[發(fā)明專利]一種去霧效果的無參考客觀評價方法有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 201810359895.6 | 申請日： | 2018-04-20 |
| 公開（公告）號： | CN108961206B | 公開（公告）日： | 2021-05-11 |
| 發(fā)明（設(shè)計）人： | 謝鳳英;陳嘉杰;秦曼君;姜志國 | 申請（專利權(quán)）人： | 北京航空航天大學(xué) |
| 主分類號： | G06T7/00 | 分類號： | G06T7/00;G06T7/90;G06T5/00 |
| 代理公司： | 北京慧泉知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11232 | 代理人： | 王順榮;唐愛華 |
| 地址： | 100191*** | 國省代碼： | 北京;11 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關(guān)鍵詞： | 一種 效果 參考 客觀 評價 方法 | ||
一種去霧效果的無參考客觀評價方法，具體步驟如下：步驟1：構(gòu)建清晰度評價指標(biāo)；包括多尺度對比度特征描述、霧殘留度特征描述、及清晰度評價指標(biāo)構(gòu)造；步驟2：構(gòu)建顏色保真度評價指標(biāo)；包括色調(diào)相似度特征描述、自然度特征描述及顏色保真度指標(biāo)構(gòu)造；步驟3：構(gòu)建綜合評價指標(biāo)。該方法從去霧圖像特性出發(fā)，綜合考慮了圖像清晰度和顏色保真度兩個方面，其中圖像清晰度基于去霧圖像的對比度增強程度和霧殘留程度進行評價，顏色保真度基于去霧圖像的色調(diào)偏移程度和過飽和程度進行評價。本發(fā)明提出的綜合評價指標(biāo)較為全面的考慮了影響去霧圖像質(zhì)量的各個因素，可有效用于去霧圖像質(zhì)量的綜合評價，進而為去霧算法的性能評估提供依據(jù)。
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種針對去霧圖像質(zhì)量的無參考客觀評價方法，屬于圖像處理的技術(shù)領(lǐng)域。
背景技術(shù)：
自然場景中獲取的戶外圖像容易受到霧天的影響，造成圖像清晰度降低，從而無法滿足計算機視覺應(yīng)用的需求。目前，已有大量的去霧算法被研究，用于提升圖像質(zhì)量。然而，對去霧效果的客觀評價卻很少得到關(guān)注，從而導(dǎo)致研究者在對去霧算法進行性能評估時缺少統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)。大部分的研究學(xué)者采用主觀評價的方式衡量去霧后圖像的質(zhì)量，但容易受到主觀因素的影響，難以達到一致的評價結(jié)果。一些經(jīng)典的圖像質(zhì)量評價指標(biāo)也被用于去霧圖像的質(zhì)量評價中，但由于這些指標(biāo)并不是專門針對去霧圖像設(shè)計的，無法給出合理有效的評價結(jié)果。本發(fā)明針對去霧后圖像的質(zhì)量問題，從去霧圖像的清晰度和顏色保真度兩方面設(shè)計指標(biāo)，提出了一種去霧效果的無參考客觀評價方法，從而為去霧算法的性能評估提供了一種客觀依據(jù)。
發(fā)明內(nèi)容：
目的：本發(fā)明的目的在于提供一種針對去霧圖像質(zhì)量的無參考客觀評價方法，用于衡量去霧算法對帶霧圖像進行去霧的效果好壞。
技術(shù)方案：本發(fā)明通過以下技術(shù)方案實現(xiàn)。
一個好的去霧算法對圖像進行去霧后，所恢復(fù)的圖像應(yīng)該更清晰，并且去霧前后應(yīng)該保持顏色不變。因此，本發(fā)明從去霧圖像的自身特性出發(fā)，分別從去霧結(jié)果的清晰度和顏色保真度兩方面設(shè)計指標(biāo)，綜合評價去霧圖像質(zhì)量。該發(fā)明的具體步驟如下：
步驟1：構(gòu)建清晰度評價指標(biāo)
去霧算法的主要目的是去除圖像中的霧效應(yīng)，恢復(fù)原始信息，提高圖像清晰度。因此，需要首先構(gòu)建去霧圖像的清晰度評價指標(biāo)。通常，一幅清晰的去霧圖像具有增強的對比度和去除的霧效應(yīng)，在本發(fā)明中，我們分別構(gòu)造對比度特征和霧殘留度特征，通過將這兩種特征相結(jié)合來評價圖像的清晰度水平。
1)多尺度對比度特征描述
圖像對比度可以在一定程度上反映圖像的清晰程度，圖像對比度越高，其在視覺上就越清晰。由于去霧后圖像的對比度增強通常是空間變化的，全局對比度無法反映局部對比度增強信息，因此不能得到符合人眼視覺的評價效果。局部均方根對比度可以反映圖像的局部對比度信息，更適合于去霧圖像的對比度描述。但是該指標(biāo)對局部窗口大小敏感，無法得到穩(wěn)定的評價結(jié)果。在本發(fā)明中，我們提出了一種多尺度對比度描述子，用于表征去霧圖像的對比度特征。
對于一張圖像，我們通過在非重疊的滑動窗口內(nèi)計算局部均方根來定義它的對比度圖，具體可以描述為：
其中，I表示一張圖像的灰度圖，k表示局部窗口的大小，u，v是窗口位置的橫縱坐標(biāo)，x,y為局部窗口內(nèi)的位置坐標(biāo)，μ為局部窗口內(nèi)的均值，定義如下：
我們通過對圖像I進行多次下采樣來生成一系列子圖像I(0)，I(1)，...，I(n)，從而得到圖像金字塔。其中，I(0)表示初始圖像，I(j+1)是I(j)下采樣的結(jié)果。為了保證下采樣圖像的大小滿足后續(xù)處理的需要，最后一層的圖像I(n)的大小應(yīng)滿足以下約束：
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