[發明專利]一種基于簡單線性迭代聚類優化的無人機圖像去霧方法

有效

• 申請號: 202010526634.6
• 申請日: 2020-06-09
• 公開（公告）號: CN111667433B
• 公開（公告）日: 2022-12-09
• 發明（設計）人: 仇梓峰;劉廈;胡炎;孫哲
• 申請（專利權）人: 中國電子科技集團公司第五十四研究所
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00;G06T5/20;G06V10/26;G06V10/56;G06V10/762
• 代理公司: 河北東尚律師事務所 13124
• 代理人: 王文慶

本發明公開了一種基于簡單線性迭代聚類優化的無人機圖像去霧方法，屬于計算機視覺技術領域。該方法將基于頻域的同質濾波算法用于初期無人機圖像處理；使用簡單線性迭代聚類進行超像素分割，將分割后的超像素塊作為導向窗口，并使用SLIC超像素圖像作為導向圖，融入導向濾波算法提升處理速度并提高透射率計算的準確程度；利用自適應調節算法計算大氣光強度值等參數，并代入到暗通道先驗模型中得到去霧圖像。該方法能夠對無人機圖像進行高質量的去霧處理，是對無人機高空巡檢領域的一種重要貢獻。

技術領域

本發明涉及計算機視覺技術領域，特別是指一種基于簡單線性迭代聚類優化的無人機圖像去霧方法。

背景技術

電力線路是輸送電能的重要組成部分，對電力線路進行定期的巡檢十分必要。目前，已出現將無人機(unmanned aerial vehicle，UAV)遙感技術應用于電力巡檢的案例，可以大幅提高巡檢效率和安全性。在無人機對電力線路進行高空巡檢時，必須保證其攜帶載荷能夠在電力線路所經過地帶的復雜環境中采集到清晰的圖像數據，以免影響后續目標的檢測和識別。但是，在霧霾天氣中存在較多的霧氣顆粒，UAV的成像系統會受到顆粒的反射、散射、吸收自然光的影響，從而造成UAV圖像質量的下降，嚴重影響了后續巡檢任務的完成。因此，在電力巡檢領域中，對UAV圖像進行去霧算法的研究具有重要意義。

對圖像進行去霧處理是計算機視覺中的一個重要任務，學者們對此進行了深入研究。目前，去霧方法主要分為基于圖像表面增強和內在物理大氣模型2種方法。前者對圖像中的顯著區域進行突出，并通過增強多種色彩信息來實現圖像去霧，主要方法有直方圖均衡化增強算法、小波變換去霧算法、視網膜大腦皮質論去霧算法等，此類算法未考慮有霧圖像的內在成因，雖然具有較快的處理速度，但會丟失圖像的細節信息。后者對圖像的內在物理大氣模型進行研究，主要分為基于多幅圖像的去霧算法及基于單幅圖像的去霧算法，此類算法對霧霾天氣下的成像原理進行剖析，去霧效果良好，得到了廣泛的應用和研究。

基于多幅圖像的去霧算法主要取決于附加信息的深度或對同一場景的多次觀察。Fang等(“Fang S，Xia X S，Huo X，et al.Image dehazing using polarization effectsof objects and airlight[J].Optics Express，2014，22(16)：195-211.”)根據散射光的不同偏振特性，使用2個或多個具有不同偏振度的相同場景圖像來恢復場景深度圖像。Kopf等(“Kopf J，Neubert B，Chen B，et al.Deep photo：model-based photographenhancement and viewing[J].ACM Transactions on Graphics，2008，27(5)：116-125.”)采用圖像的景深信息進行除霧。Narasimhan等(“Narasimhan S G，Nayar S K.Contrastrestoration of weather degraded images[J].IEEE Transactions on PatternAnalysis and Machine Intelligence，2003，25(6)：711-724.”)提出了一種基于物理大氣散射的模型來恢復圖像內在結構。但是，基于多幅圖像的去霧算法依賴于圖像之間的附加信息，未對圖像霧氣的成因進行深入分析，存在一定的局限性。