[發明專利]一種基于暗通道先驗的圖像去霧改進方法

在審

• 申請號: 201910830588.6
• 申請日: 2019-09-04
• 公開（公告）號: CN110533619A
• 公開（公告）日: 2019-12-03
• 發明（設計）人: 李培靈;王鋒
• 申請（專利權）人: 河南工業大學
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發明公布了一種基于暗通道先驗的圖像去霧改進方法。包括以下步驟：首先，在分析有霧圖像天空區域灰度均值和方差特征基礎上，基于二分搜索思想改進大氣光值估計算法，可獲得更為準確的大氣光值；其次，提出一種改進的暗通道值計算方法，依據最小值圖和暗通道圖的灰度差，獲取自適應閾值，確定景深變化劇烈的圖像邊緣位置并進行灰度值修正。最后，根據霧天圖像退化模型對有霧圖像進行復原。本發明的基于暗通道先驗的圖像去霧改進方法，能夠有效去除復原圖像光暈效應，糾正色偏，提高對比度，同時保留更多的細節信息。

技術領域

本發明屬于數字圖像處理領域，具體涉及到一種基于暗通道先驗的圖像去霧改進方法。

背景技術

大氣中的微粒會對光線產生散射，使物體的反射光線發生衰減，對拍攝的圖像造成的影響是對比度下降、顏色失真、細節模糊等。這種現象在有霧天氣條件下更加嚴重，導致室外監控系統無法正常工作，給人們的生活帶來極大不便。霧霾是由大量懸浮在近地面空氣中的微小水滴或塵埃粒子組成的氣溶膠系統，是近地面層空氣中水汽和微粒凝結的產物。空氣中雜質是霧霾形成的主要因素，也是圖像產生退化的根本原因，導致圖像質量下降，圖像清晰度降低，這是由于成像景物反射光線與大氣中隨機介質作用而發生了散射，一部分光線偏離原來路徑，造成目標反射光的衰減；另一方面，接收到的光線還混合有大氣光。惡劣天氣條件制約了室外機器視覺設備的推廣。高速公路圖像監視系統，由于受到霧霾天氣的影響，設備采集到的圖像信息辨識度非常低，有時無法用來輔助或監控交通；同樣在遙感探測中，受到大氣隨機介質的影響，遙感圖像嚴重退化，對后續的信息處理產生很大的干擾。在圖像監控和計算機視覺領域，圖像去霧有著廣泛的需求。霧霾天能見度降低，捕獲圖像的目標對比度和顏色等特征被衰減，去霧能顯著地提高景象的清晰度并且更正因空氣雜質而帶來的顏色失真。并且，大多數的計算機視覺算法，從低級別的圖像分析，到高級別的目標識別，一般會假定輸入圖像即景物的原始光線會聚所成。圖像去霧能顯著提高圖像中景物的清晰度，改正由霧而帶來的色偏。同時，圖像去霧會產生圖像的深度信息，根據深度信息可以加深人們對景象的理解。因此，研究快速有效的去霧算法具有重要的現實意義。

目前主要的圖像去霧方法可分為兩類：基于非物理模型的方法和基于物理模型的方法。基于非物理型的方法實質是圖像增強，旨在提高圖像的對比度，增強退化圖像的視覺效果；基于物理模型的方法其實質是圖像復原，其核心是基于霧天圖像退化的物理機理建立退化模型，即大氣散射模型。通過已知的約束條件估計模型參量，最終復原出清晰自然的場景圖像，能夠較好地保持圖像的邊緣細節信息。何愷明等采用基于暗通道先驗的圖像去霧算法，可以直接從單幅圖像中估計出大氣光值和透射率，但是復原出的圖像出現光暈效應。為了去除光暈效應，采用軟摳圖方法對透射率進行細化，取得了較好的去霧效果，但是軟摳圖方法又帶來時間效率和空間效率過低的問題。后來，何愷明等使用引導濾波代替軟摳圖對透射率進行細化，效率得到很大提升，但復原的圖像仍存在一定程度的霧。劉萬軍等提出了一種基于顏色飽和度的快速圖像去霧算法，提高圖像的清晰度和運算效率，但是去霧后的圖像大多存在顏色過飽和現象。曾接賢等利用暗通道與雙邊濾波結合的方式對對圖像進行去霧，該算法較好地改善了去霧算法的時間復雜度，保持圖像邊緣細節信息，但是復原出的圖像仍存在光暈效應。

發明內容：

為了克服上述現有技術中的不足，消除基于暗通道先驗方法進行有霧圖像清晰化處理時產生的光暈效應，本發明公布了一種基于暗通道先驗的圖像去霧改進方法。包括以下步驟：首先采用基于區域均值-方差特征的二分搜索方法估計大氣光值，快速獲取準確的大氣光值；再對暗通道圖像邊緣信息進行修正，獲得改進的透射率；最后根據大氣散射模型復原出清晰無霧的圖像。通過對比實驗，表明本文方法能有效抑制光暈效應，恢復圖像的顏色和清晰度。我們方法的具體流程如下：

1.一種基于暗通道先驗的圖像去霧改進方法，其特征在于：包括以下步驟，

步驟(A)根據暗通道先驗理論，獲取待改進的暗通道圖像；

步驟(B)針對光暈效應產生的原因，對暗通道圖像進行邊緣修正；