[發明專利]融合變差函數和顏色衰減先驗的圖像去霧方法

有效

• 申請號: 201810387078.1
• 申請日: 2018-04-26
• 公開（公告）號: CN108389175B
• 公開（公告）日: 2021-05-18
• 發明（設計）人: 黃鶴;胡凱益;宋京;王會峰;許哲;郭璐;黃鶯;惠曉濱;崔博;李昕芮;徐錦;任思奇;李光澤;何永超;周卓彧
• 申請（專利權）人: 長安大學
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00
• 代理公司: 西安通大專利代理有限責任公司 61200
• 代理人: 齊書田

本發明公開了融合變差函數和顏色衰減先驗的圖像去霧方法，首先獲取霧霾天氣下交通圖像；然后將得到的RGB顏色空間的霧化降質圖像轉換到HSV顏色空間，求取顏色衰減先驗下的天空區域，并用變差函數判斷出圖像的天空區域；接著根據兩者所判斷出的天空區域求取圖像大氣環境光值及場景透射率；最后根據大氣散射模型對圖像進行處理，再使用自動色階法對圖像色彩進行矯正后，輸出處理后的霧化降質圖像。本發明在選取圖像大氣環境光值及場景透射率相比于傳統方法有很大的優勢，復原后圖像失真較小，對圖像的進一步處理以及準確獲取圖像信息有著重要的意義。

技術領域

本發明屬于圖像處理技術領域，具體涉及一種融合變差函數和顏色衰減先驗的圖像去霧方法。

背景技術

近年來，隨著圖像處理領域的不斷發展，利用圖像獲取信息已成為一種重要手段。所有室外計算機視覺系統，包括自動監控、智能車輛和室外目標識別等，都需要高品質的圖像，然而，在惡劣的天氣條件下拍攝的圖像通常會受到大氣中大量的懸浮顆粒的散射，造成捕獲的圖像對比度下降、顏色失真等問題，計算機視覺系統由于這些大量噪聲的存在，很難依據這種低質量圖像獲取準確信息。

近幾年，基于單幅圖像且無其他附加信息的去霧算法有了很大的進步。目前，主流的去霧算法一般可分為三類:對比度拉伸算法、基于Retinex模型的圖像增強算法和基于大氣散射模型的去霧算法。.通常情況下，后者的去霧效果優于前兩者，這是由于前兩者未曾考慮有霧圖像的降質退化機理，而后者基于降質模型，利用先驗知識進行逆向還原，對于大多數圖像都能夠較好地去除霧氣，但這三類算法均存在自身的局限性，魯棒性不強。如Tan最大化其鄰域的對比度來計算出每個像素的最佳透射率組合，且在該組合內利用馬爾科夫隨機場決策出最優透射率，其本質上仍是對比度拉伸算法，恢復圖像的色彩過于鮮艷；Nishino等利用貝葉斯后驗概率模型，通過充分挖掘圖像中潛在的統計特征進行去霧處理，該方法能夠較好地處理濃霧，但處理薄霧時，其色彩也過于鮮艷，缺乏真實感；Fattal假設鄰域內的色度與透射率是不相關的，依據顏色的統計特性去霧，故處理特征不明顯的區域效果較差；Tarel等利用中值濾波器估計消散函數，而中值濾波器不具備邊緣保持特性，致使恢復圖像在深度突變處會殘留少量霧氣；He等首次提出黑色通道先驗知識，利用此先驗知識可取得不錯的去霧效果，但由于其摳圖處理具有極高的時空復雜度，因而該算法不具備實時性.近年來，諸多研究者對He算法提出相應的改進策略，雖然在去霧效率上得到了實質性的提升，但均是以犧牲去霧質量為代價的。幾乎所有基于散射模型去霧算法在處理天空區域時或多或少都會存在過增強現象，致使恢復圖像的主觀視覺質量較差。

發明內容

本發明的目的在于提供一種融合變差函數和顏色衰減先驗的圖像去霧方法，以克服上述現有技術存在的缺陷，本發明可以對天空部分進行較好的識別，以獲取較為適合的場景透射率，從而又有效地恢復了圖像的整體質量，對后續的圖像處理及信息提取尤為重要。

為達到上述目的，本發明采用如下技術方案：

融合變差函數和顏色衰減先驗的圖像去霧方法，包括以下步驟：

步驟1：獲取霧霾天氣下霧化降質圖像；

步驟2：將步驟1得到的霧化降質圖像分別進行區域最小值濾波及最小值濾波處理獲取其暗通道圖像及最小值圖像，分別記為I_dark與I_min，并對暗通道圖像進行引導濾波預處理，得到處理后的暗通道圖像I′_dark；

I′_dark＝GF(I_dark,I_darkr_dark,ε_dark)

其中，r_dark為預處理引導濾波的局部窗口半徑，ε_dark為正則化參數；

步驟3：將步驟1得到的RGB顏色空間的霧化降質圖像轉換到HSV顏色空間；