图像增强方法技术

本发明专利技术提供了一种图像增强方法，其包括步骤：利用非局部先验算法对有雾图像进行计算处理，以得到第一幅融合图像；利用自动色阶算法对有雾图像进行计算处理，以得到第二幅融合图像；将所述第一融合图像和所述第二融合图像以透射率图像为权重进行融合，以得到无雾图像。本发明专利技术提供的图像增强方法能够对海上的有雾图像进行去雾，从而提高海上图像的清晰度与对比度，优化海上图像的视觉体验。

【技术实现步骤摘要】
图像增强方法
本专利技术属于图像处理
，具体地讲，涉及一种图像增强方法。
技术介绍
雾是陆地和海洋常见的一种天气现象，雾的存在会导致拍摄的图像对比度和饱和度降低，产生色调偏移。海上水汽大，因而拍摄得到的海上图像通常会受到雾的影响。现有的去雾算法大都是应用于陆地的有雾图像，而很少是针对海上的有雾图像。相对于陆地有雾图像而言，海上图像当中天空区域和海面区域往往占据很大的比重，目标和细节信息较少，这一特点增加了海雾图像的清晰化难度。因此，有必要提供一种对海上的有雾图像进行去雾的图像增强方法。
技术实现思路
为了实现上述目的，本专利技术提供了一种图像增强方法，包括步骤：利用非局部先验算法对有雾图像进行计算处理，以得到第一幅融合图像；利用自动色阶算法对有雾图像进行计算处理，以得到第二幅融合图像；将所述第一融合图像和所述第二融合图像以透射率图像为权重进行融合，以得到无雾图像。进一步地，步骤“利用非局部先验算法对有雾图像进行计算处理，以得到第一幅融合图像”的具体方法包括：利用暗原色先验算法计算出所述有雾图像的大气光值；利用非局部先验算法计算出有雾图像的透射率；利用有雾图像、有雾图像的大气光值和有雾图像的透射率的关系得到第一幅融合图像。进一步地，步骤“利用暗原色先验算法计算出所述有雾图像的大气光值”的具体方法包括：计算出有雾图像的暗通道图像；计算出暗通道图像中像素值前0.1％的像素点的位置；计算出有雾图像中对应所述位置的像素值的平均值，以作为所述大气光值。进一步地，步骤“利用非局部先验算法计算出有雾图像的透射率”的具体方法包括：利用有雾图像减去有雾图像的大气光值，以得到差值有雾图像；将所述差值有雾图像由直角坐标系转换到球坐标系；根据经度和纬度对所述差值有雾图像中的像素点进行聚类，以形成雾线；确定所述雾线与球坐标系的原点的最远距离；根据所述最远距离获取所述雾线上的所有像素点的透射率。进一步地，步骤“利用自动色阶算法对有雾图像进行计算处理，以得到第二幅融合图像”的具体方法包括：将有雾图像的RGB三通道的不大于低像素值的像素值和不小于高像素值的像素值分别映射为0和255；将有雾图像的RGB三通道的大于低像素值且小于高像素值的像素值线性映射或者伽马校正至[0,255]区间，以得到第二幅融合图像。进一步地，步骤“将所述第一融合图像和所述第二融合图像以透射率图像为权重进行融合，以得到无雾图像”的具体方法包括：利用下面的式子得到无雾图像，dehaze(x)＝t(x)×in1(x)+(1-t(x))×in2(x)其中，in1(x)表示采用非局部先验去雾得到的图像当中的点；in2(x)表示经过自动色阶处理得到的图像当中的点；t(x)代表的是透射率图像当中的点；dehaze(x)为无雾图像当中的点。本专利技术还提供了一种计算机可读存储介质，存储有当被处理器执行时使得处理器执行如上述的图像增强方法的程序指令。本专利技术又提供了一种计算装置，包括：处理器；存储器，用于存储当被处理器执行使得处理器执行如上述的图像增强方法的程序指令。本专利技术的有益效果：本专利技术提供的图像增强方法能够对海上的有雾图像进行去雾，从而提高海上图像的清晰度与对比度，优化海上图像的视觉体验。附图说明通过结合附图进行的以下描述，本专利技术的实施例的上述和其它方面、特点和优点将变得更加清楚，附图中：图1是根据本专利技术的实施例的图像增强方法的流程图。具体实施方式以下，将参照附图来详细描述本专利技术的实施例。然而，可以以许多不同的形式来实施本专利技术，并且本专利技术不应该被解释为限制于这里阐述的具体实施例。相反，提供这些实施例是为了解释本专利技术的原理及其实际应用，从而使本领域的其他技术人员能够理解本专利技术的各种实施例和适合于特定预期应用的各种修改。图1是根据本专利技术的实施例的图像增强方法的流程图。参照图1，根据本专利技术的实施例的图像增强方法包括步骤S100至步骤S300。在步骤S100中，利用非局部先验算法对有雾图像进行计算处理，以得到第一幅融合图像。具体地，首先，建立大气散射模型：在计算机视觉领域中，常用大气散射模型来描述雾天场景的成像过程，模型的表达式为：I(x)＝J(x)t(x)+A(1-t(x))(1)式中，I(x)是有雾图像；J(x)是无雾图像；t(x)是透射率，描述物体反射光线能够经过衰减到达观测点的比例；A是大气光。当大气同质时，透射率可以表示为：t(x)＝e-βd(x)(2)式中，β为大气散射系数；d(x)为场景深度。因此，去雾的关键是得到有雾图像的大气光值A与透射率。接着，利用暗原色先验算法计算出所述有雾图像的大气光值A：有雾图像的大气光值对应的是雾浓度最大区域的像素值，根据暗原色先验原理，有雾图像的暗通道图像的像素值的大小与雾的浓度成正比。因此算法首先求取有雾图像的暗通道图像，然后计算暗通道图像当中像素值前0.1％的像素点的位置，最后求取有雾图像中对应位置的像素值的平均值作为图像的大气光值A。其中，有雾图像的暗通道图像的计算表达式为：式中，I表示有雾图像；Ic表示I的RGB三个颜色通道之一；Ω(x)是以像素点x为中心的一个滤波区域，实验中滤波半径设置为7；Jdark即为I的暗通道图像。接着，利用非局部先验算法计算出有雾图像的透射率：无雾图像当中的像素点按照像素值的大小进行聚类，可以得到不同的颜色簇。将同一个颜色簇当中的像素点的像素值全部用颜色簇中心的像素值代替，经过替代后的图像与原始图像之间的差别很小。由于位于同一个颜色簇当中的像素点的场景深度通常是不同的，当图像受到雾的影响时，依据式(2)，不同的场景深度对应不同的透射率，因此，同一个颜色簇当中的像素点有相同的J(x)和A，不同的t(x)。依据式(1)，当图像受到雾的影响时，无雾时的颜色簇变成了RGB颜色空间当中通过大气光值A的线段称之为雾线。给定一幅有雾图像，首先将有雾图像I(x)与大气光值A做差，将得到的差值有雾图像表示成IA(x)，则大气散射模型可以表示为：IA(x)＝t(x)·[J(x)-A](4)将差值有雾图像由直角坐标系转换到球坐标系中，对应的球坐标形式为：IA(x)＝[r(x),θ(x),φ(x)](5)式(5)中，r(x)＝t(x)||J(x)-A||,0≤t(x)≤1(6)此时球坐标系的原点对应图像的大气光值A。依据变换后像素点的[θ(x),φ(x)]值，采用KD树的方法对图像当中的像素点进行聚类，根据非局部先验，位于同一类当中的像素点大致呈线状分布，因此聚类后会得到多条雾线。假设图像整体的大气光值是一致的，则每条雾线都会经过球坐标系的原点，依据非局部先验原理，位于同一条雾线上的像素点在无雾图像J(x)中的对应点的像素值是相同的。根据半径的计算式(6)，可知位于同一条雾线上的像素点的半径的大小与透射率的大小成正比。假设雾线上最大半径对应的像素点为清晰无雾的点，即半径最大的像素点的透射率为1，其中，最大半径的定义式如下：式中，H代表雾线。根据上述求得的最大半径，可以得到位于同一条雾线上的其他像素点的透射率为最后，将计算出的有雾图像的大气光值和有雾图像的透射率带入到式子(1)中，以得到第一幅融合图像。在步骤S200中，利用自动色阶算法对有雾图像进行计算处理，以得到第二幅融合图像。具体地，根据融合去雾的原则，第二幅融合图像要本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种图像增强方法，其特征在于，包括步骤：利用非局部先验算法对有雾图像进行计算处理，以得到第一幅融合图像；利用自动色阶算法对有雾图像进行计算处理，以得到第二幅融合图像；将所述第一融合图像和所述第二融合图像以透射率图像为权重进行融合，以得到无雾图像。

【技术特征摘要】
1.一种图像增强方法，其特征在于，包括步骤：利用非局部先验算法对有雾图像进行计算处理，以得到第一幅融合图像；利用自动色阶算法对有雾图像进行计算处理，以得到第二幅融合图像；将所述第一融合图像和所述第二融合图像以透射率图像为权重进行融合，以得到无雾图像。2.根据权利要求1所述的图像增强方法，其特征在于，步骤“利用非局部先验算法对有雾图像进行计算处理，以得到第一幅融合图像”的具体方法包括：利用暗原色先验算法计算出所述有雾图像的大气光值；利用非局部先验算法计算出有雾图像的透射率；利用有雾图像、有雾图像的大气光值和有雾图像的透射率的关系得到第一幅融合图像。3.根据权利要求2所述的图像增强方法，其特征在于，步骤“利用暗原色先验算法计算出所述有雾图像的大气光值”的具体方法包括：计算出有雾图像的暗通道图像；计算出暗通道图像中像素值前0.1％的像素点的位置；计算出有雾图像中对应所述位置的像素值的平均值，以作为所述大气光值。4.根据权利要求2所述的图像增强方法，其特征在于，步骤“利用非局部先验算法计算出有雾图像的透射率”的具体方法包括：利用有雾图像减去有雾图像的大气光值，以得到差值有雾图像；将所述差值有雾图像由直角坐标系转换到球坐标系；根据经度和纬度对所述差值有雾图像中的像素点进行聚类，以形成雾线；确定所述雾线与球坐标系的原点的最远距离；根...

【专利技术属性】
技术研发人员：金羽锋，许神贤，周明忠，
申请(专利权)人：深圳市华星光电半导体显示技术有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44