一种符合人眼视觉特性的变电站视频图像清晰化方法技术

本发明专利技术公开了一种符合人眼视觉特性的变电站视频图像清晰化方法，属于图像通信、视频图像处理、智能电站领域，本发明专利技术包括以下步骤：1）采集变电站视频图像；2利用分块思想自适应地获取大气光亮度值；3）根据大气光学成像模型，建立图像的退化方程，并基于暗原色的先验知识，求解出粗略的透射率等参数；4）以原图的灰度图像作为引导图像，与粗略大气光幕进行引导联合双边滤波，得到新的大气光幕，进而反推出初步的复原图像；5）结合人眼LMS视觉特性，在LIPC彩色对数图像处理框架下对复原图像进行增强，获得更符合人眼习惯的无雾清晰图像。优点：去雾效果显著，细节清晰且色彩自然，有效解决了变电站视频清晰度问题，应用前景广泛。

A method of video image clearness for substation based on human visual characteristics

The invention discloses a Substation Video accords with human visual characteristics of image sharpening method, belonging to the image communication, video image processing, intelligent power station, the invention comprises the following steps: 1) acquisition of substation video image; 2 using the idea of block adaptively obtain atmospheric brightness value; 3) according to the atmospheric optical imaging model. The establishment of image degradation equation, and based on dark channel prior knowledge, calculate rough transmission parameters; 4) to the original gray image as a guide image guidance combined with double edge filter and rough air curtain, air curtain was new, and then launched a preliminary anti image; 5) combined with human visual LMS in the LIPC color characteristics, logarithmic image processing framework of image enhancement, no fog clear image more in line with human habits. The utility model has the advantages that the fog removal effect is remarkable, the details are clear and the color is natural, and the resolution of the video in the substation is effectively solved, and the utility model has wide application prospect.

【技术实现步骤摘要】
一种符合人眼视觉特性的变电站视频图像清晰化方法
本专利技术涉及图像通信、视频图像处理、智能电站
，更具体地说，涉及一种符合人眼视觉特性的变电站视频图像清晰化方法。
技术介绍
变电站、电力设施遍布各地，多数是无人值守站，需要通过监控摄像头关注实时情况。然而雾霾天由于大气粒子的散射作用，变电站监控摄像头拍摄到的图像模糊不清，难以分辨违规闯入的人、动物、不明杂物等，不得不派专人巡视，不仅增加了工作复杂度，而且无法提前处理隐患。部分重点区域虽安装红外摄像仪，但价格昂贵，且无法密集布设，难以在全网开展实施。近年来，基于数字图像处理的图像清晰化方法因其成本低、自动化、可移植性强等优点广受青睐。传统的图像增强的方法利用提高对比度来突出目标景物，主要有直方图均衡、对数变换、锐化、小波变换以及不同尺度的Retinex方法。较为新颖的基于雾天大气光学知识的单幅图像去雾方法，如Oakley和Bu等通过优化全局代价函数，精确估计天空光，改善图像对比度；Tan等基于马尔可夫随机场对无雾和有雾情况下图像对比度的统计信息进行优化，该方法容易出现过增强，颜色失真严重；Fattal用独立成分分析法计算透射率，只能在薄雾情况下取得较好的效果；He等引入了暗原色先验，方法简洁、效果出色，但计算过程中耗时过高；Tarel等提出了一种基于中值滤波的快速去雾算法，但当场景深度变化时，对深处的雾去除效果不佳。国内方面，史徳飞等在暗原色先验的基础上，将RGB三通道转换为耦合性更低的透射率三通道；孙抗等在Tarel方法的基础上提出了一种基于双边滤波器的实时图像去雾方法；王多超等则认为景物的清晰图像与场景深度不相关，此方法依赖于边缘平滑和噪声高斯分布的假设，只适用于部分的图像。雾天图像清晰化方法已经成为国内外热议的研究课题，针对现有方法的局限性，本专利技术致力于研究一种去雾效果显著、细节保持完好、色彩鲜明自然，并符合人眼观察习惯的图像清晰化方法。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提高雾天变电站视频图像质量，以往的图像增强方法能提高对比度，但只适用于薄雾、近距离的场景，且常常造成严重的偏色和失真。本专利技术根据大气成像模型，结合分块思想自适应地获取大气光亮度，利用暗原色的先验知识建立图像退化方程，并基于引导联合双边滤波的提出了更为精确的透射率估计方法，为了进一步改善复原图像的观赏性，本专利技术结合人眼视觉特性，在LIPC(彩色对数图像处理)框架下对复原图像进行色彩增强，有效解决了雾天变电站监控视频无法可视性差的问题。为解决上述技术问题，本专利技术提供1.一种符合人眼视觉特性的变电站视频图像清晰化方法，其特征是根据大气光学成像模型、暗原色知识和引导联合双边滤波理论，求解雾天图变电站图像透射率并反演出复原图像，再基于彩色对数图像处理(LIPC)框架进一步增强，得到符合人眼视觉特性的清晰图像，包括以下步骤：1)采集变电站视频图像；2)对步骤1)采集的一帧视频图像进行大气光亮度值A的计算；3)根据大气光学成像模型，建立图像的退化方程，并基于暗原色的先验知识，求解粗略的透射分布率t(x)参数；4)以原图的灰度图像作为引导图像，与粗略大气光幕F(x)进行引导联合双边滤波，得到新的大气光幕F'(x)，进而反推出初步的复原图像J'(x)；5)结合人眼视觉特性，在LIPC彩色对数图像处理框架下对复原图像进行增强，获得更符合人眼习惯的无雾清晰图像J'LIPC(x)。进一步地，步骤1)所述的采集变电站视频图像的具体要求为：使用变电站监控摄像机进行雾天视频图像采集，要求有效像素分辨率≥100万、帧率≥25fps、可变焦距范围为6.5mm～85mm、视角范围360°可旋转、支持H.264网络编码方式。进一步地，步骤2)所述的大气光亮度值A计算的具体操作步骤为：首先把图像分成4块，并求出每一块的图像亮度均值和标准差并以二者之差作为这个块的亮度特征值，记为vi，即：取这4个块中vi值最大的块，继续将其分成4块，重复此操作，直到被分割块的大小低于最先设定的阈值，对于在最后一次分割中选定的vi值最大的块，用彩色图像计算该块中每一点的(R，G，B)与(255，255，255)的矢量距离，取二范数结果最小的点p，认为是与白点最接近的点，也即大气光A的值，用矢量矩阵形式表示为：A＝(RP,GP,BP)(2)符合条件的点p应满足的约束条件为：s.t.min||(RP,GP,BP)-(255,255,255)||(3)其中，Rp、Gp、Bp分别为图像中p点的R、G、B值。进一步地，步骤3)所述的求解粗略的透射分布率t(x)参数的具体操作步骤为：a、根据大气散射成像模型可将雾天图像降质退化的过程表示为：I(x)＝J(x)t(x)+A·(1-t(x))(5)其中，x为像素点，I(x)为雾天图像，J(x)为原始的没有环境光干扰的图像，A为大气入射光，J(x)＝A·B(x)，B(x)为场景的反照率，t(x)为透射分布率，反映了场景反照光中未被散射的光占总体散射光的比率，t(x)＝e-βd(x)，β为大气散射系数，d(x)为场景的景深。其中，大气光幕F(x)表示为：F(x)＝A(1-t(x))(4)b、暗原色先验知识基于一个统计事实：户外无雾图像的非天空区域的像素值R、G、B三通道中至少存在一个通道的强度值非常低，也即任何一个点的邻域最小值强度趋于零，表示为：其中，Jc表示彩色图像的每个通道，c∈{R，G，B}，Ω(x)表示以像素x为中心的区块，y∈Ω(x)表示该区块内的任意像素点，Jdark就是图像J的暗通道。c、结合大气光散射模型和暗原色先验知识，根据式(5)和(6)推导得初步的透射分布率t(x)，表示为：其中，去雾控制因子ω∈[0，1]，典型值为0.95。进一步地，步骤4)所述的反推出初步的复原图像J'(x)的具体操作步骤为：根据引导联合双边滤波的原理，将步骤3)中根据暗通道假设求得的粗略大气光幕F(x)作为待滤波图像，用包含更多纹理和细节的原图灰度图Igray作为引导图像，联合滤波后输出的图像，即新的大气光幕F'(x)，表示为：其中，Igray·x和Igray·y表示Igray对应x、y位置的像素值，f和g是权重分布函数，k(x)为归一化常量；将式(10)得到的F'(x)，代入步骤式(4)和(5)，进而反演得到新的复原图像J'(x)，合并推导得：其中，t0为控制阈值，取0.1。进一步地，步骤5)所述的获得更符合人眼习惯的无雾清晰图像J'LIPC(x)的具体操作步骤为：a、根据LMS人眼视觉特性，RGB彩色空间的图像I和透射率三通道空间的图像T的转换关系，可以表示为：其中，KΛ和UΛ分别为反射矩阵K和透射矩阵U的归一化的结果，由D65光源和LMS值的经验统计数据，可知：b、将图像从RGB三通道转换到透射率三通道后，我们称之为透射率域，相应于彩色对数图像中的灰度域，透射率域减法的实质是将图像的最大灰度值与最小灰度值的差距拉伸至最大；c、将步骤4)中式(11)复原得到的J'(x)从透射率空间逆转换到RGB空间，记为J'c(x)，其中c∈{R,G,B}表示每个彩色通道，代入式(15)，则J'c(x)可以表示为：求得相应的上界H'(x)和下界D'(x)，表示为：则根据LIPC减法，求得相应的拉伸矩阵C'0(x)为：本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种符合人眼视觉特性的变电站视频图像清晰化方法，其特征是根据大气光学成像模型、暗原色知识和引导联合双边滤波理论，求解雾天图变电站图像透射率并反演出复原图像，再基于彩色对数图像处理(LIPC)框架进一步增强，得到符合人眼视觉特性的清晰图像，包括以下步骤：1)采集变电站视频图像；2)对步骤1)采集的一帧视频图像进行大气光亮度值A的计算；3)根据大气光学成像模型，建立图像的退化方程，并基于暗原色的先验知识，求解粗略的透射分布率t(x)参数；4)以原图的灰度图像作为引导图像，与粗略大气光幕F(x)进行引导联合双边滤波，得到新的大气光幕F'(x)，进而反推出初步的复原图像J'(x)；5)结合人眼视觉特性，在LIPC彩色对数图像处理框架下对复原图像进行增强，获得更符合人眼习惯的无雾清晰图像J'

【技术特征摘要】
1.一种符合人眼视觉特性的变电站视频图像清晰化方法，其特征是根据大气光学成像模型、暗原色知识和引导联合双边滤波理论，求解雾天图变电站图像透射率并反演出复原图像，再基于彩色对数图像处理(LIPC)框架进一步增强，得到符合人眼视觉特性的清晰图像，包括以下步骤：1)采集变电站视频图像；2)对步骤1)采集的一帧视频图像进行大气光亮度值A的计算；3)根据大气光学成像模型，建立图像的退化方程，并基于暗原色的先验知识，求解粗略的透射分布率t(x)参数；4)以原图的灰度图像作为引导图像，与粗略大气光幕F(x)进行引导联合双边滤波，得到新的大气光幕F'(x)，进而反推出初步的复原图像J'(x)；5)结合人眼视觉特性，在LIPC彩色对数图像处理框架下对复原图像进行增强，获得更符合人眼习惯的无雾清晰图像J'LIPC(x)。2.根据权利要求1所述的一种符合人眼视觉特性的变电站视频图像清晰化方法，其特征是，步骤1)所述的采集变电站视频图像的具体要求为：使用变电站监控摄像机进行雾天视频图像采集，要求有效像素分辨率≥100万、帧率≥25fps、可变焦距范围为6.5mm～85mm、视角范围360°可旋转、支持H.264网络编码方式。3.根据权利要求1所述的一种符合人眼视觉特性的变电站视频图像清晰化方法，其特征是，步骤2)所述的大气光亮度值A计算的具体操作步骤为：首先把图像分成4块，并求出每一块的图像亮度均值和标准差并以二者之差作为这个块的亮度特征值，记为vi，即：取这4个块中vi值最大的块，继续将其分成4块，重复此操作，直到被分割块的大小低于最先设定的阈值，对于在最后一次分割中选定的vi值最大的块，用彩色图像计算该块中每一点的(R，G，B)与(255，255，255)的矢量距离，取二范数结果最小的点p，认为是与白点最接近的点，也即大气光A的值，用矢量矩阵形式表示为：A＝(RP,GP,BP)(2)符合条件的点p应满足的约束条件为：s.t.min||(RP,GP,BP)-(255,255,255)||(3)其中，Rp、Gp、Bp分别为图像中p点的R、G、B值。4.根据权利要求1所述的一种符合人眼视觉特性的变电站视频图像清晰化方法，其特征是，步骤3)所述的求解粗略的透射分布率t(x)参数的具体操作步骤为：a、根据大气散射成像模型可将雾天图像降质退化的过程表示为：I(x)＝J(x)t(x)+A·(1-t(x))(5)其中，x为像素点，I(x)为雾天图像，J(x)为原始的没有环境光干扰的图像，A为大气入射光，J(x)＝A·B(x)，B(x)为场景的反照率，t(x)为透射分布率，反映了场景反照光中未被散射的光占总体散射光的比率，t(x)＝e-βd(x)，β为大气散射系数，d(x)为场景的景深。其中，大气光幕F(x)表示为：F(x)＝A(1-t(x))(4)b、暗原色先验知识基于一个统计事实：户外无雾图像的非天空区域的像素值R、G、B三通道中至少存在一个通道的强度值非常低，也即任何一个点的邻域最小值强度趋于零，表示为：其中，Jc表示彩色图像的每个通道，c∈{R，G，B}，Ω(x)表示以像素x为中心的区块，y∈Ω(x)表示该区块内的任意像素点，Jdark就是图像J的暗通道。c、结合大气光散射模型和暗原色先验知识，根据式(5)和(6)推导得初步的透射分布率t(x)，表示为：其中，去雾控制因子ω∈[0，1]，典型...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴炜，钱瑛，许刚红，黄刚，彭娌娜，
申请(专利权)人：国网江苏省电力公司常州供电公司，
类型：发明
国别省市：江苏,32