一种基于暗通道技术的提高交通视频图像清晰度方法技术

本发明专利技术公开了一种基于暗通道技术的提高交通视频图像清晰度方法，该方法首先对不良天气(如雾霾等)中公路交通视频图像进行暗通道处理，获取暗通道图像；之后根据暗通道图像获取天空亮度值；接着设定雾化浓度值，并建立雾化图像的物理模型；然后改进透射率分布率函数，处理得到去雾图像并计算峰值性噪比；最后比较峰值性噪比，输出最佳效果的去雾交通视频图像。本发明专利技术改进了暗通道图像的透射率分布率，对不符合暗通道先验条件的区域设定阈值，使去雾效果更好；此外，本发明专利技术引进峰值性噪比评价方法来评价图像的处理质量，能够更加智能的处理图像。

【技术实现步骤摘要】
一种基于暗通道技术的提高交通视频图像清晰度方法
本专利技术属于不良天气中提高公路车辆驾驶员可视距离的领域，涉及一种基于暗通道技术的提高交通视频图像清晰度方法。
技术介绍
近几年环境日益恶化，大雨、沙尘暴及雾霾天气越来越严重，能见度越来越低，对人们的生活产生了很大的影响，对交通的影响尤为严重。在雾天环境下，由于大气散射影响使得监控摄像头拍摄出来的景物能见度和对比度降低，直接影响航空、海运和道路交通的安全，同时使各种户外监测系统，如视频监控系统，在恶劣的天气下往往无法可靠工作。在公路交通中，有时在严重的雾霾天气下，车辆驾驶员的可视距离(能见度)只有几十米，从而引起一系列连环车辆相撞事故。因此，为了方便车辆的行驶,减少该类事故的发生，简单有效地增强模糊图像对提高视觉系统的可靠性和鲁棒性具有重要意义。2009年He提出暗通道方法对雾化图像进行去雾处理，取得了相当好的效果。暗通道优先去雾方法是建立在户外自然场景暗通道优先法则的基础上的去雾方法。暗通道优先法则认为无雾的户外自然场景图像，在经过暗通道优先处理之后，大部分像素的亮度将接近零，如果暗通道图像中存在大量亮度较高的像素，那么这些亮度应来自于空气中的雾气或天空。对于雾化的原始图像，将能够从暗通道优先处理的结果中得到初始透射图t和空气颜色值A。透射图中亮度越高的地方表示此处场景色彩的通过性越好，也可以理解为距离视点越近。因为暗通道处理时使用了分块计算方法，使得初始透射图存在比较明显的方块，同时也不能很好地符合原图像的几何边缘。但是大量的统计数据表明，大部分雾化交通视频图像中存在大量的灰白色区域，这样的区域不满足暗通道方法的先验条件，此时如果仍然采用暗通道方法进行视频图像去雾处理，去雾后的图像中会出现大量的亮白色光晕。因此，我们在使用暗通道方法对交通视频图像进行处理的时候需要对该方法进行一定的改进，使其对交通视频图像中的亮白色区域仍然能有较好的处理能力。
技术实现思路
本专利技术的目的在于针对现有技术的不足，提供了一种基于暗通道技术的提高交通视频图像清晰度方法，其改进暗通道交通视频图像去雾方法，对不符合暗原色先验条件的交通视频图像区域进行阈值处理，减少光晕的产生。为实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：一种基于暗通道技术的提高交通视频图像清晰度方法，包括下述步骤：1)获取原始输入图像的暗通道图像Jd(x)，其中，Jd(x)是以x像素点为中心的一块15*15像素的方形区域中RGB三个颜色通道中单分量值最低的像素点的最低单分量值；2)建立原始输入图像的去雾后的图像模型，获取去雾后的图像J(x)；3)计算雾化图像的透射率分布率其计算公式如下：式中：I(x)为原始输入图像；t(x)为原始输入图像的透射率分布率，M为设定的阈值，且M＝50；IC(x)为原始输入图像通道c的单通道图像；t0为透射率分布率的设定的下限值，且t0＞0；A为天空亮度值，其为取原始输入图像的暗通道图像Jd(x)中亮度的最大值；τ为原始输入图像的雾的浓度，随着τ的增大，表示雾的浓度逐渐增大，其中，τ∈(0，1)；4)计算原始输入图像与去雾后图像的峰值性噪比，其计算公式如下；式中：J(x)为去雾后图像，m、n分别为原始输入图像I(x)的尺寸；5)设定原始输入图像中雾的浓度τ的初始值为τ0，其步长为Δt，逐步增大τ，重复步骤3)和4)，得到新的去雾后图像J'(x)和新的峰值性噪比PSNR'；6)若峰值性噪比停止增长，则输出对应雾的浓度τ和透射率分布率的去雾后图像J(x)，否则重复执行步骤5)。本专利技术进一步改进在于，步骤1)中原始输入图像的暗通道图像Jd(x)的获取由下式得到：式中：Jc代表去雾后的图像J的某一个颜色通道，而Ω(x)是以x为中心的一块15*15像素方形区域。本专利技术进一步改进在于，步骤3)中雾化图像的透射率分布率函数，引进一个阈值M，当|I-A|小于等于M时，认为是明亮区域，不满足暗通道的先验条件，即min(min(Jc(y)))→0，当|I-A|大于M时，认为是满足暗通道先验条件的区域，因此改进雾化图像透射率分布函数为：本专利技术进一步改进在于，步骤4)中雾化图像模型的计算公式如下：式中：I(x)为原始输入图像，J(x)为去雾后图像；A为天空亮度值，A＝max(max(Jd))。与现有技术相比，本专利技术具有如下优点：1、本专利技术改进了暗通道图像的透射率分布率，对不符合暗通道先验条件的区域设定阈值，使去雾效果更好；2、本专利技术引进峰值性噪比评价方法来评价图像的处理质量，能够更加智能的处理图像。【附图说明】图1为本专利技术一种基于暗通道技术的提高交通视频图像清晰度方法的流程图；图2(a)为原始输入图像；图2(b)为去雾后图像；图2(c)为暗通道图像；图2(d)为透射率分布图。【具体实施方式】以下结合附图与具体实施方式对本专利技术的技术方案作进一步解释说明。对于大部分交通图像中存在大面积的明亮区域，不符合暗通道方法的先验条件，因此在使用暗通道方法进行去雾处理时需要对该方法进行改进，使其对不符合暗通道先验条件的明亮区域也能有较好的去雾效果。为了克服存在的问题，专利技术人根据暗通道的原理，引入亮度阈值和雾化浓度参数，对图像区域进行亮度判定，根据判定结果进行分区域处理，实施流程参考图1，具体原理解释说明如下：1)获取暗通道图像Jd(x)。暗通道方法的先验条件认为：在绝大多数图像的局部区域里，总会有一些像素至少一个颜色通道具有很低的值，即该局域光强度的最小值是很小的数，趋向于0。公式表示为：具体实施办法是用15*15的窗口遍历整幅图像，中心像素点x的暗通道值Jd(x)为此窗口中所有像素点的三个通道中的最小值，遍历整幅图像后即可得到雾化图像的暗通道图像Jd(x)。2)获取天空亮度值A。暗通道方法中认为在绝大多数图像的局部区域里，总会有一些像素至少一个颜色通道具有很低的值，即该局域光强度的最小值是很小的数，趋向于0。所以，当暗通道图像中存在暗通道值不为0的点，则认为是雾化造成了。A的公式表示为：A＝max(max(Jd))3)设定原始输入图像中雾的浓度τ的初始值，随着τ的增大，表示雾的浓度逐渐增大。透射率分布率函数的原始表达式为：如果彻底将雾移除，图像会失真，深度感会丢失，所以需要在方程中引入一个参数τ表示雾的浓度本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于暗通道技术的提高交通视频图像清晰度方法，其特征在于，包括以下步骤：1)获取原始输入图像的暗通道图像Jd(x)，其中，Jd(x)是以x像素点为中心的一块15*15像素的方形区域中RGB三个颜色通道中单分量值最低的像素点的最低单分量值；2)建立原始输入图像的去雾后的图像模型，获取去雾后的图像J(x)；3)计算雾化图像的透射率分布率其计算公式如下：t~(x)=max(M|I(x)-A|,1)*max(t(x),t0)---(1)]]>式中：I(x)为原始输入图像t(x)为原始输入图像的透射率分布率，M为设定的阈值，且M＝50；IC(x)为原始输入图像通道c的单通道图像；t0为透射率分布率的设定的下限值，且t0＞0；A为天空亮度值，其为取原始输入图像的暗通道图像Jd(x)中亮度的最大值；τ为原始输入图像的雾的浓度，随着τ的增大，表示雾的浓度逐渐增大，其中，τ∈(0，1)；4)计算原始输入图像与去雾后图像的峰值性噪比，其计算公式如下；PSNR=20log10(255RMSE)---(2)]]>式中：J(x)为去雾后图像，m、n分别为原始输入图像I(x)的尺寸；5)设定原始输入图像中雾的浓度τ的初始值为τ0，其步长为Δt，逐步增大τ，重复步骤3)和4)，得到新的去雾后图像J'(x)和新的峰值性噪比PSNR'；6)若峰值性噪比停止增长，则输出对应雾的浓度τ和透射率分布率的去雾后图像J(x)，否则重复执行步骤5)。...

【技术特征摘要】
1.一种基于暗通道技术的提高交通视频图像清晰度方法，其特征在于，包括以下步骤：1)获取原始输入图像的暗通道图像Jd(x)，其中，Jd(x)是以x像素点为中心的一块15*15像素的方形区域中RGB三个颜色通道中单分量值最低的像素点的最低单分量值；2)建立原始输入图像的去雾后的图像模型，获取去雾后的图像J(x)；3)计算雾化图像的透射率分布率其计算公式如下：式中：I(x)为原始输入图像；t(x)为原始输入图像的透射率分布率，M为设定的阈值，且M＝50；IC(x)为原始输入图像通道c的单通道图像；t0为透射率分布率的设定的下限值，且t0＞0；A为天空亮度值，其为取原始输入图像的暗通道图像Jd(x)中亮度的最大值；τ为原始输入图像的雾的浓度，随着τ的增大，表示雾的浓度逐渐增大，其中，τ∈(0，1)；4)计算原始输入图像与去雾后图像的峰值性噪比，其计算公式如下；式中：J(x)为去雾后图像，m、n分别为原始输入图像I(x)的尺寸；5)设定原始输入图像中雾的浓度τ的初始值为τ0，原始输入图像中雾的浓度τ每次增大的步长为Δt，逐步增大τ，重复步骤3)和4)，得到新的去雾后图像J'(x)和新的峰值性噪比PSNR'；6)若峰值性噪比停止增长，则输出对应雾的浓度τ和透射率分布率的去雾后图...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈杰，
申请(专利权)人：南京通用电器有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32