一种在线抗黄色雾霾色偏自修正的上下界支撑图像增强系统技术方案

本发明专利技术涉及一种在线抗黄色雾霾色偏自修正的上下界支撑图像增强系统，包括：分析估计器、均衡化校正器；其中，分析估计器包括以下模块：色偏估计器、上下界保边滤波估计；均衡化校正器完成色偏修正、上下界估计值和裕量常数均衡化校正器。首先，针对受黄色雾霾影响的成像图像，构建去黄色雾霾的色偏估计器；然后，建立上下界支撑估计计算模型，提出双向迭代保边滤波器，利用双向迭代保边滤波器在线计算出的上界面估计和下界面估计，解算上下界支撑曲面；接着，利用图像各点对应的色偏估计器输出以及上下界估计值和裕量常数的调节系数，均衡化校正各通道亮度，对图像序列在线增强；本发明专利技术具有抗黄色雾霾能力强的特点，且同时具备图像去雾和图像增强双重效果，在线处理后的图像通透清晰、色彩鲜亮自然、还原度高，同时达到亮度均衡和抑制光晕效果，目标突出显著。

An online image enhancement system with upper and lower bounds for self correction of yellow haze color deviation

The present invention relates to an online image enhancement system for the on-line anti yellow haze color offset self correction, including the analysis estimator and the equalization corrector; the analysis estimator includes the following modules: the color offset estimator and the upper bound edge preserving filter estimation; the equalization corrector completes the color offset correction, the upper and lower bounds estimation values. Margin constant equalization corrector. First, for the imaging images affected by the yellow haze, the color offset estimator for yellow haze is constructed. Then, the upper and lower boundary support estimation model is set up, and the bidirectional iterative edge preserving filter is proposed. The upper and lower boundary support surfaces are solved by using the online estimation of the upper interface and the lower interface estimation by the bidirectional iterative edge preserving filter. Then, using the output of the color offset estimator corresponding to the image points and the adjustment coefficients of the upper and lower bounds and the margin constant, the brightness of each channel is calibrated and the image sequence is enhanced online. The invention has the characteristics of strong resistance to yellow haze and the dual effect of image fogging and image enhancement at the same time. After that, the image is clear and bright, natural and high in color. At the same time, the brightness is balanced and the halo effect is suppressed.

【技术实现步骤摘要】
一种在线抗黄色雾霾色偏自修正的上下界支撑图像增强系统
本专利技术涉及一种在线抗黄色雾霾色偏自修正的上下界支撑图像增强系统，属于图像处理

技术介绍
图像增强指的是一种利用数字图像处理手段，对降质图像进行信息恢复，并挖掘潜在人眼感知不明显的信息，对有用信息进行突显增强的处理方法。随着计算机技术的发展和嵌入式硬件的应用，在现今不断发展的物联网应用领域，在线图像增强的需求量大大提升；另外针对我国特有的天气环境特点，在城市和工业化城镇或周边普遍存在，在这种场景下的去雾霾图像处理也是现今研究的重点；对于强雾霾和特殊气象情况下形成的黄色雾霾，图像增强处理对黄色雾霾图像的恢复处理也存在挑战。雾是由大量悬浮在近地面空气中的微小水滴或冰晶组成的气溶胶系统，灰霾(烟雾)是指空气中的灰尘、硫酸、硝酸、有机碳氢化合物等粒子造成的大气混浊。雾霾对大气中不同波段的光传导有不同程度的阻碍衰减作用，在可见光波段，雾霾对近蓝光波段的衰减程度要高于近红光波段，因此在日常生活中我们看到当雾霾严重时，观察到的景物泛黄。这对可见光的数字成像带来了不同程度的色偏，当观测景物较远，反射光程较长，在能量在空气中衰减越大，同本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种在线抗黄色雾霾色偏自修正的上下界支撑图像增强系统，其特征在于：包括分析估计器、均衡化校正器；所述分析估计器包括色偏估计器、上下界保边滤波估计器；均衡化校正器完成色偏修正、上下界估计值和裕量常数均衡化校正；色偏估计器，针对受黄色雾霾影响的输入图像，构建去黄色雾霾的色偏估计模型，对黄色雾霾进行色偏估计，得到黄色雾霾的色偏修正估计值；上下界保边滤波估计器，对输入图像分别计算上界值和下界值的双向迭代保边滤波，得到上支撑曲面和下支撑曲面，作为上下界保边滤波估计值；均衡化校正器，根据色偏估计器的估计值和上下界保边滤波估计器得到的估计值对图像进行均衡化的校正，得到校正后的估计值，此估计值为无雾增强后的图...

【技术特征摘要】
1.一种在线抗黄色雾霾色偏自修正的上下界支撑图像增强系统，其特征在于：包括分析估计器、均衡化校正器；所述分析估计器包括色偏估计器、上下界保边滤波估计器；均衡化校正器完成色偏修正、上下界估计值和裕量常数均衡化校正；色偏估计器，针对受黄色雾霾影响的输入图像，构建去黄色雾霾的色偏估计模型，对黄色雾霾进行色偏估计，得到黄色雾霾的色偏修正估计值；上下界保边滤波估计器，对输入图像分别计算上界值和下界值的双向迭代保边滤波，得到上支撑曲面和下支撑曲面，作为上下界保边滤波估计值；均衡化校正器，根据色偏估计器的估计值和上下界保边滤波估计器得到的估计值对图像进行均衡化的校正，得到校正后的估计值，此估计值为无雾增强后的图像；完成在线抗黄色雾霾色偏自修正的上下界支撑图像增强。2.根据权利要求1所述的一种在线抗黄色雾霾色偏自修正的上下界支撑图像增强系统，其特征在于：所述色偏估计器中，构建去黄色雾霾的色偏估计模型，对黄色雾霾进行色偏估计的方法如下：(1)首先累计输入图像中心区域内的R、G、B通道的亮度的幂次方值，R表示红色，G表示绿色，B表示蓝色，中心区域为图像长宽各四分之三所包含的范围；累计值分别为SR，SG，SB，其中SR为红色通道的亮度幂次方的累计值，SG为绿色通道的亮度幂次方的累计值，SB为蓝色通道的亮度幂次方的累计值，累计值的计算方法为：其中，I表示输入图像，M为图像的高，N为图像的宽,k为幂次；在应用中k幂次值可取2或3，或根据实际情况自适应选取；(2)然后，设定有雾霾的图像区域呈现偏黄，即红色和绿色通道的高亮区域高于蓝色通道的高亮区域，当这种情况下SR，SG高于SB的值；以SB的值为基准，计算SB/SR和SB/SG的比值，作为黄色雾霾的色偏修正估计值。3.根据权利要求1所述的一种在线抗黄色雾霾色偏自修正的上下界支撑图像增强系统，其特征在于：所述上下界保边滤波估计器中，利用双向迭代保边滤波器在线计算出的上界面估计和下界面估计，解算上下界支撑曲面的具体过程如下：(1)首先计算估计输入图像中的上界，使用双向迭代滤波器BRF(I)计算输入图像I的保边平滑后的结果为R；(2)然后取R和I中的对应像素的较大值，记作RU，其中：RU(i,j)＝取大值(R(i,j),I(I,j))对RU做双向迭代滤波，得到上界BUBU＝BRF(RU)(3)取R和I中的对应像素的较小值，记作RL，其中：RL(i,j)＝取小值(R(i,j),I(I,j))(4)对RL做双向迭代滤波，得到下界BLBL＝BRF(RL)设定裕量常数矩阵λ*E，E为全一矩阵，λ为裕量常数，定义图像像素值范围为0到255的整数；(5)计算上界支撑曲面为BU+E构成的面SU，计算下界为支撑曲面为BL-E构成的面SL。4.根据权利要求3所述的一种在线抗黄色雾霾色偏自修正的上下界支撑图像增强系统，其特征在于：所述双向迭代保边滤波器BRF(I)计算步骤为：(1)启动垂直方向大循环，逐行计算第1行到第N行，令每一行的第一个中间量F1(1,j)像素值等于输入图像I(1,j)第一个像素值，其中，j为列计数的值；；(2)内嵌正向循环执行，每一行的第1个像素到第M-1个像素逐个递增计算中间量F1(i+1,j)的值，其中i为行计数的值，j为列计数的值，F1(i+1,j)＝α*I(i+1,j)+(1-α)*F1(i,j)；(3)内嵌反向循环执行，每一行的第M个像素到第2个像素逐个递减计算中间量F1(i-1,j)的值，其中i为行计数的值...

【专利技术属性】
技术研发人员：张弘，杨一帆，袁丁，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：北京,11