一种基于暗通道补偿与大气光值改进的图像去雾方法.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CN110889805A(43)申请公布日2020.03.17(21)申请号201910949482.8(22)申请日2019.10.08(71)申请人西安理工大学地址710048陕西省西安市碑林区金花南路5号(72)发明人胡辽林高强(74)专利代理机构西安弘理专利事务所61214代理人涂秀清(51)Int.Cl.G06T5/00(2006.01)G06T5/30(2006.01)G06T7/11(2017.01)权利要求书3页说明书9页附图8页(54)发明名称一种基于暗通道补偿与大气光值改进的图像去雾方法(57)摘要本发明公开一种基于暗通道补偿与大气光值改进的图像去雾方法，不仅能够有效地修正被低估的暗通道值，减弱图像景物边缘处的光晕效应，而且还可以精确地获取图像的大气光值，使恢复后的图像更加清晰自然，细节保留更加丰富。本发明具体实施步骤为：首先利用原图的R、G、B三个颜色通道求出最小值通道图像，并借助暗通道补偿模型获取补偿后的暗通道图像；然后通过对原图进行灰度化处理、四叉树分割等步骤计算出图像的大气光值；最后结合暗通道图像和大气光值估计出图像透射率，并通过大气散射模型恢复出无雾图像。实验结果及主客观评价都证实了本发明方法的可行性与有效性。CN110889805ACN110889805A权利要求书1/3页1.一种基于暗通道补偿与大气光值改进的图像去雾方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：步骤1、获取输入的雾天图像I(x)的红、绿、蓝三个颜色通道值最小值通道图像Idark1，然后对其通过最小值滤波计算得到初始暗通道图像Idark2(x)；步骤2、根据最小值通道图像Idark1、初始暗通道图像Idark2(x)计算暗通道补偿模型，进而得到补偿后的暗通道图像Idark(x)；步骤3、结合改进的四叉树分割的方法计算雾天图像I(x)的大气光值A，并根据补偿后的暗通道图像Idark(x)，计算大气透射率t(x)；步骤4、将大气光值A和大气透射率t(x)代入雾天图像的大气散射模型公式，并通过无雾图像恢复公式去噪，计算无雾图像J(x)。2.根据权利要求1所述一种基于暗通道补偿与大气光值改进的图像去雾方法，其特征在于，步骤1所述初始暗通道图像Idark2(x)表达式为：3.根据权利要求1所述一种基于暗通道补偿与大气光值改进的图像去雾方法，其特征在于，步骤2具体过程为：步骤2.1、求最小值通道图像Idark1、初始暗通道图像Idark2(x)的加权差，并识别和提取初始暗通道图像中的光晕区域部分，具体表达式为：Iedge1＝αIdark1-βIdark2(2)；式(2)中，Iedge1表示修正前的光晕区域图，α和β为加权参数；步骤2.2、利用形态学腐蚀及加权融合操作处理对提取的光晕图像进行修正，即：将公式(2)带入式(3)，得：edge2式(4)中，I(x)表示修正后的光晕区域，ξ1、ξ2为加权参数，Ω(x)是以x为中心的滤波区域，滤波的结构元素取15×15的方形矩阵；步骤2.3、通过线性融合的方式将修正后的光晕图像与原暗通道图像进行图像融合，得到暗通道补偿模型：Idark＝Idark2+Iedge2(5)；将式(4)带入式(5)可得暗通道补偿模型：dark式(6)中，I表示融合后的暗通道图像，C1、C2、C3和C4为线性加权系数，ε(x)是随机变量表示模型的随机错误。4.根据权利要求3所述一种基于暗通道补偿与大气光值改进的图像去雾方法，其特征在于，步骤2.3中所述C1、C2、C3和C4为线性加权系数，计算方法为：darkdark1dark2令I0(x)、I1(x)、I2(x)、I3(x)和I4(x)分别表示式(6)中的I(x)、I(x)、I(x)、2CN110889805A权利要求书2/3页和变量，结合ε(x)～N(0,σ2)及正态分布的性质，可得:2I(x)～N(C1I1(x)+C2I2(x)+C3I3(x)+C4I4(x),σ)(7)假设每个像素出错的概率独立，构造如下联合概率密度函数:式中i代表像素点，对式(8)两边同时取对数，可得：使式(9)取最大值的σ为假设σ为常量，上式的最大值可转化为求下式的最小值采用梯度下降算法求式(11)的最小值，分别对式(11)中的参数求偏导数得到：5.根据权利要求1所述一种基于暗通道补偿与大气光值改进的图像去雾方法，其特征在于，步骤3所述结合改进的四叉树分割的方法计算雾天图像I(x)的大气光值A具体过程为：步骤3.1、根据初始阈值T0，对所述输入的雾天图像I(x)求取灰度图像Igray；步骤3.2、对所述灰度图像Igray使用中值滤波，获得滤波后的图像Imedian；步骤3.3、将所述图像Imedian通过四叉树分割法平均分为四个矩形