[發(fā)明專利]一種基于暗原色先驗的圖像去霧算法

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• 申請日: 2017-12-08
• 公開（公告）號: CN107767354A
• 公開（公告）日: 2018-03-06
• 發(fā)明（設計）人: 林志賢;林珊玲;郭太良;葉蕓;楊斌;單升起;錢明勇;曾素云
• 申請（專利權）人: 福州大學
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00
• 代理公司: 福州元創(chuàng)專利商標代理有限公司35100
• 代理人: 蔡學俊,薛金才

本發(fā)明公開了一種基于暗原色先驗的圖像去霧方法，其包括以下步驟：步驟1：求出有霧降質圖像的暗原色圖；步驟2：由暗原色圖求出圖像的粗略透射率；步驟3：采用改進的基于顏色衰減先驗的容差機制透射率調整算法對天空等明亮區(qū)域透射率進行放大修正，得到修正后的透射率。步驟4：采用引導濾波細化透射率；步驟5：結合暈光算子和暗原色圖像獲取大氣光值；步驟6：利用大氣散射模型得到復原圖像J。本發(fā)明設計的去霧算法能夠有效地解決傳統去霧算法存在的復原圖像中天空等明亮區(qū)域產生色偏的問題，同時解決傳統大氣光值求取方法易受白色物體干擾的問題，提高圖像質量。

技術領域

本發(fā)明涉及圖像處理領域，特別涉及一種基于暗原色先驗的圖像去霧算法。

背景技術

在霧霾天氣情況下，視覺系統獲取的圖像會受到霧霾顆粒對可見光散射作用的影響，出現對比度小，細節(jié)模糊等退化現象，影響視覺系統正常工作。因此復原霧天圖像是一項亟需研究的工作。目前，圖像的去霧算法主要有兩個方向：基于模型去霧和基于非模型去霧。其中基于非模型去霧的本質是進行圖像對比度的增強，但該類方法可能會損失圖像信息，導致圖像失真，其中以Retinex算法為代表。而基于模型的去霧方法，本質是構建霧天圖像的物理模型，反推霧天圖像退化過程來復原清晰圖像。這種方法復原的圖像色彩自然真實，不易出現圖像信息損失。

近十年來，圖像去霧算法研究如火如荼，成果頗豐。其中He等使用暗原色先驗規(guī)律來實現去霧的算法由于在大多數情況下得到的復原后圖像顏色自然真實、清晰度高而得到廣泛關注。但是在一些暗原色先驗規(guī)律失效的區(qū)域，比如天空等明亮區(qū)域，會產生嚴重的色調偏移。針對這個問題，Jin-Hwan Kim等人提出了構建包括對比度和信息丟失的成本函數，通過求解成本函數最小值來獲得每個區(qū)域塊最佳的傳輸率值，再結合霧天降質物理模型復原圖像，該算法很好地解決了天空區(qū)域偏色問題，信息損失小。Zhu等人基于有霧圖像像素的亮度和飽和度隨霧霾濃度變化急劇變化的先驗知識，通過構建一種線性模型求得圖像景深信息，從而實現圖像去霧，但是該算法涉及參數較多，自適應性較差。Wang等人提出根據天空區(qū)域的特征，通過設定梯度和亮度閾值對天空區(qū)域進行識別提取，來調整天空區(qū)域的透射率，但是該算法使用最大聯通區(qū)域作為識別的天空，比較耗時，同時容易遺漏部分天空，導致遺漏區(qū)域色彩失真。蔣建國等引入一種容差機制對天空等明亮區(qū)域進行判斷，并對該區(qū)域透射率做提升處理，較好地解決了天空區(qū)域顏色失真的問題，成為一種主流的解決方法，但是該算法容差參數選取受圖像是否有天空區(qū)域的影響以及修正后透射率會出現提升力度不足或過度補償的問題。

發(fā)明內容

本發(fā)明旨在解決上述技術缺陷，改善暗原色先驗算法的去霧效果，提高復原圖像質量。

為了達到上述目的，本發(fā)明提出一種基于暗原色先驗的圖像去霧方法，包括以下幾個步驟：

步驟S1：求出有霧降質圖像I的暗原色圖I^dark；

步驟S2：由暗原色圖求出圖像的粗略透射率t_rough(x)；

其公式為：

其中ω為系數，0＜ω≤1；

步驟S3：對于暗原色先驗失效的明亮區(qū)域，采用改進的基于顏色衰減先驗的容差機制透射率糾正算法，其公式如下：

其中的vs(x)為像素亮度與飽和度的差值；K為引入的容差值，將t_rough(x)/vs(x)＜K的區(qū)域定義為暗原色先驗失效的區(qū)域，將t_rough(x)/vs(x)＞K的區(qū)域定義為透射率無需調整的非明亮區(qū)域；t_rough為調整前的透射率；