The invention relates to a road video de fog method based on a dual color reflection model and two side filtering, which relates to the image processing field, in particular to a video fog removal method. The invention firstly aims at the road video to determine whether the image in the video in the fog and mist state; for the state of the video image, the physical model to determine the needs of the fog, and then the image parameters; fog state of the video, find the location of fog with double color reflection model with double edge filter, thus the estimated global atmospheric optical components A and transmittance of T (x); limit transmittance range is min (t (x), 0.1); no fog image pixels according to the limit of the restoration of the transmittance. The invention is used for fog removal of video or images.
【技术实现步骤摘要】
基于双色反射模型与双边滤波的道路视频去雾方法
本专利技术涉及图像处理领域,具体涉及一种视频去雾方法。
技术介绍
目前许多学者对视频去雾展开了研究,并提出了相关去雾算法,这些方法主要分为两类:一类是基于图像处理的图像增强方法,另一类是基于物理模型(主要是大气散射模型)的图像复原方法。经典的雾天图像增强方法主要包括直方图均衡化、同态滤波、小波变换、Retinex算法。而雾天图像复原方法则主要是研究雾天图像退化的物理机制,建立雾天退化模型、反演退化过程以获得未经干扰退化的无雾图像或无雾图像的最优估计值。复原方法通常是利用不同散射光的偏振特性,交互式景深估计,或利用多幅不同天气状况下的同一场景图像,这些方法均取得了较好的效果。近年来,针对单幅图像的去雾取得了较大进展。这方面的早期工作是由Fattal完成的,随后又有许多研究者提出了各自的单幅图像去雾方法。如Tan利用最大化复原图像的局部对比度来达到去雾的目的。He等人提出的基于暗原色原理的去雾方法建立在暗原色先验知识上,通过精细化抠图处理以达到很好的去雾效果。Tarel提出的基于快速中值滤波的去雾方法利用中值滤波的变形形式估计大气耗散函数,在此基础上结合大气散射模型复原图像视觉效果。上述这些工作或是从物理成因,或是从经验统计的角度,利用相关先验知识以达到有效去雾的目的。当前这些算法仍有写局限性,其中之一是去雾后的图片比较模糊,导致峰值信噪比比较低,同时去雾算法所用的时间比较长,基本都在4s左右(图片大小为445*500),所以实时性比较差。而本专利技术的去雾算法,去雾后的图片清晰,峰值信噪比较高,同时算法所需时间均 ...
【技术保护点】
基于双色反射模型与双边滤波的道路视频去雾方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤1、针对道路的视频,确定视频中的图像是否处于有雾状态;步骤2、针对视频中有雾状态的图像,采用物理去雾模型,确定需要的参数; I(x)=J(x)t(x)+A(1‑t(x))
【技术特征摘要】
1.基于双色反射模型与双边滤波的道路视频去雾方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤1、针对道路的视频,确定视频中的图像是否处于有雾状态;步骤2、针对视频中有雾状态的图像,采用物理去雾模型,确定需要的参数;I(x)=J(x)t(x)+A(1-t(x))其中,I(x)表示需要进行去雾处理的有雾图像的像素;J(x)表示恢复的无雾图像的像素;t(x)为透射率;A为全球大气光成分;步骤3、针对视频中有雾状态的图像,结合双色反射模型与双边滤波找到雾的位置,从而估计全球大气光成分A以及透射率t(x);步骤4、将透射率的范围限制为min(t(x),0.1);根据透射率的范围限制min(t(x),0.1)得到恢复的无雾图像的像素2.根据权利要求1所述的基于双色反射模型与双边滤波的道路视频去雾方法,其特征在于,步骤1所述的确定视频中的图像是否处于有雾状态的过程包括以下步骤:步骤1.1、将视频分为一帧帧连续的图像,然后将图象映射到HSV颜色空间上,HSV表示的是色调、饱和度和明度;步骤1.2、统计每帧图像V和S的差值大于0的像素个数占图像总像素的百分比;当所述的百分比大于阈值,说明图像中存在雾;反之图像中不存在雾;其中阈值为0.1,V和S的公式如下:V=max(r,g,b)其中,r、g、b分别表示图像处理领域中的红、绿、蓝通道;max(·)表示最大值,min(·)表示最小值。3.根据权利要求1或2所述的基于双色反射模型与双边滤波的道路视频去雾方法,其特征在于,步骤3的具体过程包括以下步骤:双色反射模型的公式如下:其中,Ic为需要进行去雾处理的有雾彩色图像;为彩色漫反射图像;IS为镜面反射图像,对应雾气部分的图像;σc为色度;...
【专利技术属性】
技术研发人员:付方发,王瑶,徐伟哲,王宇哲,石金进,牛娜,蔡祎炜,王进祥,
申请(专利权)人:哈尔滨工业大学,
类型:发明
国别省市:黑龙江,23
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