基于天空区域分割和透射率细化的图像去雾方法及系统.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN114219732A(43)申请公布日2022.03.22(21)申请号202111540063.2(22)申请日2021.12.15(71)申请人大连海事大学地址116026辽宁省大连市高新园区凌海路1号(72)发明人胡青张宇(74)专利代理机构大连东方专利代理有限责任公司21212代理人李馨(51)Int.Cl.G06T5/00(2006.01)G06T7/11(2017.01)权利要求书2页说明书7页附图2页(54)发明名称基于天空区域分割和透射率细化的图像去雾方法及系统(57)摘要本发明提供一种基于天空区域分割和透射率细化的图像去雾方法及系统。方法包括：获取含有天空区域的雾天图像；对所述雾天图像进行基于颜色空间转换的预处理；基于所述天空分割结果对应暗通道先验求出的亮度前0.1％像素点进行自适应阈值约束判断，对大于阈值的像素点取平均值得到最终大气光；建立用于识别最佳透射率的目标函数，所述目标函数为三个对比度能量、图像熵、局部标准差、归一化色散和梯度特征的乘积；将原始雾天图像分割为不重叠的正方形块，采用四步迭代算法估计每个图像块的最佳透射率；采用梯度域引导滤波进行透射率的细化；基于原始雾天图像、大气光值和透射率直接恢复输出无雾图像。CN114219732ACN114219732A权利要求书1/2页1.一种基于天空区域分割和透射率细化的图像去雾方法，其特征在于，包括：获取含有天空区域的雾天图像；对所述雾天图像进行基于颜色空间转换的预处理，得到天空区域分割结果；基于所述天空分割结果对应暗通道先验求出的亮度前0.1％像素点进行自适应阈值约束判断，对大于阈值的像素点取平均值得到最终大气光；建立用于识别最佳透射率的目标函数，所述目标函数为三个对比度能量、图像熵、局部标准差、归一化色散和梯度特征的乘积；将原始雾天图像分割为不重叠的正方形块，基于所述目标函数获取每个图像块的最佳透射率；基于Nelder‑Mead算法对所述目标函数进行优化后，获取粗略透射率；采用梯度域引导滤波对粗略透射率进行处理，该方法通过将引导滤波和一阶边缘感知约束结合，保留图像中的边缘获取细化透射率；基于原始雾天图像、大气光值和细化透射率直接恢复输出无雾图像。2.根据权利要求1所述的一种基于天空区域分割和透射率细化的图像去雾方法，其特征在于，所述透射率的目标函数根据以下计算获得：Obj(ti)＝CE[Ji(ti)]·IE[Ji(ti)]·σ[Ji(ti)]·η[Ji(ti)]·G[Ji(ti)]其中，Ji(ti)表示第i个去雾图像块，CE[Ji(ti)]＝∏cCE[Jic(ti)]表示三个颜色通道的对比度能量相乘，c表示原始图像I(x)的颜色通道，所述颜色通道包括灰度通道、黄‑蓝通道和红‑绿通道，IE[Ji(ti)]表示第i个去雾图像块图像熵，σ[Ji(ti)]表示第i个去雾图像块局部标准差，η[Ji(ti)]表示第i个去雾图像块归一化色散，G[Ji(ti)]表示第i个去雾图像块梯度。3.根据权利要求1所述的一种基于天空区域分割和透射率细化的图像去雾方法，其特征在于，所述自适应阈值根据以下计算获得：其中，αmax和αmin分别表示天空分割结果对应暗通道求解出的三通道大气光最大值和最小值，λmax和λmin分别表示天空分割结果对应暗通道的最大像素值和最小像素值。4.一种基于天空区域分割和透射率细化的图像去雾系统，其特征在于，包括：获取单元，用于获取含有天空区域的雾天图像；预处理单元，用于对所述雾天图像进行基于颜色空间转换的预处理，得到天空区域分割结果；大气光获取单元，用于基于所述天空分割结果对应暗通道先验求出的亮度前0.1％像素点进行自适应阈值约束判断，对大于阈值的像素点取平均值得到最终大气光；目标函数构建单元，用于建立用于识别最佳透射率的目标函数，所述目标函数为三个对比度能量、图像熵、局部标准差、归一化色散和梯度特征的乘积；最佳透射率获取单元，将原始雾天图像分割为不重叠的正方形块，基于所述目标函数获取每个图像块的最佳透射率；引导单元，基于Nelder‑Mead算法对所述最佳透射率进行优化后，获取粗略透射率，采用梯度域引导滤波对粗略透射率进行处理，通过将引导滤波和一阶边缘感知约束结合，保2CN114219732A权利要求书2/2页留图像中的边缘获取细化透射率；输出单元，基于原始雾天图像、大气光值和细化透射率直接恢复输出无雾图像。3CN114219732A说明书1/7页基于天空区域分割和透射率细化的图像去雾方法及系统技术领域[0001]本发明涉及图像处理技术领域，具体而言，尤其涉及一种基于天空区域分割和透射率细化的图像去雾方法及系统。背景技术[0002]在雾霾场景中，由于受到大气悬浮粒子的作用，