[發(fā)明專利]基于暗通道改進的圖像去霧方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202011144335.2
• 申請日: 2020-10-23
• 公開（公告）號: CN112465708A
• 公開（公告）日: 2021-03-09
• 發(fā)明（設計）人: 張旭輝;許輝;李智博;張經(jīng)緯;張俊舉
• 申請（專利權）人: 南京理工大學
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00
• 代理公司: 南京理工大學專利中心 32203
• 代理人: 岑丹

1.一種基于暗通道改進的圖像去霧方法，其特征在于，具體步驟為：

步驟1、計算有霧圖像的大氣光值；

步驟2：計算有霧圖像的暗通道圖像；

步驟3：對有霧圖像進行Retinex增強，得到初始去霧圖像；

步驟4：根據(jù)有霧圖像的暗通道圖像以及初始去霧圖像計算大氣粗透射率；

步驟5：采用引導濾波細化粗透射率；

步驟6、根據(jù)大氣光值、細化后的大氣透射率值以及暗通道先驗去霧算法的圖像退化模型，求得復原后的圖像。

2.根據(jù)權利要求1所述的基于暗通道改進的圖像去霧方法，其特征在于，采用基于四叉樹子空間劃分的層次搜索方法計算大氣光值，具體步驟為：

步驟1.1：將有霧圖像平分為四個矩形區(qū)域；

步驟1.2：對四個矩形區(qū)域進行評價，評價標準為用矩形區(qū)域內(nèi)像素的平均值減去其標準差，取所得值最大的矩形區(qū)域作為目標區(qū)域；

步驟1.3：對目標區(qū)域重復步驟1.1、步驟1.2，直到目標區(qū)域小于設定的閾值；將目標區(qū)域中使得||(Ir(p),Ig(p),Ib(p))-(255,255,255)||最小的點的像素值作為大氣光值，其中，Ir(p),Ig(p),Ib(p)分別為目標區(qū)域像素點的R、G、B分量值。

3.根據(jù)權利要求1所述的基于暗通道改進的圖像去霧方法，其特征在于，計算有霧圖像的暗通道圖像的具體步驟為：

在有霧圖像rgb三個通道中取最小值組成灰度圖，并對灰度圖進行最小值濾波，得到暗通道圖像。

4.根據(jù)權利要求1所述的基于暗通道改進的圖像去霧方法，其特征在于，對有霧圖像進行Retinex增強，得到初始去霧圖像的具體步驟為：

步驟3.1：將有霧圖像變換到對數(shù)區(qū)域；

步驟3.2：利用中心環(huán)繞函數(shù)F(x,y)積分為1、高斯環(huán)繞尺度C，求得尺度λ：

∫∫F(x，y)dxdy＝1

式中，(x，y)為像素點坐標；

步驟3.3：由下式求出輸出圖像r(x,y)：

其中，S(x,y)為原始有霧圖像，F(xiàn)(x,y)為中心環(huán)繞函數(shù)；

步驟3.4：將步驟3.4得到的輸出圖像r(x,y)轉換到實數(shù)域，得到初始去霧圖像；

步驟3.5：將步驟3.4得到的初始去霧圖像的灰度值映射到0-255。

5.根據(jù)權利要求1所述的基于暗通道改進的圖像去霧方法，其特征在于，根據(jù)有霧圖像的暗通道圖像以及初始去霧圖像計算大氣粗透射率的具體步驟為：

對Retinex增強后的圖像進行最小值濾波，得到Retinex增強去霧后的暗通道圖像；

計算大氣粗透射率，具體計算公式為：

式中，I^c(y)為Retinex增強去霧后的暗通道圖像，J^c(y)為有霧圖像的暗通道圖像，ω為修正系數(shù)，A^c為大氣光值，t(x)為大氣粗投射率。

6.根據(jù)權利要求1所述的基于暗通道改進的圖像去霧方法，其特征在于，暗通道先驗去霧算法的圖像退化模型具體為：

I(x)＝J(x)t(x)+A[I-t(x)]

其中，J(x)為原始有霧圖像，t(x)為細化大氣透射率，A為大氣光值，I(x)為最終的去霧圖像。