[發明專利]顯著性權重的快速曝光圖像融合方法、裝置、設備和介質

在審

• 申請號: 202010706220.1
• 申請日: 2020-07-21
• 公開（公告）號: CN111932469A
• 公開（公告）日: 2020-11-13
• 發明（設計）人: 李紅云;林民山;蔡海毅
• 申請（專利權）人: 泉州職業技術大學
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00;G06T5/40;G06T7/11;G06T7/136
• 代理公司: 泉州市潭思專利代理事務所(普通合伙) 35221
• 代理人: 程昭春

1.一種顯著性權重的快速曝光圖像融合方法，其特征在于：所述方法包括：

通過統計模型獲得霧天圖像的天空區域分割的閾值特征信息，根據閾值特征信息，對霧天圖像的天空區域進行分割獲得全局大氣背景光值的有效范圍；

獲取霧天圖像初始的透射率圖像，運用自適應邊界限制L0梯度最小化濾波方法對透射率圖像進行優化處理；

在全局大氣背景光值的有效范圍內，將優化處理后的透射率圖像輸入至暗原色理論模型，運用暗原色理論模型獲得復原的多個初始去霧圖像；使用基于顯著性權重的快速曝光圖像融合方法對所有初始去霧圖像進行融合，獲得最終的無霧圖像。

2.根據權利要求1所述的顯著性權重的快速曝光圖像融合方法，其特征在于：所述統計模型采用直方圖統計模型。

3.根據權利要求1所述的顯著性權重的快速曝光圖像融合方法，其特征在于：所述的對霧天圖像的天空區域進行分割獲得全局大氣背景光值的有效范圍具體為：

對霧天圖像的每個通道進行高斯平滑濾波處理，獲得平滑后的單通道圖像；高斯平滑濾波處理的公式為：f_c(x)＝h_c(x)*g(x)_h,σ，其中，f_c(x)表示平滑后的單通道圖像，h_c(x)霧天圖像中某個通道圖像，*表示卷積操作，g(x)_h,σ表示高斯平滑濾波的核函數，h表示高斯卷積核的尺寸，σ表示高斯卷積核的標準差；

運用二分法對平滑后的單通道圖像的直方圖進行求解，獲得局部最小值，該局部最小值即為霧天圖像的每個通道的天空區域范圍的下限分割閾值，霧天圖像的每個通道的天空區域范圍的上限分割閾值取為最大像素值，全局大氣背景光值的有效范圍正是處在下限分割閾值與上限分割閾值的范圍內；二分法求解局部最小值的公式為：

其中，a_c表示圖像的每個通道的天空區域范圍的下限分割閾值；Lm(·)表示二分法對局部最小值的求解函數；表示二分法求取的一系列局部最小值，mh_c表示霧天圖像中某個通道圖像h_c(x)的最大像素值。

4.根據權利要求3所述的顯著性權重的快速曝光圖像融合方法，其特征在于：在運用二分法對平滑后的單通道圖像的直方圖進行求解的過程中，根據閾值特征信息，設定從直方圖的倒數第1個波峰處開始尋找。

5.根據權利要求1所述的顯著性權重的快速曝光圖像融合方法，其特征在于：所述的運用自適應邊界限制L0梯度最小化濾波方法對透射率圖像進行優化處理具體為：

構建針對霧天圖像的自適應邊界限制條件，具體限制條件的公式如下：

其中，t_i(x)表示在不同的全局大氣背景光值下，邊界限制后的透射率圖像；表示圖像中某個通道圖像的像素最小值，表示圖像中某個通道圖像的像素最大值，I_c(x)表示圖像的某一個通道圖像；A_i表示某一個通道圖像中的全局大氣背景光值；

運用構建的自適應邊界限制條件對透射率圖像進行邊界限制，同時運用L0梯度最小化濾波方法對邊界限制后的透射率圖像平滑優化處理。

6.根據權利要求1所述的顯著性權重的快速曝光圖像融合方法，其特征在于：所述的使用基于顯著性權重的快速曝光圖像融合方法對所有初始去霧圖像進行融合，獲得最終的無霧圖像具體為：

將每個初始去霧圖像均轉化為灰度圖像，運用拉普拉斯濾波獲取各灰度圖像的高頻部分；對經過拉普拉斯濾波后的各圖像進行高斯低通濾波處理，對高斯低通濾波處理后的各圖像的像素值進行比較，從中獲取出具有最大值的映射矩陣圖像；在不同的導向濾波窗口大小和正則化參數下，對映射矩陣圖像的二值化圖像進行導向濾波處理，獲取最終顯著性圖像，即融合的權重圖像；對每個初始去霧圖像進行均值濾波處理，對均值濾波后的圖像進行分層，并根據融合的權重圖像對分層后的所有圖像的不同層進行融合重構，獲得最終融合的無霧圖像。