基于成像模型约束的单幅隧道图像快速增强方法技术

本发明专利技术涉及图像处理技术领域，提供一种基于成像模型约束的单幅隧道图像快速增强方法；能够在数秒内完成成像模型参数估计和图像重构，获得亮度，对比度都提高的隧道增强图像；主要包括如下部分计算：一，大气光估计；二，传输图估计；三，恢复图像计算。其中传输图估计和光照图估计计算耗费大部分的计算时间。本发明专利技术方案避免了两处大数据统计及相关计算，使隧道图像增强处理在3～5秒内完成。大大加快了图像增强处理速度。处理效果符合隧道通行状况识别要求。

A fast enhancement method for single tunnel image based on imaging model constraints

The present invention relates to the technical field of image processing, and provides a fast method of single tunnel enhanced imaging model based on constraints; in a few seconds can complete the imaging model parameters estimation and image reconstruction, obtain brightness, contrast enhanced tunnel image enhancement; mainly includes the following parts: first, calculation of atmospheric optical estimation; two, transmission diagram three, calculate the estimation; image restoration. Most of the calculation time is consumed by the transmission graph estimation and the illumination map estimation. The invention avoids two large data statistics and related calculations, so that the tunnel image enhancement processing is completed in 3~5 seconds. The speed of image enhancement processing is greatly accelerated. The treatment effect accords with the identification requirement of tunnel traffic condition.

【技术实现步骤摘要】
基于成像模型约束的单幅隧道图像快速增强方法
本专利技术涉及图像处理
，特别是一种单幅隧道图像快速增强方法。
技术介绍
公路隧道环境封闭，人造光源光照不均匀。所成图像昏暗、对比度低、噪声大。给快速准确识别隧道内公路通行状况造成困难。因此，有效削弱多色光雾影响，增强隧道图像对比度是后续图像识别的基础。目前，虽未见专门针对隧道图像特征的图像增强方案，但基于成像模型估计的雾天和夜间雾天图像复原研究很多。如方帅等提出的基于光照估计的夜间去雾方法；DubokPark等提出的加权熵方法；HeKaiming等提出的暗通道先验方法。这些方法在实际运行中都取得了很好的去雾效果。从技术思想看，这些方法在成像模型基础上分为两类。一类以统计方法估计场景光源区域及光照强度，大气光值和传输图等模型参数(方帅、DubokPark等)。这类方法去雾图像亮度、对比度都有较大提高，细节清晰，视觉效果非常好。但由于需要做大量统计运算，几十秒或者更多的处理时间，使其不适合用于有严格实时性要求的隧道图像增强处理。另一类以附加先验知识(HeKaiming等)，得到模型附加条件，推出固定算式确定光照传输图。如暗通道先验法。实践中，这类方法处理在数秒内完成，处理效果也很好。但是由于暗通道存在的条件，使其应用受到一定限制。对人造光源条件下隧道图像，暗通道条件显然不成立。故这类方法直接用于隧道图像增强效果不好。如何在保持方法快速性的同时降低对先验知识的依赖，是这个方法的有效改进方法，从而提高其实用性。基于成像模型的图像去雾、增强包含三部分计算。一，大气光估计；二，传输图估计；三，恢复图像计算。有的统计方法还包括光照图估计。其中传输图估计和光照图估计计算耗费大部分的计算时间。因此，减少传输图和光照图估计耗时，将极大地减少图像去雾、增强计算时间。另一方面，寻找更一般的附加条件，以求解模型参数计算公式，做到既保证一定程度上的准确性，又具有计算的快速性。综合上述，本专利技术基于成像模型约束，提出一种隧道图像传输图快速估计和隧道图像重构算法。能够在数秒内完成成像模型参数估计和图像重构。获得亮度，对比度都提高的隧道增强图像。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术提供一种基于成像模型约束的单幅隧道图像快速增强方法；能够在数秒内完成成像模型参数估计和图像重构。获得亮度，对比度都提高的隧道增强图像。本专利技术通过以下技术手段解决上述技术问题：基于成像模型约束的单幅隧道图像快速增强方法，包括如下步骤：1)大气光估计，具体包括如下步骤：11)运用四叉树法对整幅图像寻优，确定全局大气光Aglob；12)对整幅图像作无覆盖分区，遵循局部大气光为常量假设，估计局部大气光13)全局大气光Aglob与估计局部大气光结合修正，获得局部大气光2)传输图估计，具体包括如下步骤：21)根据成像模型约束，导出局部传输图下限timin公式；22)对整幅图像作无覆盖分区，以局部传输图下限timin为基础，加入调整参数，遵循局部传输图为常量假设，估计局部传输图ti；3)参量修正，具体包括如下步骤：31)求取原图像最大通道图Wi；32)以Wi为导向，对大气光估计值进行滤波；33)以Wi为导向，对传输图估计值ti进行滤波。4)设定光照值重构隧道图像，具体包括如下步骤：41)对掌握的大量隧道图像仿真分析，确定图像平均光照值L代替Li；42)将修正的大气光值传输图值ti，设定的光照图值L和原图像值代入成像模型重构隧道图像进一步，所述步骤11)中，将原图的灰度图四等分，求其平均亮度最大者；再对最大者所在区域四等分，重复寻优，至4～5次循环，最终区域的平均亮度即为全局大气光估计值Aglob。进一步，所述步骤12)中，通过下式估计局部大气光其中，D为局部像素集合。(ri,gi,bi)表示对应色空间上的点；(rl,gl,bl)表示图像光源色点。进一步，所述步骤13)中，通过下式结合修正局部大气光：其中，为组合系数，即进一步，所述步骤22)中，局部传输图ti的估计式如下：其中，ti为局部传输图，timin为局部传输图下限值，θ为自变量为timin的函数。本专利技术的基于成像模型约束的单幅隧道图像快速增强方法具有如下优点：本专利技术方案避免了两处大数据统计及相关计算，使隧道图像增强处理在3～5秒内完成，大大加快了图像增强处理速度，同时提高图像的亮度和对比度，处理效果符合隧道通行状况识别要求。附图说明图1示出了基于成像模型约束的单幅隧道图像快速增强方法的流程示意图。具体实施方式以下将结合附图，对本专利技术进行详细说明。参见图1，基于成像模型约束的单幅隧道图像快速增强方法，包括如下步骤：1)大气光估计，具体包括如下步骤：11)运用四叉树法对整幅图像寻优，确定全局大气光Aglob；具体如下：将原图的灰度图四等分，求其平均亮度最大者；再对最大者所在区域四等分，重复寻优，直至适当次数，最终的平均亮度即为全局大气光估计值Aglob；12)对整幅图像作无覆盖分区，遵循局部大气光为常量假设，通过下式估计局部大气光其中，D为局部像素集合。(ri,gi,bi)表示对应色空间上的点；(rl,gl,bl)表示图像光源色点；13)通过下式，进行全局大气光Aglob与估计局部大气光组合修正，获得局部大气光修正值其中，为组合系数，即2)传输图估计，具体包括如下步骤：21)根据成像模型约束，导出局部传输下限timin公式；正常图像的像素值应在[0,255]范围内。成像模型可表为其中，λ为通道数；为恢复图像在i处的通道值；为原像在i处的通道值；为i处的大气光值；ti为i处的传输图值。故成像模型所受约束为：由此推得传输图下限timin为22)考虑块效应和噪声，采用加权传输图估计式如下。对整幅图像作无覆盖分区，以局部传输下限timin为基础，加入调整参数，遵循局部传输图为常量假设，估计局部传输图ti；局部传输图ti的估计式如下：其中，ti为局部传输图，timin为局部传输图下限值，θ为自变量为timin的某函数。例如，3)参量修正，具体包括如下步骤：31)求取原图像最大通道图Wi；32)以Wi为导向，对大气光估计值进行滤波；33)以Wi为导向，对传输图估计值ti进行滤波。由于大气光估计值和传输图估计值ti是在假设条件下分区获得，分区边缘不平滑，块效应明显。以Wi为导向，对其滤波处理，可平滑各分区边缘，使图像变化趋势更准确。4)设定光照值重构隧道图像，具体包括如下步骤：41)对掌握的大量隧道图像仿真分析，确定图像平均光照值L代替Li；这里若用统计方法确定光照值Li，需要经过确定光源区，统计光源强度，并由估计的传输图ti，逐点计算Li。计算量大，费时。仿真实验分析表明：对公路隧道图像，取一常数值L取代Li，重构图像也能达到很好的效果。42)将修正的大气光值传输图值ti，设定的光照图值L和原图像值代入成像模型重构隧道图像为使重构图像更加平滑，可用Wi为导向，对重构图像进行滤波。最后说明的是，以上实施例仅用以说明本专利技术的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本专利技术进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本专利技术的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本专利技术技术方案的宗旨和范围，其均应涵盖在本专利技术的权利要求范围当中。本文档来自技高网...

【技术保护点】
基于成像模型约束的单幅隧道图像快速增强方法，其特征在于：包括如下步骤：1)大气光估计，具体包括如下步骤：11)运用四叉树法对整幅图像寻优，确定全局大气光Aglob；12)对整幅图像作无覆盖分区，遵循局部大气光为常量假设，估计局部大气光

【技术特征摘要】
1.基于成像模型约束的单幅隧道图像快速增强方法，其特征在于：包括如下步骤：1)大气光估计，具体包括如下步骤：11)运用四叉树法对整幅图像寻优，确定全局大气光Aglob；12)对整幅图像作无覆盖分区，遵循局部大气光为常量假设，估计局部大气光13)全局大气光Aglob与估计局部大气光组合修正，获得局部大气光2)传输图估计，具体包括如下步骤：21)根据成像模型约束，导出局部传输图下限timin公式；22)对整幅图像作无覆盖分区，以局部传输图下限timin为基础，加入调整参数，遵循局部传输图为常量假设，估计局部传输图ti；3)参量修正，具体包括如下步骤：31)求取原图像最大通道图Wi；32)以Wi为导向，对大气光估计值进行滤波；33)以Wi为导向，对传输图估计值ti进行滤波。4)设定光照值重构隧道图像，具体包括如下步骤：41)对掌握的大量隧道图像仿真分析，确定图像平均光照值L代替光照图Li；42)将修正的大气光值传输图值ti，设定的光照图值L和原图像值代入成像模型重构隧道图像2.如权利要求1所述的基于成像模型约束的单幅隧道图像快速增强方法，其特征在于：所述步骤11)中，将原图的灰度图四等分，求其平均亮度最大者；再对最大者所在区域四等分，重复寻优，至4～5次循环，最终区域的平均亮度即为全局大气光估计值Aglob。3.如权利要求2所述的基于成像模...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵敏，孙棣华，李咏雪，
申请(专利权)人：重庆大学，
类型：发明
国别省市：重庆,50