一种高颜色保真度的图像去雾方法技术

本发明专利技术公开一种高颜色保真度的图像去雾方法，包括如下步骤：将图像由RGB空间转换到HSI空间，得到一组新的雾天下的HSI成像模型；在HSI空间中对图像的亮度分量I进行基于图像增强的去雾处理并结合HSI成像模型得到新的亮度分量IJ；由新的亮度分量IJ进行修正并结合结合HSI成像模型得到图像的饱和度分量SJ；持色调分量不变，将去雾结果从HSI图像转换为RGB图像。本发明专利技术使得去雾图像有着较高的颜色保真度，本发明专利技术采用HSI空间对图像进行处理，可以很好的保持图像的颜色。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及基于图像增强的去雾
，具体涉及一种高颜色保真度的图像去雾方法。
技术介绍
在雾天情况下，成像设备受到大气悬浮粒子的散射和吸收，以及大气光参与成像的影响，所成图像对比度下降，能见度降低，细节模糊不清，图像质量大幅度下降。其基本的成像模型如下:I(x)＝J(x)t(x)+A(1-t(x))(20)其中J(x)是原本无雾图像，I(x)是雾天图像，t(x)是场景的透射率，A是大气环境光。场景透射率t(x)反映了雾天图像的深度信息，t(x)越小表示影响图像的雾气更厚，受到的影响更大。一般的基于图像增强的去雾算法，通常是在RGB颜色空间进行，通过将R,G,B三个通道分离，并单独作为灰度图像处理。但是由于在处理过程中，完全忽略了R,G,B三个通道之间的联系，很容易导致颜色的失真。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服现有技术存在的上述不足，提供一种高颜色保真度的图像去雾方法。本专利技术的目的通过如下技术方案实现。一种高颜色保真度的图像去雾方法，包括如下步骤：(1)将图像由RGB空间转换到HSI空间，得到一组新的雾天下的HSI成像模型；(2)在HSI空间中对图像的亮度分量I进行基于图像增强的去雾处理并结合HSI成像模型得到新的亮度分量IJ；(4)由新的亮度分量IJ进行修正并结合结合HSI成像模型得到图像的饱和度分量SJ；(4)保持色调分量不变，将去雾结果从HSI图像转换为RGB图像。进一步地，图像由RGB空间到HSI空间的转换式为：对于HSI分量中的色调分量H来说，由于雾气并不会对图像原本的色调造成影响，所以有：HI＝HJ(24)在这里HI表示雾霾图像色调，HJ表示无雾图像色调。但是对于分量S饱和度和I亮度来说，由于雾气的影响，饱和度S大幅度下降，而亮度I则整体上升，并且对比度降低，细节减少。接下来根据大气散射模型来对雾图和原图的饱和度、亮度分量关系进行推导。首先，将(1)式的大气散射模型分离到R,G,B三个通道则有:IR(x)＝R(x)t(x)+A(1-t(x))(25)IG(x)＝G(x)t(x)+A(1-t(x))(26)IB(x)＝B(x)t(x)+A(1-t(x))(27)在这里假设透射率t(x)和大气环境光A对R,G,B三个通道的影响都是相同的。通过对(6)、(7)、(8)求和可以得到：IR+IG+IB＝(R+G+B)t+A(1-t)(28)结合(4)式子，本实例可以得到：II＝IJt+A(1-t)(29)其中II表示雾图的亮度分量，IJ表示无雾图的亮度分量。对(1)式子在R,G,B三通道中进行最小值操作。Imin(R,G,B)＝Jmin(R,G,B)t+Amin(R,G,B)(1-t)(30)结合(1)式和(11)式，本实例可以得到:实际上，对比式(3)，式(12)左边实际就等于饱和度SI，而对式(12)右边分子分母同时除A,便可以得到项，而实际上雾天情况下该项可视为0，故省略。于是式(12)化简为：式(13)两边同时除J进一步化简为:这样便得到了雾天情况下HSI空间内的成像模型:式(15)很好的展示了雾天情况下，HSI颜色空间模式下的图像的成像规律。我们可以进一步对(15)处理，以便得到更适合于图像增强的形式。结合式(14)和式(10)我们可以消除透射率t，得到:其中结合式(3)和式(16)我们可以得到:于是我们就得到了一组新的雾天下的HSI成像模型:这样，我们只需要对雾天图像的亮度图进行增强，使得结果接近min(R,G,B)便可以得到通过(16)，(17)求得IJ分量和SJ分量。进一步的，借由公式(18)我们可以将RGB空间中的图像增强的去雾算法，转换到HSI空间进行处理。首先我们通过图像增强算法得到亮度分量I的去雾的灰度图像，并将结果作为min(R,G,B)带入(17)式，求得的结果作为新的亮度分量IJ。由于这样估算的亮度分量IJ并不是实际场景的图像，直接带入(16)式可能会造成所求饱和度的误差，因此在这里对估算的亮度分量IJ进行修正，引入一个修正系数m去修正公式(16)，使其带入的亮度分量IJ值分布更接近实际的分布，这样便可以大致估算出饱和度SJ，并且由于饱和度SJ对细微变化和细节信息并不敏感，因此在这样处理后我们往往可以得到色彩保真度较好的结果:由于经由图像增强的亮度IJ往往是比实际情况下的亮度分量要亮的，故m通常取正数，同时为了保证经处理后的亮度分量不会出现数据溢出的情况，将其最小约束至0.03。进一步地，在试验过程中，往往假设大气光A恒为1，这里也可根据实际情况进行修正，但为了简化算法，本专利技术直接取1。与现有技术相比，本专利技术具有如下优点和技术效果：本专利技术提供一种高颜色保真度的图像去雾方法，主要是基于大气散射模型对HSI颜色空间模型进行优化，从而使得去雾图像有着较高的颜色保真度，本专利技术采用HSI空间对图像进行处理，可以很好的保持图像的颜色。本专利技术有效的改善图像的保真度，能取得较好的视觉效果。附图说明图1实施例一的原始雾霾图像。图2在RGB颜色空间模型中使用局部直方图均衡化所得到的去雾结果图。图3所求得的亮度分量IJ。图4所求得的饱和度分量SJ。图5实施例一的最终处理结果。图6实施例二的原始雾霾图像。图7在RGB颜色空间模型中使用MSR所得到的去雾结果。图8所求得的亮度分量IJ。图9所求得的饱和度分量SJ。图10实施例二的最终处理结果。图11为高颜色保真度的图像去雾方法的流程示意图。具体实施方式以下将结合附图及实施例来详细说明本专利技术的实施方式，从而详细阐述如何应用本专利技术的HSI颜色空间模型去优化各类图像增强去雾算法，并将使用该HSI颜色空间模型的图像增强的去雾算法和在RGB空间中的图像增强去雾算法做对比，从而凸显该颜色空间模型的优越性。实施例一实例1采用局部直方图均衡化算法作为基础的去雾算法。图1展示了本实例要进行去雾的雾霾图片。本实例先在RGB颜色空间直接对图像进行去雾处理，结果如图2所示，可以看到图像整体出现严重的颜色失真。接下来使用本实例的HSI颜色空间模型进行处理，具体步骤如下：1)将图1转换成HSI图；2)对亮度分量II进行局部直方图均衡化处理,并将结果作为min(R,G,B)带入(17)式，求得的结果作为新的亮度分量IJ,结果如图3所示；3)将得到的IJ,带入式(19)从而求得饱和度分量SJ，结果如图4所示；4)保持色调分量不变，并将结果转换回RGB图像，结果如图5所示。本实例可以看到通过将局部直方图均衡算法转换到本实例的HSI颜色空间模型中去处理，可以有效的改善图像的保真度，取得较好的视觉效果。并且从运行时间上来说，在HSI颜色空间模型中处理时间仅有RGB颜色空间的51.5％(matlabR2015b,CPUi5-2410m@2.30GHz)，可见该算法不仅具有优越的颜色保真度，而且还能有效的提高运行效率。实施例二实例2采用MSR算法作为基础的去雾算法。图6展示了本实例要进行去雾的雾霾图片。本实例先在RGB颜色空间直接对图像进行去雾处理，结果如图7所示，可以看到图像整体出现严重的颜色失真。接下来使用本实例的HSI颜色空间模型进行处理，具体步骤如下：1)将图6转换成HSI图；2)对亮度分量II进行局部直方图均衡化处理,并将结果作为min(R,G,B)带入(17本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种高颜色保真度的图像去雾方法，其特征在于包括如下步骤：(1)将图像由RGB空间转换到HSI空间，得到一组新的雾天下的HSI成像模型；(2)在HSI空间中对图像的亮度分量I进行基于图像增强的去雾处理并结合HSI成像模型得到新的亮度分量IJ；(3)由新的亮度分量IJ进行修正并结合结合HSI成像模型得到图像的饱和度分量SJ；(4)保持色调分量不变，将去雾结果从HSI图像转换为RGB图像。

【技术特征摘要】
2015.12.27 CN 20151070747441.一种高颜色保真度的图像去雾方法，其特征在于包括如下步骤：(1)将图像由RGB空间转换到HSI空间，得到一组新的雾天下的HSI成像模型；(2)在HSI空间中对图像的亮度分量I进行基于图像增强的去雾处理并结合HSI成像模型得到新的亮度分量IJ；(3)由新的亮度分量IJ进行修正并结合结合HSI成像模型得到图像的饱和度分量SJ；(4)保持色...

【专利技术属性】
技术研发人员：葛鹏，单译琳，王洪，
申请(专利权)人：华南理工大学，中山市华南理工大学现代产业技术研究院，
类型：发明
国别省市：广东;44