一种图像去雾方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及图像处理技术领域，提供一种图像去雾方法及系统，所述方法包括下述步骤：对拍摄到的有雾图像I(x)进行分割处理，计算得到大气光值A；根据计算得到的大气光值A以及估算得到的大气透射率函数t(x)，计算得到有雾图像的大气透射率参数；根据有雾图像的大气散射模型以及计算得到的大气光值A和大气透射率参数，恢复无雾图像，从而实现了对有雾图像的快速去雾，去雾后的图像清晰自然，为交通监控、车辆辅助驾驶、卫星遥控监测等领域提供有利参考。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于图像处理
，尤其涉及一种图像去雾方法及系统。
技术介绍
对图像特征进行准确提取是计算机视觉正常工作的关键因素，然而在雾、霾、烟、水汽等场下，由于辐射光受到大气粒子的散射作用，导致场景的能见度降低，图像质量严重退化，不仅模糊不清，而且还会出现严重的颜色失真，极大的限制了系统效用的发挥，甚至导致计算机视觉系统无法正常工作。因此，为了改善图像质量并且丰富图像所包含的信息，使系统具备恶劣天气下工作的鲁棒性和可靠性，需要对雾天降质图像进行去雾处理。目前，对雾天图像的处理方法主要分为基于图像增强的方法和基于图像复原的方法，其中：基于图像增强的方法是通过提高雾天图像的对比度来改善图像视觉效果，主要包括直方图均衡化、Retinex、同态滤波、小波变换变换等。直方图均衡化通过调整灰度范围的分布达到所需要的增强效果，但是该方法的缺点是存在局部块效应现象。Retinxe方法能够在动态范围的压缩和颜色恒常性之间达到很好的平衡，但是该算法不具备边界保持能力。同态滤波利用压缩图像动态范围和增强对比度来改善图像质量，但是该算法对图像的每个像素点采用了两次傅里叶变换，指数运算和对数运算，运算量过大。小波变化方法具有多尺度、多分辨率分析的分析等特点，缺点是无法解决光照不均的问题。总之，图像增强在一定程度提高雾天图像的对比度和细节信息，但是没有从雾天图像模糊机理和退化原因上入手，对于彩色图像容易造成颜色等信息的损失；基于图像复原的方法在于通过大气散射模型从有雾图像中恢复出清晰图像。此类方法是建立在场景深度已知的前提下，复原图像效果不错，但是需要价格昂贵的距离传感器或已有数据库获得精确的场景深度信息，严重地限制了此类算法在实际中的应用。虽然后来研究者利拍摄同一场景点的不同偏振角度的多幅图像或在不同天气条件下获得同一场景的多幅图像，通过求取估计深度信息，进而复原退化图像，取得了良好效果。然而在实际应用中却很难得到不 同天气条件下多幅同一场景的图，因此在实际中难以应用和推广。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种去雾速率快、去污效果较好的图像去雾方法。本专利技术是这样实现的，一种图像去雾方法，所述图像去雾方法包括下述步骤：对拍摄到的有雾图像I(x)进行分割处理，计算得到大气光值A；根据计算得到的大气光值A以及估算得到的大气透射率函数t(x)，计算得到有雾图像的大气透射率参数；根据有雾图像的大气散射模型以及计算得到的大气光值A和大气透射率参数，恢复无雾图像J(x)。作为一种改进的方案，所述对拍摄到的有雾图像I(x)进行分割处理，计算得到大气光值A的步骤具体包括下述步骤：将拍摄到的有雾图像I(x)进行灰度变换；将灰度变换后的有雾图像I(x)进行四叉树分割；计算筛选到的四叉树分割区域的平均灰度和平均梯度的比值；将平均灰度和平均梯度的比值较大的四叉树分割区域作为天空区域；选取所述天空区域一定数量的像素的平均灰度值作为所述大气光值A；其中，所述将灰度变换后的有雾图像I(x)进行四叉树分割的步骤具体包括下述步骤：将灰度图像分割为四部分i∈[1,2,3,4]分别代表灰度图像的左上角、右上角、左下角和右下角所对应的区域，n表示分割的级数；定义各个区域的平均灰度作为该区域得分如果初次分割获得得分最高区域为灰度图像的上半部分，则将得分最高的区域作为下一次迭代处理的部分，按照四叉树分割的算法划分为四个更小的块，并继续计算得分，直至选取的区域小于预定义的区域范围xfinal为止；如果初次分割最高得分区域为图像的下半部分(或)，则需要对灰度图像的上半部分区域进行加权计算，加权系数为η(η>1)，选定最大值区域；如果该区域依然为灰度图像的下半部分(或)，则按照四叉树方法继续分割到设定区域大小xfinal；反之继续加权处理。作为一种改进的方案，所述根据计算得到的大气光值A以及估算得到的大气透射率函数t(x)，计算得到有雾图像的大气透射率参数的步骤具体包括下述步骤：对有雾图像的大气散射模型进行线性变换操作，计算有雾图像的最小颜色分量其中，c为有雾图像的{r,g,b本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种图像去雾方法，其特征在于，所述图像去雾方法包括下述步骤：对拍摄到的有雾图像I(x)进行分割处理，计算得到大气光值A；根据计算得到的大气光值A以及估算得到的大气透射率函数t(x)，计算得到有雾图像的大气透射率参数；根据有雾图像的大气散射模型以及计算得到的大气光值A和大气透射率参数，恢复无雾图像J(x)。

【技术特征摘要】
1.一种图像去雾方法，其特征在于，所述图像去雾方法包括下述步骤：对拍摄到的有雾图像I(x)进行分割处理，计算得到大气光值A；根据计算得到的大气光值A以及估算得到的大气透射率函数t(x)，计算得到有雾图像的大气透射率参数；根据有雾图像的大气散射模型以及计算得到的大气光值A和大气透射率参数，恢复无雾图像J(x)。2.根据权利要求1所述的图像去雾方法，其特征在于，所述对拍摄到的有雾图像I(x)进行分割处理，计算得到大气光值A的步骤具体包括下述步骤：将拍摄到的有雾图像I(x)进行灰度变换；将灰度变换后的有雾图像I(x)进行四叉树分割；计算筛选到的四叉树分割区域的平均灰度和平均梯度的比值；将平均灰度和平均梯度的比值较大的四叉树分割区域作为天空区域；选取所述天空区域一定数量的像素的平均灰度值作为所述大气光值A；其中，所述将灰度变换后的有雾图像I(x)进行四叉树分割的步骤具体包括下述步骤：将灰度图像分割为四部分i∈[1,2,3,4]分别...

【专利技术属性】
技术研发人员：王文成，吴小进，郑秀云，刘云龙，
申请(专利权)人：潍坊学院，
类型：发明
国别省市：山东;37