一种利用图像引导滤波器的暗原色先验图像去雾方法技术

本发明专利技术公开了一种利用图像引导滤波器的暗原色先验图像去雾方法。本发明专利技术的暗原色先验图像去雾方法包括：输入图像，并将输入图像转化为灰度图；对灰度图进行滤波，得到第一图像；对第一图像进行边缘检测，并提取第一图像的边缘特征，得到图像初始深度变化参考图；对初始深度变化参考图进行处理，得到图像的细节部分和深度的变化部分的平坦区域参考图像；利用平坦区域参考图像的掩模值计算获取所输入图像的暗通道值；利用暗通道值估算大气光的值，计算初始的透射图；对初始的透射图进行优化的处理，得到优化后的透视图像；利用输入图像和大气光的值以及优化后的透视图像，计算获取去雾后图像。本发明专利技术具有处理速度快、对比度均衡、细节还原准确的优点。

【技术实现步骤摘要】
一种利用图像引导滤波器的暗原色先验图像去雾方法
本专利技术涉及暗原色先验图像去雾方法属于图像处理
，特别涉及一种利用图像引导滤波器的暗原色先验图像去雾方法及计算机程序。
技术介绍
图像去雾(HazeremovalorDe-hazing)算法是计算机视觉领域中一个重要的研究课题，在诸如自动监控系统、自动驾驶、室外目标识别和低能见度环境中可视导航等领域内有着广泛的应用。雨、雾、雪等自然现象很容易导致户外图像降质；普通的图像增强算法不能有效的处理这些降质图像。通过图像去雾，可以显著提高图像的对比度、还原真实信息，直接影响接下来的图像分割、目标识别等；在航空航天、目标精确定位与打击、对地观测等领域，智能交通系统、户外监视系统、地形侦测系统等领域均有重要的应用。暗原色先验(darkchannelprior)为单一输入图像去雾。暗原色先验来自对户外无雾图像数据库的统计规律，它基于经观察得到的这么一个关键事实——绝大多数的户外无雾图像的每个局部区域都存在某些至少一个颜色通道的强度值很低的像素。利用这个先验建立的去雾模型，可直接估算雾的浓度并且复原得到高质量的去除雾干扰的图像。对户外各种不同的本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种利用图像引导滤波器的暗原色先验图像去雾方法，其特征在于，包括以下步骤：输入图像，并将所述输入图像转化为灰度图；对所述灰度图进行滤波，得到第一图像；对所述第一图像进行边缘检测，并提取所述第一图像的边缘的特征，得到图像初始深度变化参考图；对初始深度变化参考图进行处理，得到图像的细节部分和深度的变化部分的平坦区域参考图像；利用平坦区域参考图像的掩模值计算获取所输入图像的暗通道值；利用所述暗通道值估算大气光的值，计算初始的透射图；对所述初始的透射图进行优化的处理，得到优化后的透视图像；利用所述输入图像和大气光的值以及优化后的透视图像，计算获取去雾后图像。

【技术特征摘要】
1.一种利用图像引导滤波器的暗原色先验图像去雾方法，其特征在于，包括以下步骤：输入图像，并将所述输入图像转化为灰度图；对所述灰度图进行滤波，得到第一图像；对所述第一图像进行边缘检测，并提取所述第一图像的边缘的特征，得到图像初始深度变化参考图；对初始深度变化参考图进行处理，得到图像的细节部分和深度的变化部分的平坦区域参考图像；利用平坦区域参考图像的掩模值计算获取所输入图像的暗通道值；利用所述暗通道值估算大气光的值，计算初始的透射图；对所述初始的透射图进行优化的处理，得到优化后的透视图像；利用所述输入图像和大气光的值以及优化后的透视图像，计算获取去雾后图像。2.如权利要求1所述的利用图像引导滤波器的暗原色先验图像去雾方法，其特征在于，对所述灰度图进行滤波，得到第一图像，是利用图像导向滤波器对所述灰度图进行滤波。3.如权利要求1所述的利用图像引导滤波器的暗原色先验图像去雾方法，其特征在于，对初始深度变化参考图进行处理，得到图像的细节部分和深度的变化部分的平坦区域参考图像，是指对所述初始深度变化参考图进行形态学处理。4.如权利要求3所述的利用图像引导滤波器的暗原色先验图像去雾方法，其特征在于，对初始深度变化参考图处理，得到图像的细节部分和深度的变化部分的平坦区域参考图，具体包括以下步骤：对所述初始深度变化参考...

【专利技术属性】
技术研发人员：任航，宋玉龙，郭巳秋，刘博超，
申请(专利权)人：中国科学院长春光学精密机械与物理研究所，
类型：发明
国别省市：吉林,22