一种基于暗通道先验的图像去雾改进方法.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CN110533619A(43)申请公布日2019.12.03(21)申请号201910830588.6(22)申请日2019.09.04(71)申请人河南工业大学地址450001河南省郑州市高新技术产业开发区莲花街100号河南工业大学科技处(72)发明人李培灵王锋(51)Int.Cl.G06T5/00(2006.01)权利要求书2页说明书4页附图2页(54)发明名称一种基于暗通道先验的图像去雾改进方法(57)摘要本发明公布了一种基于暗通道先验的图像去雾改进方法。包括以下步骤：首先，在分析有雾图像天空区域灰度均值和方差特征基础上，基于二分搜索思想改进大气光值估计算法，可获得更为准确的大气光值；其次，提出一种改进的暗通道值计算方法，依据最小值图和暗通道图的灰度差，获取自适应阈值，确定景深变化剧烈的图像边缘位置并进行灰度值修正。最后，根据雾天图像退化模型对有雾图像进行复原。本发明的基于暗通道先验的图像去雾改进方法，能够有效去除复原图像光晕效应，纠正色偏，提高对比度，同时保留更多的细节信息。CN110533619ACN110533619A权利要求书1/2页1.本发明公布了一种基于暗通道先验的图像去雾改进方法，其特征在于：包括以下步骤，步骤(A)根据暗通道先验理论，获取待改进的暗通道图像；步骤(B)针对光晕效应产生的原因，对暗通道图像进行边缘修正；步骤(C)对边缘修正后的暗通道图像进行区域平滑处理，得到改进后的暗通道图像；步骤(D)根据二分搜索方法估计可靠的大气光值；步骤(E)依据雾天图像退化模型实现图像去雾。2.根据权利要求1所述的一种基于暗通道先验的图像去雾改进方法，其特征在于：步骤(A)，根据暗通道先验理论，获取待改进的暗通道图像，包括以下步骤，根据雾天图像退化模型：I(x)＝J(x)t(x)+A(1-t(x))x为单个像素坐标，I(x)为有雾图像，J(x)为去雾后的图像，t(x)为透射率，A为大气光值，根据雾天退化模型，假设大气光值A给定，而且在以x为中心的一个局部区域Ω(x)中透射率是定值，记为颜色通道c∈{r,g,b}，对上式在三个颜色通道中取最小值然后再局部区域进行最小值滤波，得到暗通道图像：3.根据权利要求1所述的一种基于暗通道先验的图像去雾改进方法，其特征在于：步骤(B)，针对光晕效应，对暗通道图像进行边缘修正；包括以下步骤，将步骤(A)中设为最小值图，记为dark1(x)，设为暗通道图，记为dark2(x)，根据最小值图和暗通道图的灰度差h(x)，获取自适应阈值T，h(x)＝abs(dark1(x)-dark2(x))T＝max(h(x))/4在h中遍历x，当h(x)小于T，认为该像素点位于景深变化缓慢区域，即非边缘位置，暗通道值求取正确，仍取dark2(x)的值作为暗通道值；当h(x)大于等于T，认为该像素点位于景深变化剧烈位置，即边缘位置，此时取dark1(x)的值作为暗通道值：得到的dark3(x)即为边缘修正后的暗通道图像。4.根据权利要求1所述的一种基于暗通道先验的图像去雾改进方法，其特征在于：步骤(C)，对边缘修正后的暗通道图像进行区域平滑处理,对步骤(B)的边缘修正后的暗通道图像dark3(x)进行均值滤波，实现对图像的区域平滑，得到改进的暗通道图像5.根据权利要求1所述的一种基于暗通道先验的图像去雾改进方法，其特征在于：步骤(D)，根据二分搜索方法估计可靠的大气光值；有雾图像中天空区域灰度值的特征：图像中两个不重叠的面积相同的较大子图中(面积大于T1为较大子图)，灰度均值较大的更有可能含有天空区域；图像中两个不重叠的面积相同的较小子图中(面积小于等于T2为较小子图)，方差小的更有可能是天空区域；包括以下步骤，2CN110533619A权利要求书2/2页对于一幅尺寸为r*c的图像，设阈值T1＝(r*c)/2n，T2＝(r*c)/2n+1，一般取n≥5；若r>c，将待处理图像分为两个面积为(r/2)*c的子块，若r<c，将待处理图像分为两个面积为r*(c/2)的子块；若子块面积大于T1，分别计算两个子块灰度值的总和，对比大小，灰度值总和较大的子块更有可能含有天空区域，将该子块作为待处理子块，返回上一步骤继续进行分块处理，否则进行下一步处；若子块面积大于T2，分别计算两个子块的方差，对比大小，将方差较小的子块作为待处理子块，继续进行分块处理，否则选取最后所得子块的均值作为最终的大气光值A。6.根据权利要求1所述的一种基于暗通道先验的图像去雾改进方法，其特征在于：步骤(E)，依据雾天图像退化模型实现图像去雾。对雾天图像退化模型在三个颜色通道中取最小值，然后再局部区域进行最小值滤波，得到根据暗通道先验理论：无雾图像的暗通道灰度值很低，接