基于离散曲波变换的图像去雾方法.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CN106846280A(43)申请公布日2017.06.13(21)申请号201710133110.9(22)申请日2017.03.08(71)申请人沈阳工业大学地址110870辽宁省沈阳市经济技术开发区沈辽西路111号(72)发明人李飞丁若修李雅红张志佳(74)专利代理机构沈阳智龙专利事务所(普通合伙)21115代理人周楠宋铁军(51)Int.Cl.G06T5/00(2006.01)权利要求书1页说明书4页附图2页(54)发明名称基于离散曲波变换的图像去雾方法(57)摘要本发明涉及基于离散曲波变换的图像去雾方法，步骤如下：对图像进行优化，图像进行组合分离，估算出干扰物的光分量，进行高斯函数滤波；图像进行离散曲波变换，最后进行去雾处理。本发明对图像中目标的轮廓边缘进行锐化，使目标在图像突出清晰，提高了图像的主观可视效果和客观参数。CN106846280ACN106846280A权利要求书1/1页1.基于离散曲波变换的图像去雾方法，其特征在于：首先对数字图像进行滤波处理，缩短处理时间；对优化后的图像进行离散曲波变换，最后进行去雾处理；图像优化的具体步骤是：组合分离，估算出干扰物体的光分量，对数字图像进行高斯函数滤波。2.根据权利要求1所述的基于离散曲波变换的图像去雾方法，其特征在于：所处理的图像为雾霾天气环境下采集的户外实时路面图像，针对采集的图像进行增强清晰化处理；提高图像的对比度和信噪比，步骤如下：(1)对图像进行优化，缩短处理时间：将摄像头采集的实时路面图像输入电脑中，对数字图像进行滤波处理，即根据色彩守恒理论把原始图像像素点分为入射分量和反射分量两部分，再通过高斯函数滤波得到反射分量部分；1)根据色彩守恒理论对图像进行组合分离，图像设定由目标物体的反射光分量和干扰物体反射光分量两部分组成，如公式(1)所示：Image(x,y)＝Goal(x,y)·Other(x,y)(1)；公式中：Image(x,y)表示采集到的目标物体图像；Other(x,y)表示干扰物体的入射光，Goal(x,y)表示目标物体的反射光；2)估算出干扰物的光分量Other(x,y)，干扰物体的反射光对目标物体的成像并无本质影响，只干扰最后的成像质量；3)进行高斯函数滤波，如公式(2)所示：Other(x,y)＝Gauss(x,y)*Image(x,y)(2)；通过对数运算推导出目标物体光分量是：logGual(x,y)＝logImage(x,y)-logOther(x,y)(3)；(2)对步骤(1)中高斯函数滤波后的图像进行离散曲波变换，去除图像中雾霾干扰，具体步骤如下：1)对图像进行离散曲波变换，时域坐标系下的f[t1,t2](0≤t1,t2≤n)为输入，离散曲波变换表达形式为：2)图像去雾处理，为缩短处理时间，忽略比阈值小的系数的运算，只对比阈值大的系数重点变换，来实现图像的去雾；采用自动调整的阈值方法来确定曲波系数；计算方法如下：DD公式中Curo(l,m,n)为未处理前的曲波系数；Cur(l,m,n)为处理后的曲波系数；thr为曲波系数的阈值，通过曲波系数求出最终图像。2CN106846280A说明书1/4页基于离散曲波变换的图像去雾方法技术领域：[0001]本发明涉及一种数字图像去雾的方法，特别是涉及一种基于离散曲波变换的图像去雾方法。背景技术：[0002]视觉辅助驾驶系统是采用车载摄像头捕获汽车四周的图像，然后进行图像拼接并在车载屏幕上显示的智能系统。和普通倒车影像系统相比，其核心在于车辆头部、侧面都安装了多个摄像头，通过车载显示屏幕可观看汽车四周的实时路况图像信息，了解车辆周边视线盲区，帮助汽车驾驶员更为直观、更为安全地停泊或驾驶车辆。[0003]室外的天气情况复杂易变，诸如雾、霾等天气条件，空气中充斥着大量水滴和微小颗粒，这些悬浮物的衍射光线，导致摄像头采集的图像质量严重下降，极大地影响和限制了计算机视觉系统在室外环境的应用。从上世纪九十年代至今，人们不断研究图像去雾技术，在计算机视觉领域，图像去雾技术的研究也颇具成果。1952年Middleton对大气物理研究理论做出了总结，1975年McCartney提出了大气散射物理模型，这一模型为接下来的研究工作奠定了基础。直到1997年Cozman和Krotkov才应用该理论来计算图像场景深度信息。现如今国内外已经有越来越多的学者从事雾天降质图像相关领域的研究，雾天降质图像的复原和增强已经成为计算机视觉领域中重点的研究内容之一。[0004]现阶段的图像去雾技术使雾霾天气条件下的图像恢复原本的色彩亮度和高对比度，但在图像的客观指标上，如信噪比和信息熵，无法保证较高水平，制约了视觉系统的应用范围。发明内容：[0005]发