优化对比度增强的图像去雾方法及系统技术方案

本发明专利技术公开一种优化对比度增强的图像去雾方法，包括如下步骤：步骤1、输入有雾图像；步骤2、对所述有雾图像利用基于四叉树子空间划分层次搜索方法估算大气环境光参考值；步骤3、利用优化的对比度计算公式，选取参数，获取最佳大气光透射率图；步骤4、利用导向滤波修正所述大气光透射率图；步骤5、根据所述大气环境光参考值以及修正后的大气光透射率图，通过大气散射模型公式复原图像，输出无雾图像。本发明专利技术具有处理速度快、优化对比对，且图像不偏色的技术效果。

Optimized contrast enhancement image fogging method and system

The present invention discloses an image demogging method which optimizes contrast enhanced image, including steps: Step 1, input fog image; step 2, the fog image is used to estimate atmospheric reference value based on the four forked tree subspace division hierarchy search method; step 3, use the optimized contrast calculation formula and select parameters. The optimum atmospheric light transmittance graph is obtained; step 4, using the guidance filter to correct the atmospheric light transmittance diagram; step 5, according to the reference value of the atmospheric environment and the revised atmospheric transmittance diagram, the image is restored by the atmospheric scattering model formula and the foggy image is output. The invention has the technical effect of fast processing speed, optimized contrast, and no color deviation of the image.

【技术实现步骤摘要】
优化对比度增强的图像去雾方法及系统
本专利技术属于图像处理
，具体涉及一种优化对比度增强的图像去雾方法及系统。
技术介绍
去雾工作的关键在于估计有雾图像的大气透射率图和估算大气环境光参考值。本专利技术提出一种优化对比度增强的图像去雾方法。输入有雾图像，利用基于四叉树子空间划分层次搜索方法估算大气环境光参考值。利用优化的对比度计算公式，选取合适的参数，获取最佳大气光透射率图。利用导向滤波修正透射率图，最后利用得到的大气环境光和透射率图，通过大气散射模型公式复原图像，输入无雾图像。本专利技术能保持去雾的同时，具有不偏色，速度快的特点。因为大气中雾的透射程度往往与景深有关，在不同的位置，深度越大，雾越浓厚。如今已有很多不同的去雾方法，如基于直方图，基于对比度的和基于饱和度的。另外，利用多副图像或景深信息去雾的方法也已被提出。例如，利用从不同偏振角度拍摄的多副图像进行去雾的方法。在不同天气条件下拍摄同一场景的图片的多对比度去雾方法被提出。基于深度的方法需要输入一些深度信息或利用已知的3D模型。在实际应用中，深度信息和多副雾图往往是不容易得到和利用的。最近，借助更好的假设和先验知识，单幅本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种优化对比度增强的图像去雾方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、输入有雾图像；步骤2、对所述有雾图像利用基于四叉树子空间划分层次搜索方法估算大气环境光参考值；步骤3、利用优化的对比度计算公式，选取参数，获取最佳大气光透射率图；步骤4、利用导向滤波修正所述大气光透射率图；步骤5、根据所述大气环境光参考值以及修正后的大气光透射率图，通过大气散射模型公式复原图像，输出无雾图像。

【技术特征摘要】
1.一种优化对比度增强的图像去雾方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、输入有雾图像；步骤2、对所述有雾图像利用基于四叉树子空间划分层次搜索方法估算大气环境光参考值；步骤3、利用优化的对比度计算公式，选取参数，获取最佳大气光透射率图；步骤4、利用导向滤波修正所述大气光透射率图；步骤5、根据所述大气环境光参考值以及修正后的大气光透射率图，通过大气散射模型公式复原图像，输出无雾图像。2.如权利要求1所述的优化对比度增强的图像去雾方法，其特征在于，所述步骤2中，对所述有雾图像利用基于四叉树子空间划分层次搜索方法估算大气环境光参考值，具体包括以下步骤：步骤21、将所述有雾图像划分为四个矩形区域；步骤22、为每个子区域进行评分；步骤23、选择具有最高得分的子区域，并将其继续划分为更小的四个子矩形；步骤24、重复步骤22-23，直到被选中的区域小于设定阈值；步骤25、在被选定的区域选择使距离||(Ir(p),Ig(p),Ib(p))-(255,255,255)||最小化的颜色作为大气光的参考值，其中Ir(p)、Ig(p)、Ib(p)表示有雾图像I(p)的三个分量。3.如权利要求2所述的优化对比度增强的图像去雾方法，其特征在于，步骤22中，用区域内像素的平均值减去这些像素的标准差，来为每个子区域评分。4.如权利要求2所述的优化对比度增强的图像去雾，其特征在于，步骤25中，在被选定的区域内使用固定的透射率t，有雾图像与无雾图像之间的关系模型为：从而估算出大气光参考值；其中，J(p)＝(Jr(p),Jg(p),Jb(p))T表示无雾图像,I(p)＝(Ir(p),Ig(p),Ib(p))T表示有雾图像，r、g、b表示位置p处的像素的三个分量；A＝(Ar,Ag,Ab)T是全球大气光；A为大气光参考值；t(p)∈[0,1]是反射光的透射率,由场景点到照相机镜头之间的距离所决定。5.如权利要求4所述的优化对比度增强的图像去雾方法，其特征在于，步骤3中，所述优化的对比度计算公式为：c∈{r,g,b}是颜色通道的索引标签,是Jc(p)的平均值，且p＝1,....,N,N是被选定的区域中像素的数量；根据有雾图像与无雾图像之间的关系模型,所述优化的对比度计算公式重新定义为：

【专利技术属性】
技术研发人员：任航，杨云枫，宋玉龙，孙辉，郭巳秋，刘博超，张迪，
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