[發明專利]一種基于特征學習的單幅圖像去霧方法

在審

• 申請號: 201910246074.6
• 申請日: 2019-03-29
• 公開（公告）號: CN110211052A
• 公開（公告）日: 2019-09-06
• 發明（設計）人: 趙德群;董皓辰;鄧錢華;孫光民
• 申請（專利權）人: 北京工業大學;思凱凌克（北京）科技有限公司
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00;G06T3/40
• 代理公司: 北京思海天達知識產權代理有限公司 11203
• 代理人: 沈波

本發明公開了一種基于特征學習的單幅圖像去霧方法，該方法根據霧氣圖像的某些特征如暗通道特征、最大顏色對比度等預估計出透射圖，然后再基于大氣散射模型得到大氣光強度值并恢復出無霧圖像。為了提高算法的自適應性，本發明對傳統的物理模型進行改進，使用深度學習方法來預測出透射圖，改進了傳統的基于假設的方法，得出更加真實的的透射圖。圖像去霧的核心是估計出透射圖，而深度學習有強大的特征提取和學習能力，可以訓練出霧氣圖像和透射圖之間的映射模型。利用深度學習模型預測出霧氣圖像的透射圖像后，再根據大氣散射模型即可恢復出無霧圖像，同時提高了去霧算法的自適應調整能力，獲得較高的去霧質量，并有較低的復雜度。

技術領域

本發明涉及一種針對圖像進行去霧的方法，尤其涉及一種基于特征學習的單幅圖像去霧方法。

背景技術

在氣象條件不佳的情況下，室外拍攝的數字圖像會受到空氣中的懸浮粒子(如霧、霾等)的影響被降質，這是由于懸浮粒子會對光線產生散射，使景物反射的光線發生衰減，同時散射環境光混合到觀察者接收的光線中，使成像后圖像的對比度、顏色等特征發生改變。通過對有霧圖像和清晰圖像的色彩值分布圖和三色直方圖。可以看出，有霧圖像的色彩值分布相對集中于中間，像素RGB三色的灰度值動態分布范圍較窄，直方圖也相對較集中，清晰圖像的色彩值分布較廣，色彩明顯增強，直方圖分布也比較均勻。對于被霧天天氣所降質的圖像，為了美化圖像的視覺效果以及突出圖像特征以便計算機視覺系統處理，需要對圖像進行去霧處理。圖像去霧就是指用特定的方法和手段，使空氣中懸浮微粒對圖像的不良影響降低甚至消除。

隨著計算機視覺應用的日益廣泛和計算機技術的發展與成熟，圖像去霧技術逐漸受到了全世界研究人員的關注。

目前的霧天圖像清晰化處理方法有很多，主要可以分為兩大類：第一類是基于圖像增強的方法，這類方法是對被降質的圖像進行增強，改善圖像的質量。這種方法優勢在于可以應用已有的成熟圖像處理算法，可以對常用的圖像增強算法進行針對性的運用和改良，增強圖像的對比度，突出圖像中景物的特征和有價值的信息.但是，這種方法可能會造成圖像部分信息的損失，使圖像失真.第二類是基于物理模型的方法，這種方法通過研究大氣懸浮顆粒對光的散射作用，建立大氣散射模型，了解圖像退化的物理機理，并反演復原出未降質前的圖像。這是一類專門針對霧天圖像的圖像復原的方法，復原出來的圖像效果真實，貼近降質前景物原景，對復雜場景的圖像處理效果較好，圖像信息得到較完整的保存。

目前為止，研究人員主要從兩個方向來研究圖像去霧這一問題:基于圖像增強的方向和基于物理模型的方向.。

圖像增強方向的去霧方法并不考慮有霧空氣使圖像退化降質的實際物理過程，而是針對降質后的圖像本身，用圖像處理辦法提高圖像的對比度，突出圖像的特征，提高圖像的視覺效果和便于計算機視覺系統對圖像的分析和處理，這類方法普遍比較成熟高效，處理的結果也能滿足系統對處理后圖像的清晰度需求。但是這類方法并不能適應不同的場景和圖像，尤其是景物深度變化較多的圖像，而且更重要的是，這類方法立足于對圖像的增強，并不考慮霧氣降質的過程，只能有限地提高圖像清晰度，并不能把霧氣“去除”以復原景物的本來面貌，使圖像失真，處理后圖像觀賞性較低，也不利于計算機視覺系統對圖像的后續處理。

目前，基于物理模型的方法已經可以針對已有的單幅圖像作出比較理想的處理，而且這類方法普遍能夠對深度變化較大的圖像作出有效的處理，復原的圖像與原景物較接近，特征明顯，視覺效果良好。但這類方法普遍需要根據不同的圖片進行測試，根據測試結果對較多的進行手動的參數調整，并不能自動地進行處理，而且大多需要較大量的運算，時間和空間復雜度較高，并不能實現實時處理。

發明內容