一种单幅图像去雾方法技术
【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于数字图像处理
，具体涉及一种单幅图像去雾方法。
技术介绍
在雾、霾天气下进行拍摄，得到的图像和视频常常出现图像模糊、细节无法识别的现象。为提高雾、霾天气下拍摄图像的清晰度、增强图像细节的可辨识性，需要采用去雾方法对图像进行处理。当前对于雾图像处理的方法大致可以分为两类：一类是基于图像增强的方法，此类方法未考虑雾图像具体形成的物理过程，只选取图像中感兴趣的部分进行局部增强。常用的图像增强方法有直方图均衡、同态滤波和Retinex算法等，此类方法没有考虑雾天图像对比度与景物深度的对应关系，对景物深度变化比较大的图像的增强效果不理想，而且对图像的色调有改变，导致图像视觉效果不自然。基于雾模型的去雾方法是对雾图像进行一次与成像相反的逆过程来恢复无雾图像。雾模型的两个主要未知量是大气参数和图像的透射率，其中透射率和图像的深度成指数关系。常见的去雾方法是先对大气参数和透射率进行估计，然后根据成像模型来恢复无雾图像。基于暗通道先验(darkchannelprior)的图像去雾方法是基于雾模型去雾方法的一种。暗通道先验是由通过对户外无雾图像数据库进行统计而得出；由于光滑区域并不符合暗通道先验规律，因此采用暗通道先验去雾方法对光滑区域的适应性差。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术提供了一种单幅图像去雾处理方法，该方法采用适于雾图像的光滑区域识别算法，通过对雾图像进行识别分类，对不同类型的雾图像采用相对应的...
【技术保护点】
一种单幅图像去雾处理方法，其特征在于，具体过程为：(一)计算雾图像I的透射率te；(二)根据光滑区域识别算法判断输入雾图像是否有光滑区域，若存在光滑区域，则令识别参数sky＝1，否则sky＝0；(三)基于所述透射率te和识别参数sky，获取去雾图像；所述光滑区域识别算法具体步骤为：A.对雾图像进行处理并划分，并以平均亮度作为判据，寻找出最平滑的子块；B.将最平滑子块的平均亮度Ave与设定阈值和进行比较，当将该子块定义为第I类子块，进入步骤D；当将该子块定义为第IV类子块，进入步骤D；当时，进入步骤C；C.寻找距原点欧式距离最小的点pturn，定义比例参数rdist：表示中值滤波器，Vorig表示最平滑子块映射为Nblock×1的降序一维向量；当比例参数rdist小于预设阈值Tr时，将最平滑子块定义为第II类子块；否则，定义为第III类子块；D.若最平滑子块属于第I和第II类，并且其平均亮度大于预设阈值Tlig，此时令sky＝1，否则令sky＝0。
【技术特征摘要】
1.一种单幅图像去雾处理方法，其特征在于，具体过程为：
(一)计算雾图像I的透射率te；
(二)根据光滑区域识别算法判断输入雾图像是否有光滑区域，若存在光滑区域，则令
识别参数sky＝1，否则sky＝0；
(三)基于所述透射率te和识别参数sky，获取去雾图像；
所述光滑区域识别算法具体步骤为：
A.对雾图像进行处理并划分，并以平均亮度作为判据，寻找出最平滑的子块；
B.将最平滑子块的平均亮度Ave与设定阈值和进行比较，当
将该子块定义为第I类子块，进入步骤D；当将该子块定义为
第IV类子块，进入步骤D；当时，进入步骤C；
C.寻找距原点欧式距离最小的点pturn，定义比例参数rdist：
表示中值...
【专利技术属性】
技术研发人员：白永强，赵栋，高振巍，陈杰，窦丽华，邓方，甘明刚，
申请(专利权)人：北京理工大学，
类型：发明
国别省市：北京;11
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