[發明專利]基于暗通道改進的圖像去霧方法

在審

• 申請號: 202011144335.2
• 申請日: 2020-10-23
• 公開（公告）號: CN112465708A
• 公開（公告）日: 2021-03-09
• 發明（設計）人: 張旭輝;許輝;李智博;張經緯;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

本發明提出了一種基于暗通道改進的圖像去霧方法，包括計算有霧圖像的大氣光值以及暗通道圖像；對有霧圖像進行Retinex增強，得到初始去霧圖像；根據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；采用引導濾波細化粗透射率；根據大氣光值、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。本發明有效的避免了天空區域和大片白色區域產生的誤差。

技術領域

本發明屬于計算機視覺領域，具體為一種基于暗通道改進的圖像去霧方法。

背景技術

霧天對圖像以及視頻的采集有著極大的干擾，進而影響了后續的檢測以及識別等，對安防、監控等有著較大的影響。因而，對圖像去霧的研究有著重大的價值。近些年來，該領域的研究已經有了長足的進展，主要分為兩類，基于物理模型和非物理模型。非物理模型主要包括Retinex算法，如王小霞，黃穎雯等人提出的基于Retinex的汽車牌照圖像去霧研究，之后又發展出了單尺度和多尺度Retinex增強算法等。該方法是以改變圖像對比度來進行去霧的，缺點在于復雜度高，并易產生光暈等，因此采用較少。物理模型是建立圖像的退化模型，求得各個參數的值，從而得到去霧圖像。其代表算法就是何愷明提出的暗通道先驗去霧算法，該算法對非天空區域有霧圖片的處理已經達到較為理想的結果，缺點在于對于天空區域處理不到位。

針對天空區域處理效果問題，有人提出了結合天空分割和超像素級暗通道的圖像去霧算法，但該方法會丟失些許邊界。還有提出了區域分割優化的暗通道先驗去霧算法，但缺點在于天空區域容易產生誤分割。

發明內容

實現本發明目的的技術方案為：一種基于暗通道改進的圖像去霧方法，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。

優選地，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域；

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

步驟1.3：對目標區域重復步驟1.1、步驟1.2，直到目標區域小于設定的閾值；將目標區域中使得||(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)分別為目標區域像素點的R、G、B分量值。

優選地，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。

優選地，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區域；

步驟3.2：利用中心環繞函數F(x,y)積分為1、高斯環繞尺度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)：