[發明專利]一種基于matlab實現的Retinex圖像去霧方法

在審

• 申請號: 202011420375.5
• 申請日: 2020-12-07
• 公開（公告）號: CN112541869A
• 公開（公告）日: 2021-03-23
• 發明（設計）人: 陳敏聰;花濤;向磊;潘雅汶;張明;周玥明;張廣奇;張競宇
• 申請（專利權）人: 南京工程學院
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00;G06T5/40
• 代理公司: 南京鐘山專利代理有限公司 32252
• 代理人: 上官鳳棲

一種基于matlab實現的Retinex圖像去霧方法，首先通過圖像采集設備獲取一幅室外有霧圖像，將其分離成RGB三通道；將三通道分別通過多尺度高斯環繞函數得到三通道各自的反射分量；將反射分量從RGB中分離，得到增強圖像；對增強圖像進行噪聲平滑并進行均衡化；然后將圖像變換到HSV空間，對V通道進行線性增強，通過極大熵方法來確定最佳增強系數；最后將圖像變換回RGB空間。本方法解決了傳統Retinex算法處理后圖像偏暗的現象，自適應的亮度增強過程解決了算法多參數帶來的調整困難問題，易于硬件實現，圖像質量好，環境適用性高。

技術領域

本發明屬于數字圖像處理領域，具體涉及一種基于matlab實現的Retinex圖像去霧方法。

背景技術

隨著世界工業的發展，汽車尾氣、工業廢氣以及人類其他活動都加重了霧霾天氣，嚴重影響了室外圖像的采集質量，導致了圖片模糊，這給圖像識別、智能交通等后續應用帶來了困難。各類圖像去霧方法不斷涌現，其中基于Retinex理論的方法是一種目前比較流行的圖像增強算法。針對Retinex理論的算法關鍵是在不同的環境條件下將亮度分量從原始圖像中分離出來，先后出現了單尺度Retinex算法，多尺度Retinex算法以及帶色彩恢復的多尺度Retinex算法等。上述算法對圖像去霧均有一定效果，但是在低照度環境下，傳統Retinex算法處理后的圖像存在背景較暗的現象。因此，提出了在傳統Retinex算法基礎上進行改進的算法，例如通過光通濾波器對低照度圖像濾波得到光照圖像和反射圖像，然后用改進的對數變換對亮度圖像進行增強，但是存在算法參數較多，不易調整的問題。也有通過將圖像變換到HSV空間，然后對V通道單獨進行Retinex增強的方法，該方法雖然增強了圖像的亮度，但是對圖像的去霧效果不好。綜上所述現有技術存在以下缺點和不足：去霧算法參數較多，不易于調整；圖像去霧和亮度增強無法同時滿足；去霧效果缺乏客觀標準；算法環境依賴性強，不具有普適性。

發明內容

本發明針對現有技術中利用Retinex算法進行圖像去霧出現圖像背景偏暗的缺點，提供一種基于matlab實現的Retinex圖像去霧方法，基于傳統Retinex算法，增加了色彩一致性，通過去霧圖像的客觀質量評價，自適應的增強了圖像背景亮度，優化了參數調整過程，保證去霧效果。

為實現上述目的，本發明采用以下技術方案：

一種基于matlab實現的Retinex圖像去霧方法，其特征在于，包括如下步驟：

步驟1：采集一幅室外有霧圖像，將其轉成RGB圖像并獲取RGB數據，分離出R、G、B三個通道值，并變換到頻域；

步驟2：對R、G、B三個通道分別進行高斯中心環繞函數處理，處理得到各個通道估計的入射光分量值；

步驟3：去除圖像入射光分量得到圖像各通道反射分量；

步驟4：對步驟3的結果進行噪聲平滑處理；

步驟5：對步驟4的結果進行均衡化處理；

步驟6：將處理后的圖像轉換到HSV顏色空間；

步驟7：對HSV顏色空間的V通道進行自適應線性增強操作，并計算相應輸出圖像熵，當輸出圖像熵達到極大值時，完成增強操作，并輸出RGB空間圖像。

為優化上述技術方案，采取的具體措施還包括：

進一步地，所述步驟1中變換到頻域包括如下步驟：

步驟11：用size函數求出各個通道數據的大小；

步驟12：將各個通道數據分別加1，采用對數函數log轉換成對數；

步驟13：通過快速傅里葉函數fft2將步驟12的結果轉換到頻域。

進一步地，所述步驟2中高斯中心環繞函數處理包括如下步驟：