[發明專利]一種基于獨立分量分析的單幅圖像霧霾快速去除方法

有效

• 申請號: 201811242063.2
• 申請日: 2018-10-24
• 公開（公告）號: CN109242805B
• 公開（公告）日: 2021-09-28
• 發明（設計）人: 李東泰;張潔
• 申請（專利權）人: 西南交通大學
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00
• 代理公司: 成都正華專利代理事務所(普通合伙) 51229
• 代理人: 李林合

本發明公開了一種基于獨立分量分析的單幅圖像霧霾快速去除方法，對霧霾降質圖像進行形態學腐蝕后，鑒于無霧圖像應滿足晴天圖像的暗通道先驗統計規律，根據暗通道圖生成霧霾大氣粒子傳播特性曲面，然后基于獨立分量分析將有霧圖像的各顏色空間分量與霧霾傳播特性曲面作為獨立分量進行數據融合與解混分離，得到消除霧霾后的清晰圖像。本發明以霧霾大氣粒子散射模型為處理依據，生成霧霾大氣粒子傳播特性曲面進行霧霾去除，具有正確的理論模型基礎；基于獨立分量分析進行霧霾分量與無霧顏色空間分量的分離，無需進行精細化軟摳圖、圖像分割處理等耗時操作，大幅提高了計算效率；針對霧霾降質圖像去除霧霾的效果好、圖像細節增強顯著、顏色保真度高。

技術領域

本發明屬于計算機視覺技術領域，具體涉及一種基于獨立分量分析的單幅圖像霧霾快速去除方法。

背景技術

霧霾天氣下，由于大氣粒子的散射作用，一方面部分表面的反射光因散射而損失，使得到達觀測點的光強降低，并隨著傳播距離的增大而呈指數衰減；另一方面，大氣粒子的散射作用還來自附加在目標圖像上的大氣光，使大氣光表現出光源的特性，且環境光的強度隨著傳播距離的增加而逐漸增強；以上兩方面的作用導致霧霾天圖像的對比度、顏色等特征衰減明顯。

現有的單幅圖像去除霧霾研究成果主要分為兩類，一是基于非模型的霧霾去除方法，又稱為圖像增強法，在霧霾去除處理時不考慮圖像退化的原因和光學成像過程，只采用圖像增強手段來改善視覺效果，這類方法缺乏理論模型的支撐；二是基于模型的霧霾去除方法，利用圖像退化機理和大氣傳播先驗知識，通過估算景物的反射率來推斷反射光線在空氣中傳播時的透射率并采用軟摳圖等精細化算法實現圖像霧霾去除，這類方法需要開展大規模稀疏矩陣運算，具有較高的時間復雜度和空間復雜度，不適用于自動駕駛，移動機器人導航與視覺伺服系統等對實時性要求高的領域。

發明內容

針對現有技術中的上述不足，本發明提供的基于獨立分量分析的單幅圖像霧霾快速去除方法解決了基于非模型的霧霾去除方法中缺乏理論模型支撐和基于模型的霧霾去除方法需要開展大規模稀疏矩陣運算，具有較高的時間復雜度和空間復雜度的問題。

為了達到上述發明目的，本發明采用的技術方案為：一種基于獨立分量分析的單幅圖像霧霾快速去除方法，包括以下步驟；

S1、在霧霾天采集含有霧霾的霧霾降質圖像，并對其進行形態學腐蝕處理；

S2、對形態學腐蝕處理后的圖像計算生成暗通道圖像；

S3、根據生成的暗通道圖像進行徑向基函數插值擬合，得到霧霾大氣粒子傳播特性曲面；

S4、將霧霾大氣粒子傳播曲面的數據和霧霾降質圖像的各顏色空間分量數據分別轉換為一維矢量；

S5、將霧霾大氣粒子傳播曲面的一維矢量與有霧圖像各顏色空間分量的一維矢量進行線性組合，得到觀測數據矩陣；

S6、基于獨立分量分析對觀測數據矩陣進行霧霾分量與無霧顏色空間分量的分離，得到各個顏色空間的霧霾分量一維矢量和無霧霾圖像分量一維矢量；

S7、將各個顏色空間的無霧霾圖像分量一維矢量進行維度變換與顏色空間融合，得到去除霧霾的清晰圖像。

進一步地，所述步驟S1中；

對霧霾降質圖像進行形態學腐蝕處理時，將霧霾降質圖像I中的結構元素確定為并去掉尺寸小于的局部孤立亮點；

其中，進行形態學腐蝕處理的公式為：

其中，I’為形態學腐蝕處理后的圖像；

為圖像形態學腐蝕操作運算符。

進一步地，所述步驟S2中，計算生成的暗通道圖像中各個像素點z的取值I^dark(z)為：