[發(fā)明專利]一種基于梯度域?qū)驗(yàn)V波和多尺度Retinex理論的圖像去霧增強(qiáng)算法

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202010213831.2
• 申請(qǐng)日: 2020-03-24
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN111476725A
• 公開(kāi)（公告）日: 2020-07-31
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 王智文;呂東;王萍;王宇航
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 廣西科技大學(xué)
• 主分類號(hào): G06T5/00
• 分類號(hào): G06T5/00;G06T5/40
• 代理公司: 廣西中知國(guó)華知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 45131
• 代理人: 韋玲雙

本發(fā)明涉及圖像處理領(lǐng)域。一種基于梯度域?qū)驗(yàn)V波和多尺度Retinex理論的圖像去霧增強(qiáng)算法，包括如下步驟：步驟S1：求出有霧圖像J的暗原色圖；步驟S2：由暗原色圖求出圖像的粗透射率；求出圖像的細(xì)化透射率；步驟S4：將通過(guò)暗原色處理后的圖像從RGB顏色空間轉(zhuǎn)換到Lab顏色空間；步驟S5：在Lab顏色空間內(nèi)對(duì)亮度分量L使用多尺度Retinex理論增強(qiáng)；步驟S6：將增強(qiáng)后的亮度分量L與兩個(gè)顏色分量a,b融合，再次通過(guò)顏色空間轉(zhuǎn)換從Lab轉(zhuǎn)換到RGB；步驟S7：使用直方圖均衡化，得到最終增強(qiáng)的去霧圖像。本發(fā)明能夠有效解決使用暗原色先驗(yàn)理論后，圖像整體偏暗的問(wèn)題，能夠改善圖像的視覺(jué)質(zhì)量，提升圖像的對(duì)比度。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種基于梯度域?qū)驗(yàn)V波和多尺度Retinex理論的圖像去霧增強(qiáng)算法。

背景技術(shù)

近年來(lái)，大氣污染日益嚴(yán)重，在一些城市經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)長(zhǎng)時(shí)間的霧霾、雨雪天氣。這對(duì)于一些城市的交通監(jiān)控系統(tǒng)的圖像采集造成了不少的影響，針對(duì)于此實(shí)際情況，有必要采取相應(yīng)的去霧算法來(lái)達(dá)到增強(qiáng)圖像的目的。

針對(duì)于圖像去霧算法來(lái)說(shuō)，常見(jiàn)的算法主要分為兩類。一是基于圖像增強(qiáng)的方法，如直方圖均衡化，濾波去噪，小波分析，Retinex理論，灰度變換等。王園園等人使用改進(jìn)的多尺度retinex算法對(duì)含霧霾的彩色圖像進(jìn)行增強(qiáng)處理，該算法是在傳統(tǒng)的多尺度Retinex算法的基礎(chǔ)上使用增益(偏移)方法來(lái)修正圖像的像素，通過(guò)在HSI顏色空間中對(duì)亮度分量I做增強(qiáng)，得到增強(qiáng)后圖像像素值的最大值和最小值，通過(guò)校正修改得到最終的增強(qiáng)后的圖像。郭瑞等人通過(guò)改進(jìn)單尺度Retinex算法對(duì)含霧圖像做增強(qiáng)處理，該算法是將圖像轉(zhuǎn)換到HSI顏色空間，對(duì)亮度分量I做增強(qiáng)的同時(shí)對(duì)飽和度S進(jìn)行自適應(yīng)線性拉伸，同時(shí)在改進(jìn)的單尺度Retinex算法中加入了可以自適應(yīng)調(diào)節(jié)的S函數(shù)代替了傳統(tǒng)到高斯函數(shù)核。王永勝等人通過(guò)在Lab顏色空間內(nèi)使用改進(jìn)的多尺度Retinex算法對(duì)火車車輪對(duì)踏面的圖像增強(qiáng)，通過(guò)對(duì)亮度分量L的增強(qiáng)的同時(shí)自適應(yīng)調(diào)整顏色分量a和b，同時(shí)將運(yùn)算的高斯核改為FMF算法。李巔在傳統(tǒng)的Retinex算法的基礎(chǔ)上進(jìn)行了改進(jìn)，引入了離散余弦變換,這種改進(jìn)使得到的去霧圖像避免光暈現(xiàn)象,同時(shí)通過(guò)改變亮度模型的參數(shù)進(jìn)而對(duì)亮度進(jìn)行改變,提高圖像的亮度。汪秦峰提出了將同態(tài)濾波與直方圖均衡化算法相結(jié)合的改進(jìn)算法,對(duì)同態(tài)濾波算法中低通濾波得到的圖像進(jìn)行直方圖均衡化操作,再將其與高通濾波得到的圖像進(jìn)行線性組合,改進(jìn)了圖像細(xì)節(jié)丟失的問(wèn)題,得到了較好的去霧效果。二是基于圖像復(fù)原的方法，最典型的如暗原色先驗(yàn)理論。He等人首先提出了暗原色先驗(yàn)理論，通過(guò)大氣散射模型，估算出大氣光照值，通過(guò)軟摳圖方法來(lái)細(xì)化透射率，從而達(dá)到增強(qiáng)圖像的目的，但是這種算法對(duì)于圖像中包含大量天空部分的情況時(shí)，處理的效果不太好，同時(shí)算法處理的速度很慢，最終的結(jié)果圖像整體偏暗。為了能夠很好的對(duì)圖像進(jìn)行去霧處理，He等人分析利用導(dǎo)向?yàn)V波代替軟摳圖來(lái)細(xì)化透射率，該算法加快了運(yùn)行速度，同時(shí)也提高了圖像亮度和清晰度。隨后，喬寅等人在此基礎(chǔ)上提出了增加一種盒子濾波來(lái)提高導(dǎo)向?yàn)V波的運(yùn)行速度。劉健等人針對(duì)景深突變處出現(xiàn)的“白邊”與“黑化”現(xiàn)象,提出結(jié)合最小值濾波與中值濾波的粗估計(jì)透射率優(yōu)化方法，并提出自適應(yīng)限定透射率下限值的方法改善天空區(qū)域的顏色失真問(wèn)題。陸歡提出基于McCartnet的理論建立大氣散射模型,根據(jù)暗通道理論粗略估計(jì)透射率,之后引入容差參數(shù)并設(shè)置閾值,重新計(jì)算明亮區(qū)域的透射率,從而實(shí)現(xiàn)對(duì)明亮區(qū)域透射率的自校正，各種去霧方法在一定程度上都對(duì)圖像去霧改善圖像的視覺(jué)質(zhì)量起到不同程度的作用。

而融合基于梯度域?qū)驗(yàn)V波和多尺度Retinex理論的圖像去霧方法，尚未有公開(kāi)，因此，提供一種基于梯度域?qū)驗(yàn)V波和多尺度Retinex理論的圖像去霧增強(qiáng)算法，進(jìn)而改善圖像的視覺(jué)質(zhì)量，提升圖像的對(duì)比度，是一個(gè)值得研究的問(wèn)題。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明要解決的技術(shù)問(wèn)題是提供一種基于梯度域?qū)驗(yàn)V波和多尺度Retinex理論的圖像去霧增強(qiáng)算法，旨在解決使用暗原色先驗(yàn)理論后，圖像整體偏暗的問(wèn)題，能夠改善圖像的視覺(jué)質(zhì)量，提升圖像的對(duì)比度。

為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明通過(guò)以下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)：