：

基于暗通道先驗(yàn)的去霧算法：暗通道先驗(yàn)是He根據(jù)大量室外無(wú)霧圖像統(tǒng)計(jì)結(jié)果提出的。在無(wú)霧圖像的非天空區(qū)域中，任一局部窗口內(nèi)存在某一像素點(diǎn)，其R、G、B三個(gè)顏色通道的最小值接近零，即暗通道。利用暗通道先驗(yàn)來(lái)估計(jì)初始介質(zhì)傳輸圖，繼而利用各種濾波方法求取最終去霧結(jié)果。該假設(shè)先驗(yàn)被證明是單幅圖像去霧的有效先驗(yàn)，其應(yīng)用研究最廣。暗通道先驗(yàn)有其適用局限性，尤其是在天空以及大塊白色等不符合暗通道先驗(yàn)的區(qū)域，去霧效果存在明顯的顏色失真現(xiàn)象。

基于顏色衰減先驗(yàn)的去霧算法：Zhu通過(guò)對(duì)大量的霧天圖像統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)，霧天圖像像素點(diǎn)的亮度和飽和度變化與霧天圖像的霧氣濃度緊密相關(guān)，且通過(guò)觀察和實(shí)驗(yàn)證明霧天圖像的亮度與飽和度之差隨圖像景深線性變化，即顏色衰減先驗(yàn)。由于顏色衰減先驗(yàn)主要依賴(lài)于圖像顏色信息，而遠(yuǎn)處場(chǎng)景部分，即天空區(qū)域，霧氣濃度對(duì)實(shí)際目標(biāo)場(chǎng)景影響較多，圖像偏灰白色，目標(biāo)場(chǎng)景顏色信息對(duì)顏色衰減先驗(yàn)影響較小；近處場(chǎng)景部分，實(shí)際目標(biāo)顏色對(duì)場(chǎng)景信息影響逐漸增加，導(dǎo)致顏色衰減擬合曲線在遠(yuǎn)景處較為平滑，而近景處由于受到目標(biāo)場(chǎng)景顏色突變的影響，擬合曲線抖動(dòng)加劇，因而顏色衰減先驗(yàn)并不適用于整幅霧天圖像。

基于顏色線先驗(yàn)的去霧算法：該算法通過(guò)統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)，霧天圖像局部像素塊內(nèi)像素點(diǎn)的像素值在R、G、B顏色空間中分布在一條1維直線上，即Color-lines，通過(guò)建立空間幾何模型求解無(wú)霧圖像，繼而通過(guò)擴(kuò)展馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng)求解真實(shí)景深。此先驗(yàn)是基于局部像素塊平滑的假設(shè)，因此圖像的邊緣以及紋理變化明顯的區(qū)域，像素點(diǎn)在R、G、B顏色空間的分布并不服從該先驗(yàn)，該假設(shè)先驗(yàn)失效。

因此，研究一種具有具備自適應(yīng)性、魯棒性、表征完備的圖像去霧的方法顯得尤為重要。

發(fā)明內(nèi)容

針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明旨在提供一種基于視覺(jué)加權(quán)相似的圖像質(zhì)量清晰化方法，在充分分析自然場(chǎng)景特性的基礎(chǔ)上，借鑒相似塊的思想，利用相似像素塊推演退化和模糊過(guò)程，從而構(gòu)建出基于圖像本征特質(zhì)的相似塊去霧方法，解決現(xiàn)有先驗(yàn)不能作為普適性的約束條件、空或是白色物體不受用于先驗(yàn)或約束、邊緣及紋理恢復(fù)時(shí)產(chǎn)生的塊效應(yīng)的問(wèn)題。

為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用如下技術(shù)方案：