一种基于Retinex的快速夜间雾天图像复原方法技术

本发明专利技术涉及一种基于Retinex的快速夜间雾天图像复原方法，对夜间雾天的单幅彩色图像进行处理使之视觉感知清晰化；首先采用具有保边缘特性的引导滤波器估计每个颜色分量的照度图像，计算局部对比度系数；然后对原图的最大值通道图像进行Otsu阈值分割，自适应估计每个像素的Gamma参数，对照度图像进行Gamma校正和对比度保持；最后将图像变换到HSV空间，通过CLAHE算法对亮度通道V进行对比度增强，再将图像变换到RGB空间得到复原图像；本发明专利技术具有通用性和普遍性，既可有效提高去雾后图像的清晰度，又能有效校正图像偏色现象，增强后图像细节清晰、颜色自然。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及图像处理领域，特别是一种基于Retinex的快速夜间雾天图像复原方法。
技术介绍
雾是一种自然现象，是由于大气中悬浮的大量微小水珠、气溶胶等介质，使从物体表面反射到达相机的光因大气粒子的散射而发生衰减，从而使得成像设备采集到的图像对比度、饱和度降低甚至发生色调偏移。在低照度条件下，如果受雾气影响，则采集到的图像容易存在亮度、对比度低且偏色的现象，使得图像细节无法辨识，严重影响了图像的视觉效果和计算机视觉系统对图像的分析及处理，因此有必要对夜间雾天图像进行增强处理以复原得到清晰的图像。目前，雾天图像的复原已成为计算机视觉领域的一个研究热点，对于白天雾天图像的复原，已有许多学者对此进行了大量的研究，并取得了较好的增强效果。研究人员主要从两个方向来研究图像去雾这一问题：基于图像增强的方向和基于物理模型的方向。其中，图像增强方向的去雾方法并不考虑雾天条件下图像退化降质的实际物理过程，而是针对雾天图像本身，通过提高雾天图像的对比度，突出图像特征，以改善图像视觉效果。图像增强算法可以在现有的成熟图像处理的方法上，根据雾天图像的特性，作相应的应用，因此早期的研究者多基于这个方向研究去雾方法。基础图像增强算法包括直方图均衡化，同态滤波，Retinex算法等。基于物理模型的方向是从物理上研究雾天图像降质的机制，并构建出相应的物理模型；通过估计大气光强度和透射率，再利用大气散射物理模型公式反演计算得到去雾图像。基于物理模型的图像去雾算法主要包括基于图像分割的复原、基于偏微分方程的复原、基于图像景深关系的复原和基于场景先验信息的复原等方法。由于低照度条件下采集到的雾天图像，存在光照不均匀、对比度低、偏色等特点，使得针对白天雾天图像的去雾方法难以对其进行有效增强。目前，针对夜间雾天图像这一特殊场景图像的复原研究仍不多，有研究者提出了基于颜色变换预处理和暗通道先验的夜间图像复原方法。该方法首先将输入图像转换成灰度图像，应用基于暗通道先验的去雾算法对图像进行去雾处理，之后通过双边滤波对图像进行对比度增强。该方法能突出图像细节，然而由于使用全局颜色变换而没有考虑不同场景和光照条件下的图像信息，使得增强结果存在偏色现象。另有研究者提出先对图像进行光照补偿和颜色校正，再使用改进的基于暗通道先验的去雾算法对夜间雾天图像进行增强处理，该方法能有效增强图像亮度和对比度，并且克服了偏色现象，但是由于采用基于暗通道先验的去雾方法，增强图像天空容易出现块效应。传统图像去雾方法已无法满足夜间雾天图像的复原需求，因此需要结合夜间雾天图像的特点，对夜间雾天图像进行复原处理，从而提高图像的视觉效果和便于计算机视觉系统对图像的分析及处理。
技术实现思路
本专利技术目的在于克服以往去雾算法处理夜间雾天图像的不足，结合夜间雾天图像的特点，提出一种基于Retinex的快速夜间雾天图像复原方法，该方法简单高效，能很好地提高夜间雾天图像视觉效果和方便对图像的分析及处理。本专利技术采用如下技术方案：一种基于Retinex的快速夜间雾天图像复原方法，其特征在于，包括如下步骤：1)对输入图像利用引导滤波估计照度图像和反射图像Ri；2)对照度图像进行自适应亮度增强得到增强后的图像3)进行对比度增强得到复原图像。优选的，所述步骤1)包括：1.1)计算引导滤波的系数矩阵：其中：为R、G、B三通道的输入图像,i∈{R,G,B本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于Retinex的快速夜间雾天图像复原方法，其特征在于，包括如下步骤：1)对输入图像利用引导滤波估计照度图像和反射图像Ri；2)对照度图像进行自适应亮度增强得到增强后的图像3)进行对比度增强得到复原图像。

【技术特征摘要】
1.一种基于Retinex的快速夜间雾天图像复原方法，其特征在于，包括如下步骤：1)对输入图像利用引导滤波估计照度图像和反射图像Ri；2)对照度图像进行自适应亮度增强得到增强后的图像3)进行对比度增强...

【专利技术属性】
技术研发人员：戴声奎，涂清华，高剑萍，
申请(专利权)人：华侨大学，
类型：发明
国别省市：福建;35